报告聚焦 AI Infra（人工智能基础设施）行业发展态势，核心分析核心软件需求、技术变革及竞争格局，关键内容如下：
行业定位明确，成为 AI 应用落地的核心 “卖铲人”。AI Infra 是模型训练与推理的底层支撑，涵盖算力层、存储层、网络层、软件与中间件层等核心环节，其中软件类核心包括算力调度、数据管理两类刚需产品。随着生成式 AI 与 Agent 加速渗透，AI Infra 软件需求先于应用爆发，2024Q4 以来 Token 消耗量快速增长，海外 AI Infra 软件收入增速显著高于 2B AI 应用，商业价值持续凸显。
算力调度成盈利关键，技术优化驱动毛利率提升。国内模型 Token 收费显著低于海外，成本敏感度更高，算力调度能力直接决定推理服务盈利水平。阿里 Aegaeon 通过 Token 级调度可减少 82% GPU 用量，华为 Flex:ai 提升 30% 算力利用率。测算显示，单日 10 亿查询量下，H800 芯片单卡吞吐每提升 10%，毛利率可提升 2-7 个百分点。头部厂商纷纷布局自研调度平台，硬件厂侧重生态粘性，云厂商则聚焦成本优化与用户体验提升。
数据类 Infra 需求爆发，向量数据库与 OLTP 成核心热点。RAG 技术渗透率快速提升，Gartner 预测 2025 年企业采用率将达 68%，向量数据库作为核心组件，支撑海量数据毫秒级检索，成为刚需。数据架构从 “分析优先” 转向 “实时运营 + 分析协同”，OLTP+NoSQL 凭借高实时性契合 AI 原生应用与 Agent 需求，再次风靡市场。MongoDB 通过并购 Voyage AI 补齐向量检索能力，FY26Q3 核心产品增速达 30%，中小客户覆盖优势突出。
技术架构升级，GPU 主导数据控制中心。NVIDIA 推出 SCADA 方案实现 GPU 直连 SSD，IO 延迟降至微秒级，H100 GPU 调度效率是同代 CPU 的 2 倍以上。向量数据库需适配这一变革，通过列式存储、算子重写等技术升级，匹配 AI 实时推理需求。Snowflake 与 Databricks 等 OLAP 厂商向全栈工具延伸，靠海量数据处理能力占据中大型企业核心场景，但需应对实时能力短板与云厂商竞争。
国内市场呈现本地化特色，厂商差异化布局。达梦数据推出原生多模存储引擎，切入向量数据库市场；英方软件通过实时数据流处理平台，满足本地部署低成本需求；深信服以一体机 + 软件工具的一站式方案，适配企业私有化部署需求。行业竞争呈现 “大厂自研 + 第三方突围” 格局，第三方厂商凭借中立属性与跨云调度能力，在数据层、MLOPs 层拥有成长空间。
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