GPU抢货“降温”租赁“升温”，算力强势贯穿未来十年的三大方向｜AI 2025前瞻系列②

财联社12月29日讯（记者 王碧微）回望2024年，算力芯片市场已悄然从“高烧”转入相对理性状态。有AI企业采购人士告诉财联社记者，尽管GPU需求仍高，但目前恐慌性囤货情绪逐渐缓解，英伟达H200的渠道价格正在小幅下降中，二手H100等GPU的转卖价也在持续下降。

“目前主要出货的依然是H200，GB200可能要等到明年才会大规模量产。”TrendForce集邦咨询分析师龚明德向财联社记者指出，尽管英伟达的新品延后出货在预期之外，但从整体市场看，算力芯片供应趋稳的格局已基本形成。与此同时，算力的落地方式也正在发生变化，一方面不少大型企业自建AI训练集群，另一方面更多中小企业通过租赁模式获得算力。

展望2025年，对算力的需求与建设进入新阶段。华芯金通半导体资本创始合伙人吴全告诉财联社记者，随着算力底座规模与应用需求的双向扩张，业界对“集成度”与“连接方式”的讨论也越发热烈，铜缆连接、硅光芯片、玻璃基板三个方向值得关注。

GPU供应趋稳 算力租赁生意升温

供应趋稳，价格回落。这是2024年下半年，AI算力芯片市场留给下游厂商的最直观感受。“不缺货，基本有钱就能拿。”一位AI公司相关负责人表示，目前一台H200的价格约为240万元，交期大约3～4周，相比此前哄抢GPU阶段的报价与排期已有明显改善。

至于业界期待已久的GB200 Rack，TrendForce集邦咨询分析师龚明德告诉记者，GB200 Rack则于4Q24开始小批量出货，预计2025年将扩大出货规模。

上述AI公司相关负责人向财联社记者进一步表示：“GB200出货时间比预期晚了一些，本来今年10月就能看到大规模量产，结果延迟到了明年初。英伟达的卡之前基本都是4月GTC发布，10月开始出货，这次确实是晚了。”

对于GB200延迟大规模量产的原因，上述负责人表示：“业内普遍猜测是之前还有一些设计缺陷。”对于此，TrendForce集邦咨询指出，这种延迟系由于GB200 Rack在高速互通界面、热设计功耗（TDP）等设计规格皆明显高于市场主流，供应链业者需要更多时间持续调校、优化。

而在算力芯片供应逐渐趋稳的背景下，AI算力租赁模式亦开始迎来新的增长机会。

有算力供应企业高管向财联社记者表示，随着市场理性向上，相对于上半年，现在使用算力租赁的比例越来越高了。

有业内人士告诉记者，目前相当一部分中小型企业和初创公司，不愿也无法一次性投入巨资来搭建自己的AI训练与推理基础设施。相比之下，租赁模式更灵活，只在有训练需求的阶段按需采购算力，成本更容易控制，对于需要快速验证AI业务场景的企业而言，这无疑是一种更可行的选择。

华芯金通半导体资本创始合伙人吴全在接受记者采访时指出，随着技术的成熟与需求的多样化，自建与租赁将成为企业弹性部署的常见模式。“这既是算力运营市场专业度演进的自然结果，也符合企业对经济性的现实选择。”

整体来看，随着AI算力芯片供应逐渐趋稳，市场对于GPU的恐慌性采购情绪已经缓解，而算力租赁和自建二者并行的趋势也在加强。对于企业来说，在“自建还是租用”的抉择背后，更多的是业务模型的考量和成本的权衡。

服务器市场料继续高增 能力突破着眼3大方向

2025年即将到来，AI算力市场仍预计蓬勃发展。

根据国际市场研究机构Omdia预测，2025年将成为数据中心行业，尤其是服务器市场的又一个强劲增长年。“云服务提供商与企业的新一轮AI基础设施部署，将带动全球服务器资本支出增长22%，明年将超过2800亿美元。”该机构预计，这一强劲势头将贯穿整个十年，到2028年服务器市场规模或达3800亿美元，到2030年更有望逼近5000亿美元。

具体来看，吴全认为，新的一年，全球算力芯片能力突破的着力点在集成度提升与连接方式的优化；国内的话，算力芯片的关键仍在工艺的提升、产能的获取与生态的磨合。即从有的用，到能用，再到好用。

吴全表示“集成度提升与连接方式”主要是指铜缆连接、硅光芯片、玻璃基板三个方向的升级。

随着2025年GB200开始大规模出货，其采用的铜缆连接技术仍会是市场的关注重点。据LightCounting报告数据显示，预计2023年至2027年，高速铜缆的年复合增长率为25%，到2027年高速铜缆的出货量预计将达到2000万条。

A股市场上，目前兆龙互联(300913.SZ)、沃尔核材（002130.SZ）、宝胜股份(600973.SH)、立讯精密（002475.SZ）、华丰科技(688629.SH)等均已实现相关产品的出货。

硅光芯片的兴起则是源于高速光模块需求量剧增，高速率硅光芯片供应小于需求所致。目前，源杰科技(688498.SH)、光迅科技（002281.SZ）等进度较快的厂商已发布100G EML芯片，但还未有大批量供货消息传来。

玻璃基板是AI芯片封装方式的变化方向。相较于传统有机基板，玻璃基板具有卓越的热及机械稳定性、热膨胀系数较低散热佳、平整度高器件制作质量高、更高的互连密度、信号传输性能佳等诸多优点。

CINNO Research研究总监徐晓波告诉财联社记者，玻璃通孔（TGV）是玻璃基板在半导体行业应用中的核心技术，将成为其能否成功应用的关键。

A股市场上，除已经具有显示玻璃基板供应能力的彩虹股份(600707.SH)、凯盛科技（600552.SH）外，帝尔激光（300776.SZ）、五方光电（002962.SZ）、沃格光电(603773.SH)的TGV技术发展均值得关注。

此外，AI大规模落地端侧也有望带来新的需求。一位券商分析师告诉财联社记者，新的一年AI应用落地在加速，相较于一直旺盛的训练算力需求，增量更多来自推理端的算力需求。

“大模型推理需求的兴起，是数据的生产、采集与处理上规模的体现，将放大对终端、设备端，对数据存储、优化与安全等硬件需求。同时，对各类软件、操作系统与数据库的需求同样在加大。”吴全说。在此情况下，除了铜缆、光芯片等算力环节外，ASIC芯片相关领域的发展也值得关注。

随着大模型推理端对低延时、高带宽的需求日益强烈，各细分场景对算力基础设施的性能参数也将更加多元化。对AI赛道上的参与者而言，2025年既是算力建设的窗口期，也是企业抢占先机、巩固自身竞争优势的关键大年。