ai大模型训练和推理对gpu、asic、fpga等高性能计算芯片的需求持续增长。全球科技巨头加大ai芯片研发投入，带动芯片设计、制造、封装等环节的技术升级。国产替代趋势加速，国内芯片企业在政策支持和市场需求推动下迎来结构性成长机会。

ai训练对数据中心内部节点间的量提出更高要求，推动光模块向400g/800g升级。5g建设与边缘计算部署进一步打开通信设备行业的市场空间。技术壁垒高、客户粘性强的龙头企业有望持续受益于ai算力网络的重构。

ai训练高度依赖云端算力资源，推动公有云服务需求上升，带动idc机柜出租率和带宽收入增长。绿色节能、液冷等新技术加速落地，提升数据中心运营效率。具备区位优势和电力资源保障能力的企业更具竞争力，在ai基础设施化趋势中占据主导地位。

ai发展推动算法框架、开发平台、模型即服务（maas）等软件生态的繁荣。具备自主知识产权的ai平台型企业在商业化落地过程中获得更高的议价能力。分布式训练系统、模型压缩优化、推理部署平台等领域具备长期投资价值。

ai芯片制造工艺向先进制程演进，对刻蚀、沉积、光刻等核心设备提出更高要求。国内半导体设备厂商在政策支持与市场需求双轮驱动下实现技术突破与市场份额提升。服务器组装、散热模组、自动化测试设备等相关制造环节受益于ai算力基建的投资热潮。