在当今数字化浪潮中，AI 算力已然成为科技领域的核心驱动力。从智能语音助手的瞬间响应，到自动驾驶汽车的精准决策，再到医疗影像诊断的精准识别，AI 技术正深度融入生活的方方面面，而这一切的背后，都离不开强大算力的支撑。

近期关于算力方面的利好消息频出，全国各地都在争先布局算力产业的发展，为算力行业高质量发展指明了方向，提供了政策保障。

根据财联社12月27日报，上海发布了《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，其中提到了在2025年底之前，建成世界级人工智能产业生态，力争全市智能算力规模突破100EFLOPS。

除了各地都在布局人工智能算力发展，可以看到很多互联网大厂也在布局算力方向，12月26日，市场有消息传出，小米正在着手搭建自己的GPU万卡集群，将对AI大模型大力投入。传言称，小米大模型团队在成立时已有6500张GPU资源。

算力行业要快速发展，离不开算力硬件的支持，而随着国际局势变化，国产AI算力崛起势在必行，实现自主可控、安全可靠的算力供应，可以保障我们人工智能等科技行业的快速发展需求。

随着近年以来，人工智能的快速发展，AI算力的需求急剧增加，带动了AI算力硬件相关的企业快速发展，接下来主要从AI算力硬件产业链来梳理，主要包括AI服务器、AI芯片、铜缆高速连接、数据中心、光模块、PCB、电源等等几个方向来梳理。

AI服务器：算力承载主力

AI 服务器堪称 AI 运算的 “超级工厂”，面对 AI 任务爆发式增长带来的海量数据处理需求，它以超强的计算性能、卓越的存储能力和高效的数据吞吐，稳稳承载起 AI 时代的算力重任。

中科曙光：依托深厚的技术沉淀，为紫东太初、悟道 2.0 等前沿大模型训练保驾护航。其产品线丰富多样，一站式满足不同客户的复杂需求，全方位助力 AI 产业腾飞。

工业富联：与英伟达强强联手，深度参与英伟达 GPU HPC 平台的设计与生产，将英伟达的顶尖技术与自身强大的制造实力完美融合，为 AI 科研、工业仿真等高端领域注入强大动力。

AI 芯片：算力之源

AI 芯片宛如 AI 系统的 “心脏”，为各类复杂的智能运算提供澎湃动力。与传统通用芯片相比，AI 芯片针对深度学习算法进行了特殊优化，能以更高的效率处理海量数据，大幅缩短模型训练时间，是解锁 AI 强大能力的关键钥匙。

海光信息：作为国产芯片领域的佼佼者，旗下深算一号 DCU 已能达到英伟达 A100 性能的 60%，为 AI 大模型训练筑牢根基，而深算二号更是惊艳，性能跃升至 A100 的 80 - 90%，跻身国内领先行列。

寒武纪：手握智能芯片领域的核心技术，推出的 AI 芯片 int8 算力峰值高达 256TOPS，芯片间高速互联技术更是一绝，让数据传输如闪电飞驰，训练效率呈几何倍数增长。

景嘉微：在 GPU 赛道一路狂飙，作为国产 GPU 龙头，凭借深厚的技术底蕴，成功研发出面向 AI 多领域的景宏系列高性能智算模块及整机产品，更为民用 AI 市场注入国产新活力，推动 GPU 国产化迈向新征程。

高速铜缆连接：数据传输 “高速公路”

高速铜缆连接组件犹如服务器等设备中的 “高速公路”，保障着数据的高速、稳定传输。在 AI 时代，数据洪流汹涌，高速铜连接凭借出色的高频性能、低损耗特性，确保信号在设备间精准、快速传递，让算力得以充分释放。

沃尔核材：旗下乐庭智联在高速通信线领域成绩斐然，借由安费诺的桥梁，间接融入英伟达生态，在高速通信的赛道上加速飞驰，分享算力发展红利。

神宇股份：聚焦高端数据线领域，产品精度与可靠性极高，完美适配服务器高速数据传输场景。凭借出色品质，在全球算力产业链中崭露头角，随着 AI 数据传输需求的持续飙升，成长空间广阔无垠。

PCB：电路基石，算力稳定运行的“幕后英雄”

PCB 作为电子元件的 “承载基石”，为各类芯片、元器件提供电气连接与物理支撑，其线路布局、层数设计、材质选用直接关乎整个系统的性能与稳定性，是算力硬件稳定运行的幕后英雄。

胜宏科技：作为英伟达核心 PCB 供应商，全面覆盖英伟达全系产品，与 AMD、国产 CPU 企业也紧密携手。新一代高阶产品研发如火如荼，以领先工艺为 AI 算力硬件打造坚实 “底盘”。

液冷服务器：算力稳定运行的保障

液冷散热技术是保障高负荷算力设备 “冷静运行” 的关键防线。随着 AI 芯片功耗急剧攀升，传统风冷捉襟见肘，液冷散热凭借高效的热传递效率、精准的温度控制，确保设备在高温高压下稳定运行，为持续、强劲的算力输出保驾护航。

其他部分

数据中心是AI算力硬件中的基础设施，为AI应用提供了强大的算力支持，满足AI模型的海量数据需求。

光模块在AI算力中的作用同样不可小觑，能够提供高速的数据传输速率，满足了算力系统中不同设备之间快速、高效传输数据的需求。

电源设备和AI核电可以保障算力运行过程中的电力供应不间断、保障了AI算力对电力的大量需求。

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