生成式AI驱动的变革 , 生成式AI对智算产业的影响 , 生成式AI发展挑战 , 大模型对智算产业的作用 , 智算产业是否过度依赖大模型 算力基础设施架构和国产化情况 , 智算中心如何影响我国算力分配 , 算力卡供应情况 , 国产算力卡替代情况 , 智算中心AI芯片主要方向 , 智算中心利好AI芯片类型 未来挑战与趋势 , 如何提高智算中心运行效率 , 智算产业要解决的关键问题 reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 智算产业发展格局与演进趋势 来源：与非研究院 智算产业呈现高度集中与多元化并存的格局，技术创新和政策驱动为主要推动力，绿色低碳与国产替代 成为新趋势。 10 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 Do not reproduce or distribute. 2. 算力基础设施架构和国产化情况 核心点： 基础地位 ｜ 算力基础设施是智算产业底座，我国在用/在建算力规模反映产业发展潜力。 架构选择 ｜ AI训练主要依赖GPU集群，推理向边缘算力延伸，需异构资源管理与高速网络支 持。 国产替代 ｜ 国产算力卡逐步替代进口，但关键芯片仍依赖国际供应链。 能耗挑战 ｜ 单机柜性能提升导致能耗压力，需液冷技术等绿色节能方案优化。

5G将开启手机新一轮换机周期 1.1 射频端：需求增加、技术升级、集成度提升 1.2 摄像头：5G智能化时代最核心传感器，持续升级 1.3 面板：柔性OLED趋势不改，大尺寸LCD静待行业价格拐点 1.4 设备和材料：国产替代加速进行 1.5 AI：安防、汽车和IoT将是率先爆发的三个场景 2 安防行业：需求逐渐回暖、AI加速、海外拓展 2.1 智能汽车：5G+AI促进无人驾驶加速落地 2.2 IoT：技术逐渐突破，巨头加速布局 射频端：需求增加、技术升级、集成度提升 1.3 摄像头：5G智能化时代最核心传感器，持续升级 1.4 面板：柔性OLED趋势不改，大尺寸LCD静待行业价格拐点 1.5 设备和材料：国产替代加速进行 7 从4G换机周期看5G：国内4G换机周期效应明显 -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 0% 10% 20% 30% 40% 射频端：需求增加、技术升级、集成度提升 1.3 摄像头：5G智能化时代最核心传感器，持续升级 1.4 面板：柔性OLED趋势不改，大尺寸LCD静待行业价格拐点 1.5 设备和材料：国产替代加速进行 12 5G对终端射频器件影响：需求增加、技术升级、集成度提升 新频段 • 滤波器需求倍增 • 频谱重新划分增加射频前端复杂性 高频率 • BAW将成为滤波器主流 • 终端天线将发生重大变革

关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施 拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教 育培训等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人 形机器人。 7 驱动因素 技术驱动：关键硬件实现国产化自研或大幅降价，大模型的 爆发降低开发成本，共同促进机器人落地通用场景 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 ADAS系统的激光雷达均价，将 同比下跌15.56%至3800元。 3D视觉相机 六维力传感器 六维力传感器的生产涉及高精 度的制造工艺和复杂的装配流 程，成本居高不下。国内企业 正在进行技术攻克实现国产化， 如中航电测成功研发六维力传 感器。 集成边缘计算设备、第三方工 具和相关配件提升性能，3D机 器视觉与深度学习融合，使检 测、拣选更加智能化。 人机交互 算法 自主站立 算法 产业图谱：产业链上游包含核心零部件及系统、中游机器人 本体及模型、下游应用 • 机器人的产业图谱逐渐扩展中，无论从零部件、机器人本体还是落地应用上，已逐渐扭转海外垄断的局面。国产品牌扎根技术脱颖而出，带领工业机器人行业从 国外垄断走向国产个性化发展；商业机器人实现国产垄断；医疗机器人仍在提高性能、探索场景，新玩家不断加入中；人形机器人领域“新血液”频出。 资料与数据来源：月狐研究院整理 核心零部件及系统 驱 动 系

Grok3 Kimi 1.5 18 为什么火：能力突破、开源、低成本、国产化 DeepSeek以“推理能力+第一梯队性能” 为核心基础，叠加：开源开放、超低成本、 国产自主研发三大优势，不仅实现技术代际 跨越，更推动AI技术普惠化与国产化生态繁 荣，成为全球大模型赛道的重要领跑者。 核心加分项：开源、低成本、国产化 • 开源：技术共享，生态共建 全量开源训练代码、数据清洗工具及微调框架，开发者可快速构建教育、金融、医 做了大量的模型架构优化和系统工程优化。 训练成本仅$557w ：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 推理成本降低83%：千亿参数模型适配中小企业需求，加速商业化落地。 • 国产化：技术自主，缩短差距 将国产模型与美国的代际差距从3-5年缩短至3-5个月，突破“卡脖子”技术瓶颈。 构建多行业专属模型矩阵，全面支持国内产业智能化升级。 基础能力：进入推理模型阶段，跻身全球第一梯队 推 推理能力跃升：DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处理与 高效执行，覆盖多模态场景应用。 国际竞争力对标：模型综合性能跃居全球第一梯队，技术指标与国际顶尖水平（如 GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 19 19 • DeepSeek R1达到了跟o1相当、或者至少接近的推理能力，且将推理过程可视化 • 它做到这个水平只用到少得多的资源，所以价格十分便宜 • 它

中国工业机器人市场和产量占据绝对优势，算法将成为新一轮市 场竞争的关键。中国具有门类齐全、规模庞大的工业体系，工业增加 值连续多年位居全球第一，2023 年工业增加值达到 5.97 万亿美元， 且是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家。根据国 际机器人联合会（IFR）的数据,2023 年，中国市场以 175.5 万台的 庞大体量，稳稳占据全球工业机器人四成多的份额。其中，本土工业 机器人制造商强势崛起，市场份额飙升到 47%。然而，本土机器人产 品高端化水平不足，在汽车为代表的高技术制造业市场份额偏低，在 核心零部件和算法方面与机器人“四大家族”存在一定差距，产品的 稳定性、精确度、响应速度和易用性方面有待进一步提升。随着国产 替代进程加速，当前机器人核心零部件在多个关键领域已取得突破， 如减速器、伺服电机、传感器等，未来，机器人行业的差异化竞争将 更多聚焦于软件。 二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 （ 生产操作场景的“机械臂+操作优化模型”在所有场景中占比接 近 49%。随着国产机器人产品的完善、性能的提升和技术的升级，以 及汽车企业对国产替代的重视和国货国用的支持，国产工业机器人逐 步渗透到汽车整车的生产制造中。如埃夫特实现了国产喷涂机器人在 汽车整车领域“零的突破”。华数机器人在长安汽车整机厂中实现了 批量应用，进行焊点检测、侧围涂胶、车身弧焊等作业，标志着国产 机器人在整车领域的新突破。 “移动机器人+

策支持；在市场拓展与应用推广方面，重点关注人形机器人在提升生 产力、改善产品质量及缓解劳动力短缺等领域的实际应用，特别是在 工业自动化、医疗与老龄化护理、商业服务等行业；在标准化方面， 各国强调本国产业标准的制定与国际合作，以促进全球产业体系的兼 容性和互操作性。 图 4 不同国家和地区关于人形机器人产业政策特点对比 2.1.1.2 国内相关政策 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度， 动力模块——包括电池、充电装置等，为整机提供可靠的能量支 持。 目前，人形机器人核心零部件的国产化程度整体处于中等水平。 部分关键零部件如无框力矩电机、T 型丝杠、滚珠丝杠和视觉传感器件 有较高的国产化率，性能和性价比具备一定竞争力。然而，空心杯电 机、高算力芯片、RV 减速器等高端核心部件仍高度依赖进口，这些领 域存在明显的技术差距，国产化空间巨大。随着国内产业的快速发展， 供应链体系正在逐步完善。一批优质供应商，如绿的谐波、步科股份、 零部件的技术标准，以提升国产化水平和全球竞争力。标准化不仅是 实现模块化设计和部件互换性的关键，也是优化生产流程、提升系统 集成效率的重要手段。统一的技术规范和接口标准将有效降低企业在 研发和制造环节的成本，同时促进产业链上下游企业间的协同创新与 资源整合，进一步优化供应链效率。同时，建立标准化体系并营造良 好的技术创新环境，可以加速核心零部件的技术攻关与国产化进程， 推动国内企业在

结，为海量线上咨询问答记录提供快速统计和 BI 分析展示。ChatBI 可通过拖拉 拽形式组合搭建智能分析领导驾驶舱，组件切换灵活，为用户决策提供高效、直 观的数据支持。 政务知识中枢管理平台以智谱国产化大模型 ChatGLM 为基础，结合本地高 质量政务知识库及AI智能辅助工具，形成全市知识共建的政务知识AI管理平台。 通过优化适用算法，自研 RAG 检索增强、AI 工具等技术，为外部提供全面的政 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 构与采购人往往需要多次沟通，部分采购人对政策了解不足，难以进行规范性描 识问答树，实现多轮问答功能。大模型定期获取系统最新数据，确保知识库内容 的同步更新，以便及时准确地回答招标项目类型的相关问题。 4.国产化大模型的自主可控部署。采用清华大学和智谱 AI 发布的国产化 GLM 大模型，具备完全自主知识产权，并支持华为昇腾智算等国产硬件设备， 随时为国产化做好准备。支持私有化部署，确保数据安全性和自主可控性。 概括地，北京智能政务问答知识中枢不仅提升了需求文件审核的效率，确保

结，为海量线上咨询问答记录提供快速统计和 BI 分析展示。ChatBI 可通过拖拉 拽形式组合搭建智能分析领导驾驶舱，组件切换灵活，为用户决策提供高效、直 观的数据支持。 政务知识中枢管理平台以智谱国产化大模型 ChatGLM 为基础，结合本地高 质量政务知识库及AI智能辅助工具，形成全市知识共建的政务知识AI管理平台。 通过优化适用算法，自研 RAG 检索增强、AI 工具等技术，为外部提供全面的政 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 构与采购人往往需要多次沟通，部分采购人对政策了解不足，难以进行规范性描 识问答树，实现多轮问答功能。大模型定期获取系统最新数据，确保知识库内容 的同步更新，以便及时准确地回答招标项目类型的相关问题。 4.国产化大模型的自主可控部署。采用清华大学和智谱 AI 发布的国产化 GLM 大模型，具备完全自主知识产权，并支持华为昇腾智算等国产硬件设备， 随时为国产化做好准备。支持私有化部署，确保数据安全性和自主可控性。 概括地，北京智能政务问答知识中枢不仅提升了需求文件审核的效率，确保

根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 应到数据 中心建设对新能源消纳的拉动，我们估算 2024-26 年每年 6~9GW 的数据中 心建设将带来 18~27GW 的本地新能源消纳能力。 投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后 HVDC 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 CAPEX 增速作为依据，假设 2023/24/25/26 年算力规模同比增长 10%/30%/60%/60%，到 2026 年规模增长至 653Eflops。在此基础上，我们考虑随技术进步和摩尔定律，国产芯片功 耗下降（2022 年 GPU 功耗 49Gflops/W，2026 年提升至 124Gflops/W）,以及数据中 心 PUE 持续下降（2022 年 1.55，到 2026 年下降至 1.35），为支持上述算力规模

调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 深层产品洞察：AI硬件 AI能力输入到终端硬件，端侧AI寻求规模效应突破，承载更多流量入口 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，AI成为手机与电脑的主力卖点，如华为、荣耀、小米、VIVO、OPPO等国产手机纷纷打造手机端侧大模型，在AI消除、AI搜索对 话、生活助手等功能已提供较好用户落地体验，10月，荣耀Magic7系列携带全新的YOYO智能体发布，可在手机侧实现一句话点咖啡、一 句话取消订阅等 业邮箱具有品牌形象、安全合规、国际通用的差异化价值，而阿里邮箱与钉 钉的融合互通，也探索出一套即时沟通+异步沟通的全新协同办公方式。阿里邮箱经过多年产品积淀，已实现对Outlook等同类产品的 国产化替代。人工智能技术在企业邮箱场景的成熟落地，不仅提升了阿里邮箱在反垃圾、数据安全、内容生成和多语言翻译等场景的 服务能力，也将电子邮件作为AI工作流的信息输入端，调用AI能力解决客户的业务问题。