AI时代的动力源—中国算力链

　　一直以来，广发证券主动担起金融机构的主体责任，发挥业务优势，打造丰富的投教载体，贯彻资本市场人民性立场，树牢金融为民的理念，引领投资者教育工作走在行业前列。随着一系列新政策的出台，我国资本市场进入新发展阶段，广发证券特在中国证券报开设“投研财富+”投教专栏，聚焦新质生产力方向和市场热点，向广大投资者普及专业投研框架、分享专业机构观点，帮助投资者掌握投资分析方法，更加有效维护投资者特别是中小投资者合法权益，持续提升投资者的获得感，聚力推动我国资本市场实现高质量发展。

　　最近，谷歌新一代大模型Gemini 3 Pro在复杂推理和跨模态理解上取得突破，展现出令人惊叹的通用智能潜力。与此同时，国内DeepSeek等开源大模型社区也异常活跃，不断推出参数规模更大、性能更强、应用场景更丰富的模型版本。这些进展标志着全球人工智能发展正进入一个新的爆发期，而驱动这场变革的核心引擎，正是日益强大的计算能力——算力。在这一浪潮中，中国凭借完整的产业链布局、快速的技术迭代和不断增强的产业协同能力，正在全球算力生态中构建起一条日趋完备、富有韧性的“中国算力链”，成为AI时代不可或缺的动力源。

　　从大模型爆发看算力需求的革命性变化

　　大模型，特别是万亿参数级别的模型训练，对算力提出了前所未有的需求。一次完整的GPT-4级别模型训练，需要消耗上万张高性能AI加速卡连续运转数月，电力消耗相当于一个小型城市数年的用电量。这不仅是芯片算力的比拼，更是对整个计算系统——从芯片架构、高速互联、存储带宽到散热能效的全方位考验。

　　中国算力产业链正是在这种极端需求下，加速了技术演进和产业升级。从最初主要依赖进口设备搭建算力中心，到现在逐步形成从底层芯片、关键部件到整机系统、软件生态的完整产业能力，中国算力链正在经历从“跟随”到“并跑”甚至在某些领域“领跑”的深刻转变。

　　算力基础设施：光模块与PCB的创新突破

　　在算力基础设施领域，中国企业在光模块和PCB等关键部件上已具备全球竞争力，这些“隐形冠军”正支撑着全球数据中心的高速运转。

　　光模块：从追赶者到创新引领者

　　随着AI模型参数规模指数级增长，数据中心内部的数据传输需求呈爆发式增长。传统可插拔光模块正在向更高速率、更高密度、更低功耗的方向演进。中国光模块企业不仅在全球800G光模块市场中占据领先市场份额，更在1.6T及更高速率产品研发上与国际巨头同步推进。

　　值得关注的是，硅光技术正在改变光模块产业格局。中国企业在硅光芯片设计、硅基集成工艺和封装测试等关键环节已形成完整技术储备，部分企业已实现硅光模块的规模化量产。这种技术路径的突破，将显著降低高速光模块的成本和功耗，为超大规模AI集群提供经济可行的高速互联解决方案。

　　更前沿的CPO（共封装光学）技术，将光学引擎与计算芯片直接封装在一起，可大幅降低信号损耗和功耗。中国企业在CPO技术研发上已进行多年布局，与国内AI芯片企业紧密合作，共同探索下一代算力系统的架构创新。

　　PCB：高密度互联的基石

　　在AI服务器和高性能计算设备中，PCB不再是简单的连接件，而是影响系统性能、可靠性和能效的关键部件。随着AI芯片引脚数量突破上万，信号速率向112Gbps甚至224Gbps迈进，PCB需要在高多层、高密度布线、低损耗材料和高散热性能之间取得平衡。

　　中国PCB企业在这一高端领域进步显著。在服务器用PCB方面，国内领先企业已能批量生产20层以上、采用低损耗高速材料、满足高速信号完整性要求的高端产品。在载板领域，用于先进封装的FC-BGA基板技术不断突破，线宽线距持续微缩，为国产AI芯片的先进封装提供了本土化供应链支持。

　　特种PCB材料的研发也取得进展。适用于高频高速场景的改性环氧树脂、聚四氟乙烯等基板材料，以及低粗糙度铜箔等关键材料，国产化比例逐步提升，降低了高端PCB对进口材料的依赖。

　　算力核心：国产芯片的多元化突破

　　AI算力芯片是算力链的“心脏”。近年来，国产AI芯片在产品迭代、软件生态和商业应用方面均取得实质性进展，形成了多元化的产品矩阵。

　　训练芯片：对标国际主流水平

　　面对大模型训练的巨量算力需求，国产训练芯片在算力密度、内存带宽和互联技术上不断突破。新一代国产训练芯片采用先进制程工艺，集成数百亿晶体管，FP16算力达到数百TFLOPS，HBM内存带宽突破TB/s级别，全面支撑千亿参数级别大模型的分布式训练。

　　在芯片架构上，国产芯片不再简单模仿，而是针对Transformer等大模型主流架构进行针对性优化。通过专用矩阵计算单元、稀疏计算加速和动态精度适配等技术，显著提升大模型训练的实际效率。部分芯片在自然语言、多模态等特定模型训练任务中，已展现出与国际主流产品相当的效能。

　　推理芯片：场景化优势凸显

　　在推理芯片领域，中国企业的创新更加多元化。云端推理芯片在能效比和总体拥有成本上不断优化，支持从计算机视觉、自然语言处理到科学计算等多种工作负载。边缘AI芯片则面向智能安防、自动驾驶、工业质检等具体场景，在算力密度、功耗控制和成本优化上形成差异化优势。

　　值得关注的是，国产推理芯片在视频处理、推荐系统等中国优势应用场景中，通过算法与硬件的协同优化，实现了性能的显著提升。这种“场景定义计算”的创新路径，为中国AI芯片开辟了独特的发展道路。

　　软件生态：从可用到好用的跨越

　　芯片的竞争力不仅取决于硬件性能，更依赖于软件生态的完善程度。国产AI芯片在软件栈建设上已走过早期“从无到有”的阶段，正朝着“从有到优”的方向发展。

　　统一的编程模型和开发工具链逐步完善，支持PyTorch、TensorFlow等主流框架的模型无缝迁移。编译器优化持续深入，针对典型模型和算子的优化效果显著提升。模型库和部署工具日益丰富，降低开发者的使用门槛。这些软件层面的进步，正在缩小国产芯片与国际领先产品在易用性上的差距。

　　产业协同：构建高效算力服务体系

　　中国算力产业链的独特优势在于各环节的高效协同。从芯片设计、制造封装到服务器集成、数据中心部署，中国已形成较为完整的本土化供应链和快速响应能力。

　　服务器与计算设备：定制化创新

　　面对多样化的AI工作负载，国产服务器厂商不再提供“一刀切”的标准产品，而是针对不同场景提供定制化解决方案。面向大模型训练的高密度计算服务器，在散热设计、供电系统和结构布局上进行专门优化；面向推理场景的边缘计算设备，则在紧凑性、环境适应性和能效比上精雕细琢。

　　液冷技术在中国算力基础设施中快速普及。从冷板式液冷到浸没式液冷，国产解决方案在能效、可靠性和成本控制上形成特色，PUE（电能使用效率）可降至1.1以下，为大功率AI芯片的规模化部署提供了可行的散热方案。

　　数据中心：绿色化与智能化转型

　　数据中心是算力服务的物理载体。中国在超大规模数据中心建设上积累丰富经验，并在绿色化和智能化方向上不断创新。

　　绿色数据中心建设成效显著。通过自然冷源利用、AI智能调温、余热回收等技术，持续降低算力服务的碳足迹。在“东数西算”工程推动下，西部地区可再生能源丰富的优势与算力需求有机结合，形成绿色算力的国家布局。

　　数据中心运维向智能化发展。通过数字孪生、AI预测性维护和自动化运维平台，提升数据中心运营效率和可靠性，降低人工干预，为算力服务提供稳定可靠的基础环境。

　　应用驱动：算力赋能产业升级

　　中国丰富的应用场景为算力创新提供了最佳试验场。从互联网服务到传统产业转型，多样化的需求推动算力技术和服务的持续进化。

　　在工业制造领域，AI算力与工业知识深度融合，赋能质量控制、工艺优化和预测性维护，推动智能制造向更深层次发展。在生物医药领域，AI算力加速新药发现、蛋白质结构预测和基因分析，缩短研发周期，降低研发成本。在科学研究领域，算力成为继理论、实验之后的第三大科研范式，推动天文物理、气候变化、材料科学等基础研究的创新突破。

　　这种应用驱动的创新模式，形成了“真实需求-技术迭代-场景验证”的良性循环，使中国算力产业链能够快速响应市场需求，将技术突破转化为实际价值。

　　展望未来，中国算力链发展将呈现三大趋势：

　　软硬协同的深度优化：随着AI模型复杂度的提升，算力效率将更加依赖芯片架构、系统设计和算法优化的全栈协同。中国在芯片、系统和应用层面的全链条布局，为这种深度优化提供了可能。

　　开放生态持续繁荣：中国算力产业链的发展始终秉持开放合作的态度，积极参与国际标准制定，与国际主流技术生态保持兼容。这种开放姿态不仅有利于中国算力技术的进步，也为全球算力发展贡献了多元化的解决方案。

　　绿色算力成为主流：在“双碳”目标引领下，算力产业的可持续发展备受关注。从芯片级能效优化、系统级散热创新到数据中心级能源管理，绿色算力技术迎来快速发展，推动算力服务与环境保护的协调发展。

　　从谷歌大模型的持续突破到国内开源社区的活跃创新，AI发展正以前所未有的速度推进。这场变革的背后，是算力基础设施的全面升级和算力产业链的深度重构。中国算力链凭借在光模块、PCB、芯片等关键环节的技术积累，在产业协同和应用生态方面的独特优势，正在全球算力发展中扮演越来越关键的角色。对投资者而言，中国算力产业链的成长也将提供重要的投资逻辑和丰富的投资机会，甚至培育出未来中国科技成长的“七姐妹”（Magnificent 7）。