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
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- 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。
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- 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。
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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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