三家算力龙头公司深度扫描｜芯片-系统-基础设施视角

导语｜
从“大模型算力”到“智算中心基础设施”，三条赛道正交叉融合。本文选取三家具有代表性的国内企业：天数智芯（通用 GPU与算力系统）、浪潮信息（服务器及系统平台）和 立昂技术（云／算力基础设施服务），从其业务布局、技术路径、产业趋势入手，试图勾勒“算力体系”中谁在做什么、优势在哪、未来可能走向何处。

一、企业梳理 1. 天数智芯

• 公司简介：天数智芯成立于2015 年12月，定位为通用 GPU 及高性能算力系统提供商。(iluvatar.com)
• 核心产品：2021 年推出“天垓100”训练产品；2022 年推出“智铠100”推理产品，形成训／推组合。(iluvatar.com)
• 技术路径：公司强调“通用 GPU架构、自主 指令集、软件栈兼容主流深度学习框架”，目标是自主可控、国产 GPU 的突破。(h3c.com)
• 优势观察：专注于“从 0 到 1”的国内通用 GPU 路径，训练+推理一体方案，覆盖云+边缘场景。
• 需要关注的点：GPU 生态成熟度、软件兼容性、量产和市场规模能否快速跟上。

• 公司简介：浪潮信息（股票代码 000977 SZ）是全球领先的 IT 基础设施产品、方案与服务提供商，其业务涵盖云计算、大数据、人工智能等领域。(ieisystem.com)
• 算力定位：公司提出“以系统为核心”的新一代计算架构，推进算法、算力、数据、互连的协同发展。(ieisystem.com)
• 技术路径：服务器出货量居全球前列，储存装机容量全球第三，具备大规模系统集成优势。(ieisystem.com)
• 优势观察：拥有完整系统平台经验、全球化产业链、服务经验丰富，更适合作为大规模算力部署的底层支撑。
• 需要关注的点：在通用 GPU／加速卡快速发展背景下，其“系统”角色是否能持续升级以支撑AI 大模型需求。

• 公司简介：立昂技术股份有限公司（300603 SZ）成立于1996 年1月8日，是以信息与通信技术为核心的高新技术企业，主营数字城市、算力中心与云计算服务、通信技术服务、运营商增值服务等。(baike.eastmoney.com)
• 算力相关布局：公司业务延伸至算力中心与云服务领域，涵盖大数据、人工智能、边缘计算、物联网等。(baike.jfinfo.com)
• 优势观察：以服务型平台为主，具备区域化、场景化部署经验，在云+算力基础设施场景中可能具备“最后一公里”优势。
• 需要关注的点：在硬件算力快速迭代的背景下，其服务型盈利模式能否抓住算力需求提升的红利。

二、从芯片—系统—基础设施看三角协作

这三家公司可以被视为算力体系中的不同层级：

• 天数智芯：硬件–芯片层，专注于通用 GPU 与算力系统。
• 浪潮信息：系统平台层，负责大规模服务器／存储／网络的集成。
• 立昂技术：基础设施／服务层，面向云、算力中心、智慧城市提供场景化落地。

若从技术维度展开，三者在如下几个关键领域互为补充：

• 算力密度与设备规模：天数智芯提升算力单位硬件的性能指标；浪潮信息提供大规模系统支撑；立昂技术提供场景化部署与服务能力。
• 能效与体系优化：随着大模型、数据中心需求增长，硬件功率、系统散热、基础设施服务都成为能效瓶颈。三家公司均可在这一链条中受益。
• 国产替代与生态建设：在政策鼓励、资源向算力倾斜环境下，通用 GPU 突破、服务器国产化、算力基础设施建设成为重点。三家公司分别代表不同切入点。

• 趋势一：通用 GPU 国产化加速天数智芯作为通用 GPU 新生力量，其训练+推理组合若能规模落地，将为国内大模型与云服务提供底层硬件支撑。
• 趋势二：系统与平台整合优势凸显在算力需求爆发背景下，系统平台商（如浪潮信息）拥有“软硬件+服务”的整合能力，可能在“算力提供商”中取得先机。
• 趋势三：算力基础设施向场景化延伸基础设施服务商（如立昂技术）可借助算力中心、云服务、智慧城市建设等机会，从服务型转型为“算力部署服务商”。

从投资角度看：

• 晶片端如果突破关键节点（尤其通用 GPU），潜在成长空间大，但风险也高（量产、生态、兼容性）
• 系统平台和服务型公司相对稳健，资本进入壁垒高、规模效益明显，但增长可能较于芯片慢一些
• 所有三者均受算力需求增长驱动，尤其在 AI、大数据、云计算场景共振时期

• 芯片生态成熟需时间：尽管通用 GPU 方向具有战略意义，但软件栈、算法支持、市场认可仍需积累。
• 系统平台需应对零部件快速迭代：硬件升级加速、需求场景变化快，系统整合能力需持续跟进。
• 基础设施服务需规模效益与业务稳定性：服务型公司在增长期间需控制成本、提高盈利能力。
• 全链条能效与成本压力：随着算力需求暴增，功率密度、散热、功耗成为制约，所有环节皆需优化。

观察完三家公司，可以看到“算力”不仅是芯片运算，更是系统整合与场景化服务的组合体。下一阶段，谁能在“训练-推理-部署”闭环中占据优势，将有望在产业链中获益更大。

你认为：在算力体系不断演进的背景下，是“硬件突破（如通用 GPU）”更具价值，还是“系统整合+服务落地”更具可持续性？

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