AI技术的爆发式发展，正将算力推向产业变革的核心位置。从大模型进化到硬件迭代，从海外需求爆发到国内国产替代，算力板块正迎来前所未有的增长机遇，成为AI时代不可或缺的“基础设施”。
大模型的快速迭代是算力需求激增的根本动力。2023年ChatGPT爆火，2024年OpenAI o1模型引入“长链思维”，进一步拓展应用边界。模型的进化不仅需要训练算力（如GPT-3训练成本超千万美元），更催生了推理需求——用户端应用正推动算力需求从“训练主导”转向“训练+推理双轮驱动”。SemiAnalysis研究显示，GPT每代迭代成本降10倍、性能提10倍，这种“指数级进化”对算力的需求呈几何级数增长。
而算力需求爆发直接推动硬件技术迭代，英伟达作为GPU龙头（市占率超90%），其产品节奏定义了AI硬件发展方向。2024年5月某国际芯片龙头透露，GB200周均部署量达1000台（单台72卡，周部署超7万张GPU），北美云厂商（微软、谷歌等）一季度资本开支700亿美元（同比+64%），年化近3000亿美元，超80%投向算力基建。Blackwell的放量标志着算力从“训练优先”转向“训练+推理并重”，通过性价比提升打开更广阔应用市场。
算力需求最终需通过硬件产业链落地，PCB、光模块、服务器ODM是三大核心环节，A股公司参与度高，业绩确定性强。AI服务器采用覆铜板等高端材料，单价数万元/平方米，除GPU基板外，交换机、光模块内部均需高规格PCB，单台价值量较传统服务器提升3-5倍，全球产能向中国大陆集中，2024年GB200放量后需求持续高景气。光模块是数据中心组网核心元件，而A股厂商（如中际旭创）全球技术、产能领先，北美洲云厂商定制份额超50%，量价齐升下利润弹性显著。AI服务器组装复杂度更高，利润空间优于传统服务器，工业富联等A股龙头通过与英伟达合作，承接GB200等高端订单，2024年Q2起业绩增速超越传统业务。
从应用端来看，AI正从“单点突破”走向“全面渗透”：智能驾驶、消费电子、机器人等领域均需算力支撑。因此算力板块是AI核心受益方向，国产算力在政策支持+需求爆发下，GPU、ASIC芯片及国产服务器厂商空间广阔。AI的终极目标是重塑生产方式，而算力，正是这场变革的“燃料”。在指数级增长的需求面前，算力板块的行情，或许才刚刚开始。想要把握这一机遇的朋友们不妨看看$南方中证全指计算机ETF发起联接A(OTCFUND|021653)$(021653)，一基把握算力板块行情。
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