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报告摘要：本报告基于开源证券、长江证券相关行业策略及行业核心数据与企业动态，全面梳理AI算力行业发展背景、核心产业链环节，分析海内外行业发展态势、竞争格局与区域布局，总结行业高景气逻辑、发展趋势及核心驱动因素，明确各环节投资机遇，提示相关风险，同时补充算力支撑材料需求分析，为行业研究、决策与投资提供全面参考。核心结论：AI算力作为数字经济时代核心生产力，正处于高速扩张期，形成“算力-电力-金属”联动增长逻辑；受益于AI模型迭代、下游需求爆发及国产替代加速，行业高景气度持续；产业链各环节协同发展，算力芯片自主可控、光模块、液冷、IDC、有色金属等领域迎来明确增长机遇，长期看好国产算力生态的成熟与突破。

一、行业概述：AI算力进入高景气周期，成为数字经济核心引擎

1.1 行业定义与核心价值

AI算力是支撑人工智能模型训练、推理及应用落地的核心基础设施，涵盖“算力-存力-运力-电力”全链条，贯穿芯片设计、制造封装、设备材料、基础设施配套、有色金属支撑等多个环节，是生成式AI、AIoT、智能驾驶、科研计算等新兴领域发展的核心前提，也是衡量国家数字经济发展水平的关键指标。

其核心价值在于通过高效的硬件架构与软件协同，实现数据的快速处理、模型的高效训练及服务的实时响应，发展水平直接决定了AI技术的落地速度与应用深度。当前，全球AI算力正进入“算力-电力-金属”联动增长的新格局，形成了以智算中心为载体、加速芯片为核心、有色金属为支撑的完整产业链。

1.2 行业发展驱动因素

1.2.1 需求驱动：AI模型迭代与下游场景放量共振

从需求端来看，AI模型持续升级（参数规模扩大、训练复杂度提升），带动训练算力需求激增；同时，推理需求逐步成为算力增长的核心驱动力——随着Token成本下降、AI应用场景（智能终端、智算中心、工业互联网等）持续落地，谷歌Gemini App月活跃用户已超6.5亿，日请求量环比增长约三倍，进一步放大算力需求。

海内外云厂商与运营商持续加大算力相关资本支出：海外方面，2025年北美四大云服务提供商（亚马逊、谷歌、微软、Meta）合计资本开支突破3150亿美元，均聚焦AI服务器与数据中心建设；国内方面，阿里巴巴未来三年计划投入3800亿元用于云计算和AI基础设施，字节跳动2025年资本开支1600亿元（900亿元用于AI算力采购），三大运营商2025年资本开支合计2898亿元，算力投资占比显著提升。

1.2.2 政策驱动：国内扶持与海外封锁倒逼自主可控

海外方面，美国自2022年起逐步加大对中国AI芯片的制裁力度，分为三个阶段，2025年至今进入全面封锁与精准打击阶段，将AI模型参数纳入出口管制，限制英特尔向中国销售高端AI处理器，并曝光英伟达H20芯片安全漏洞，倒逼我国AI算力自主可控加速。

国内方面，政策持续加码扶持算力产业链发展：2025年国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、工信部《算力互联互通行动计划》等政策，明确支持人工智能芯片攻坚、智算集群建设、算力互联互通；2023-2025年，发改委、工信部等多部门先后出台“东数西算”、算力基础设施高质量发展等相关政策，进一步优化算力资源布局，推动算力供给普惠化、安全化。

1.2.3 技术驱动：芯片与架构迭代提升算力效率

芯片层面，GPU、ASIC等算力芯片技术持续升级，谷歌TPU v7单位算力成本显著低于英伟达GB200/GB300，ASIC凭借TCO优势加速渗透；国内华为、寒武纪、海光信息等企业持续推进芯片技术突破，华为已规划昇腾950PR、950DT、960、970等系列芯片，逐步实现技术追赶。同时，芯片工艺向2纳米、3D封装升级，进一步提升算力密度、降低功耗。

架构层面，Scale-up架构由“柜内”向“跨柜、集群化”演进，谷歌Ironwood超节点、华为CloudMatrix 384超节点等新一代架构，显著提升光互连强度；同时，分离式推理架构、存算一体等新技术，进一步提升算力利用效率。此外，智算中心散热技术从风冷向液冷迭代，国内2025年新建大型数据中心PUE普遍≤1.25，绿色低碳成为行业趋势。

1.2.4 市场驱动：行业景气度回升与商业化加速

2025年，国内电子与半导体指数在“国补刺激+AI算力+国产替代”驱动下，显著跑赢沪深300指数，其中数字芯片设计（+75.3%）、半导体设备（+56.3%）涨幅领跑；全球GPU市场规模呈现高速增长态势，2024年达773.9亿美元，2030年有望增至4724.5亿美元，2024-2030年复合增长率达35.19%；中国AI芯片市场规模增速更快，预计2024-2029年复合增长率达53.7%，2029年将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元。

同时，2024年全球数据中心市场规模首次突破千亿美元大关，达到1086.2亿美元，同比增长14.9%，预计2027年将达到1632.5亿美元，2025-2027年年均增长率维持在10%以上，其中AI相关需求贡献超过60%的新增市场增量。

二、AI算力核心产业链分析：全链条协同，各环节迎来增长机遇

AI算力产业链可分为四个核心层次：第一层次为“算力-存力-运力-电力”芯片环节，是算力供给的核心；第二层次为晶圆制造、封测等AI底座环节，是芯片落地的物理支撑；第三层次为设备材料、EDA、IP等底层硬科技环节，是产业链自主可控的关键；第四层次为基础设施配套及支撑材料环节，涵盖智算中心、光模块、液冷、IDC、服务器及有色金属等，为算力落地提供全方位保障，构成完整的算力生态。

2.1 第一层次：核心芯片环节——自主可控的核心战场

2.1.1 算力芯片：从“三足鼎立”到“群雄逐鹿”

算力芯片是AI算力的核心，分为云侧与端侧两类，其中云侧GPU/ASIC芯片是当前需求核心，端侧SoC芯片受益于AIoT场景爆发快速增长。按技术路径可分为GPGPU（通用图形处理器）、FPGA（可程序化逻辑门阵列）和ASIC（专用集成电路），三者在定制化程度、算力、应用场景等方面各有优劣，形成互补格局。

全球区域布局：全球数据中心市场呈现高度集中的区域格局，北美洲、亚太、欧洲三大市场主导产业规模。北美是全球算力核心，聚集了AWS、Microsoft Azure等超大规模运营商，2026年美国地区算力中心新增装机容量同比增量为2.5GW，占全球新增总量的74.5%；亚太地区呈现爆发式增长，穆迪预测到2030年，该地区数据中心支出将超过8000亿美元，中国数据中心集群稳居亚太首位，“十五五”期间将迎来爆发式扩张；欧洲以绿色合规为导向，法兰克福、伦敦等城市群主导市场，未来北欧等清洁电力充足区域将成为扩张核心。

电力瓶颈：超大规模算力中心的电力消耗已相当于一座中等城市，IEA预计，2030年前全球数据中心电力需求将至少翻倍至约945TWh，占全球总电力消费的3%；高盛预测，到2030年数据中心电力需求将增长至少160%，出现超过15GW的供应短缺。为应对这一挑战，行业推动供电架构升级，同时科技巨头加速能源自主化布局，投资SMR核电站、可再生能源项目。

2.4.2 基础设施配套：光模块、液冷、IDC、服务器

光模块：是算力传输的核心组件，受益于AI训练与推理需求共振，网络侧通胀逻辑持续强化。随着Scale-up架构向跨柜、集群化演进，超节点设计显著提高光互连强度；同时，ASIC芯片加速渗透，在同等算力规模下对光模块的拉动强于通用GPU。供给端，光芯片供不应求，国内头部光模块厂商凭借硅光方案优势，获取物料能力更强，竞争格局稳固。

液冷：随着机柜功耗密度上行，液冷由可选走向刚需，海外已进入业绩兑现期，国内商业化加速。2025年为海外液冷元年，奇鋐科技、双鸿等散热厂商液冷相关收入占比持续提升；2026年，NV整机柜放量叠加ASIC液冷启动，海外液冷将全面爆发，国内散热厂商有望实现海外0￫1突破。国内华为、阿里等企业陆续推出超节点方案，均标配液冷，推动商业化加速。

IDC：是算力落地的核心载体，受益于AI Capex回暖，需求具备刚性。2024年以来，国内互联网大厂资本开支持续回暖，2025年受H20芯片被禁影响，IDC招标出现短期扰动，但2026年项目节奏仍偏积极；当前，IDC行业估值与位置均处于底部区间，具备安全垫与修复弹性，随着国产算力芯片落地，需求将持续释放。

服务器与铜连接：国产算力生态加速成熟，服务器由整机向系统与方案升级，液冷PoD、超节点与推理一体机提升单机价值量，在运营商与政企场景落地加快；铜连接凭借低时延、低功耗、低成本优势，切入高端机柜体系，渗透率稳步提升，景气度持续抬升。

2.4.3 支撑材料：有色金属的需求模型与增量预测

AI算力的扩张不仅驱动硬件与基础设施升级，也带动铜、铝、银、锡等有色金属需求增长，形成“算力-电力-金属”的联动逻辑。这些金属凭借优异的导电、导热、耐腐蚀性能，广泛应用于算力中心的电力传输、冷却系统、芯片封装等环节，其需求规模与算力中心的建设速度、技术迭代直接相关。

核心应用场景：将算力中心沿电力系统链路拆解为发电接入、输电变电、配电保障、用电负载四个核心环节，各环节有色金属的应用场景与功能明确。

单GW算力金属用量测算：通过拆解算力中心各环节的金属应用场景，结合设备规格、施工标准及冗余损耗修正，构建四大金属的需求模型：铜单GW用量约2.86万吨，需求增量最显著；铝单GW用量约0.4-0.5万吨，散热场景需求突出；银单GW用量约331.3kg，锡单GW用量约24.56吨，两者用量相对有限，但对算力中心的稳定性至关重要。

2026年需求增量预测：假设2026年全球算力中心新增装机总量3.36GW，其中美国地区2.5GW，美国以外地区0.86GW，测算得：铜需求增量约9.4万吨，铝约1.68万吨，银约1113.17kg，锡约82.52吨。注：以上测算为最乐观情形，现阶段铜受益于算力中心建设的需求增长相对最为明显，铝、银、锡影响微弱，未来将随技术迭代呈现动态变化。

三、全球算力市场格局与行业竞争态势

3.1 全球算力市场整体格局

人工智能浪潮重塑全球半导体产业格局，2024年全球半导体行业收入同比增长21%，达到6559亿美元，英伟达首次登顶全球榜首，占据11.7%的市场份额，三星电子、英特尔分列第二、三位。从算力规模来看，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，增速达54%，其中智能算力规模875EFlops，占比63%，较上年提升13个百分点；预计2030年全球算力规模将超过16ZFlops，智能算力占比超过90%。

区域格局上，美国和中国稳居全球算力前两位，2023年算力规模前20的国家中有17个是全球GDP前20的经济体，算力与经济发展呈现强相关性。行业竞争上，云服务提供商成为算力需求的核心驱动力，AWS、Microsoft Azure、Google Cloud等积极布局自研芯片、超大规模算力集群，推动算力成本持续优化。

3.2 行业竞争态势

全球AI算力行业此前由海外厂商主导，英伟达、英特尔、台积电等企业分别在算力芯片、晶圆制造、封装等领域占据垄断地位；但随着美国制裁升级、国产技术突破，海外垄断格局逐步打破，国内厂商在各环节逐步实现突破：算力芯片领域，华为、寒武纪、海光信息逐步实现规模化营收；晶圆制造领域，中芯国际、华虹公司产能持续扩张；封测领域，通富微电、长电科技推进高端封装突破；基础设施配套领域，光模块、液冷、服务器等国内厂商具备较强竞争力，逐步实现进口替代。

从竞争态势来看，国内AI算力产业链呈现“协同发展、群雄逐鹿”的特点，头部企业聚焦核心技术研发，中小企业聚焦细分场景突破，逐步构建完善的国产算力生态；海外方面，谷歌、微软等企业持续加大自研ASIC芯片与智算中心投入，竞争焦点集中在算力效率与成本控制。同时，行业并购整合加剧，“半导体+软件”“硬件+服务”的融合模式成为趋势，行业集中度持续提升。

四、行业发展趋势

4.1 技术趋势：持续突破物理极限，全栈协同升级

芯片工艺向2纳米、1纳米迭代，封装技术向3D/3.5D升级，算力密度、能效比持续提升；算力架构向异构融合发展，CPU、GPU、ASIC、FPGA协同工作，适配不同场景需求，实现“训练用GPU、推理用ASIC/FPGA”的分工格局；软件与硬件深度协同，优化编程模型与算法，进一步释放算力潜力，如英伟达CUDA生态持续完善，降低开发者门槛。同时，存算一体、光互连、液冷等新技术持续落地，推动算力产业链协同创新。

4.2 基础设施趋势：绿色化、集群化、区域协同深化

液冷技术快速普及，替代风冷成为主流冷却方案，推动数据中心PUE持续下降；算力中心向超大规模集群化发展，形成区域算力枢纽，如中国“东数西算”工程推动东西部算力协同，北美、亚太核心区域持续扩建超大规模集群；可再生能源与核电在算力中心的应用比例提升，实现绿色算力发展；供电架构持续升级，传统48V供电架构将逐步被800V高压直流系统取代，提升电力传输效率。

4.3 市场与生态趋势：自主可控深化，海内外需求共振

受海外制裁倒逼与国内政策扶持，AI算力产业链自主可控将持续深化，从核心芯片到底层设备材料、EDA/IP，国产替代将逐步突破，预计未来4年半导体设备、先进封装、算力芯片等领域国产化率将显著提升，国产算力生态逐步成熟，实现从“可用”到“好用”的跨越。海外方面，云厂商持续加大算力投入，液冷、光模块等领域需求全面爆发；国内方面，“东数西算”工程持续推进，算力互联互通加速，形成海内外需求共振格局。同时，国内厂商逐步布局海外市场，液冷、服务器等领域有望实现海外突破。

4.4 细分与材料趋势：场景差异化，铜需求持续增长

随着AI应用场景持续落地，算力需求呈现细分场景差异化特点，云侧智算中心聚焦大规模训练与推理，端侧聚焦智能终端、AIoT等轻量化场景，工业互联网、智能驾驶等领域聚焦定制化算力需求；未来，算力应用将持续下沉，带动细分领域算力芯片、基础设施配套等环节实现差异化增长。材料方面，铜的需求将保持稳定增长，成为算力金属的核心受益品种；铝的需求将随液冷技术普及逐步提升；银、锡的需求将随芯片封装技术升级、高可靠互联场景扩张呈现稳步增长，但增量相对有限。

五、投资机遇与受益标的

5.1 投资逻辑

基于AI算力行业高景气度与自主可控主线，投资机遇主要聚焦三大方向：一是核心芯片环节，受益于国产替代加速与需求爆发，算力、存力、运力、电力芯片相关企业迎来增长机遇；二是底层硬科技环节，半导体设备、材料、EDA/IP等领域，随着国产化率提升，具备长期投资价值；三是基础设施配套及支撑材料环节，光模块、液冷、IDC、服务器、有色金属等，受益于海内外算力需求共振，短期增长确定性强。

5.2 受益标的梳理

结合券商报告推荐，梳理各环节核心受益标的如下，涵盖芯片、设备、材料、封测、基础设施等多个领域，具体盈利预测与评级参考相关券商报告：

5.2.1 核心芯片环节

• 算力芯片：海光信息（688041）、寒武纪-U（688256）、华为（未上市）、摩尔线程（未上市）；
• 存力芯片：澜起科技（688008）、江波龙（301308）、长存（未上市）、长鑫（未上市）；
• 运力芯片：相关细分领域龙头企业（国产替代突破标的）；
• 电力芯片：聚焦功率模块、供电芯片的细分龙头。

5.2.2 底层硬科技环节

• 半导体设备：北方华创（002371，买入）、中微公司（688012，买入）、拓荆科技（688072，买入）；
• 半导体材料：聚焦12英寸硅片、高端光刻胶的细分突破标的；
• EDA/IP：华大九天、概伦电子、芯原股份（688521）。

5.2.3 AI底座环节

• 晶圆制造：中芯国际（688981）、华虹公司（688347）；
• 先进封装：通富微电（002156，买入）、长电科技（600584，买入）。

5.2.4 基础设施配套及支撑材料环节

• 光模块：受益于ASIC渗透与Scale-up架构升级的头部标的；
• 液冷：英维克（海外进展最快的国产液冷龙头）、奇鋐科技、双鸿；
• IDC：估值底部、具备修复弹性的龙头标的；
• 服务器：昇腾合作伙伴（如长江计算）、国内服务器龙头；
• 有色金属：铜、铝等核心受益品种的相关龙头企业。

六、风险提示

6.1 中美贸易摩擦带来的供应链风险

随着中国科技企业不断被列入美国实体清单，美国对中国科技企业的出口管制与技术限制可能进一步扩大，核心设备、材料及零部件供应受阻；同时，美国若继续加征关税，可能引发供应链区域性重构，影响AI算力产业链各环节的生产与交付。

6.2 AI技术发展不及预期风险

若AI算法迭代放缓、AI产业化发展进程慢于预期，智能终端、工业互联网、智能驾驶等应用场景落地受阻，将直接影响硬件投资决策，导致算力需求低于预期，进而影响算力产业链各环节的增长。

6.3 市场需求及宏观经济变化不及预期风险

全球宏观经济环境的不确定性、消费者信心波动，可能导致市场需求低于预期；宏观经济走势直接影响终端移动智能设备、PC等产品行业发展，进而传导至上游半导体产业链；同时，半导体行业资本支出、研发支出刚性较高，营业利润周期波动较大，可能因宏观经济变化与行业景气度不及预期面临经营风险。

6.4 技术迭代不确定性风险

AI算力技术迭代速度快，若芯片架构、封装技术、传输技术等出现颠覆性突破，可能导致现有技术与产能落后，相关企业面临技术迭代风险；同时，国产技术突破进度不及预期，可能影响国产替代进程，拖累企业业绩增长。

6.5 行业竞争加剧风险

随着AI算力行业高景气度持续，海内外企业纷纷加大投入，行业竞争逐步加剧；同时，国内企业在核心技术、市场份额等方面的竞争日益激烈，可能导致企业盈利能力下降，行业盈利水平分化。

6.6 电力供给与成本风险

随着AI算力需求攀升，电力供给瓶颈日益突出，区域电力供需失衡可能导致算力中心运营成本上升；同时，电力结构转型进度不及预期，可能影响算力中心绿色化发展进程，进而影响行业发展节奏。

七、结论

AI算力作为数字经济的核心引擎，正处于高速扩张期，形成了以智算中心为载体、加速芯片为核心、有色金属为支撑，涵盖芯片、AI底座、底层硬科技、基础设施配套的完整产业链，“算力-电力-金属”联动增长成为行业核心逻辑。全球来看，北美是当前算力增长的核心区域，亚太地区呈现爆发式增长态势，中国凭借政策支持与企业投入，成为全球算力发展的重要增长极。

核心硬件领域，英伟达凭借全栈布局与生态优势，稳居行业领跑地位；博通在ASIC领域形成垄断优势，“半导体+软件”双轮驱动成效显著；AMD、英特尔等企业加速追赶，推动行业竞争持续加剧；国内华为、寒武纪、海光信息等企业逐步突破，国产替代进入加速期。底层硬科技领域，半导体设备、材料、EDA/IP等领域国产化率逐步提升，成为自主可控的关键突破口。基础设施配套及支撑材料领域，光模块、液冷、IDC、服务器等受益于海内外需求共振，增长确定性强；铜受益于算力中心建设，需求增量最为明显，铝、银、锡在特定场景不可或缺。

未来，随着算力技术持续突破、基础设施绿色化升级、市场竞争格局优化及国产生态逐步成熟，AI算力将进一步渗透到各行业，推动人工智能产业迭代升级，同时带动算力芯片、有色金属等相关产业持续发展。但行业也面临电力供给瓶颈、核心技术壁垒、中美贸易摩擦、大客户依赖等挑战，需要企业与政策协同发力，推动行业高质量发展。整体来看，AI算力行业处于黄金发展期，具备长期投资价值，建议聚焦自主可控主线，重点布局各环节核心受益标的。