摘要：深夜的数据中心里，成排的服务器灯光闪烁，像一片蓝色的海洋。这里面，有一台用国产芯片的服务器，速度比英伟达H100集群快了67%，每秒能处理1920个token的数据。

深夜的数据中心里，成排的服务器灯光闪烁，像一片蓝色的海洋。这里面，有一台用国产芯片的服务器，速度比英伟达H100集群快了67%，每秒能处理1920个token的数据。

这几天，DeepSeek正式发布了最新一代大模型DeepSeek-V3.1，用上了针对国产芯片优化的FP8精度参数。尤其是用华为CM384芯片的DeepSeek-R1，同样达到了1920个token/秒的速度，再一次证明了国产算力已经不是“能用”而已，而是在部分场景能超过国外产品。

这说明，国产算力已经能满足大模型的训练和推理，而且在一些场景下已经走在前面。现在国产算力的发展，主要靠三个方面推动：政策支持、大额订单和技术进步。

第一，政策支持。

中央和地方都在出台不同的扶持政策，给芯片和算力企业提供贷款、研发资金，解决它们发展中最缺的资金问题。

第二，市场订单多。

北美的云服务巨头在2025年AI基础设施方面的投入预计会达到958亿美元，比上一年多了64%。而像工业富联这样的国内企业，订单已经排到2026年以后。

第三，技术提升快。

国产芯片的性能正在迅速提升，比如海光信息的DCU协处理器，性能已经达到英伟达A100的八到九成，已经成为不少国产AI训练的首选。

国产算力完整的产业链

国产算力从芯片到整机再到应用，已经有了完整体系。

- 芯片：海光信息的CPU和DCU双线并进，DCU性能是国产前列；寒武纪深耕云端AI芯片，在推理业务上放量增长。

- 服务器：浪潮信息在制裁压力下加快国产替代，中科曙光的液冷服务器技术领先，还在建设国家级算力平台。

- 光通信：中际旭创和新易盛在全球光模块市场占据重要地位，800G产品量产，1.6T也在储备。

- 液冷技术：英维克是国内唯一大规模商用液冷方案的厂商，在腾讯、阿里等大项目中中标率高。

重点公司的发展情况

海光信息

国产芯片领域的领头企业，在CPU和DCU两方面都有技术积累。产品可以全面支持AI训练和推理，还能覆盖大模型应用。自研软件DTK兼容性好，构建了完整的软件生态。公司计划和中科曙光合并，形成芯片+整机的全产业链布局。

中科曙光

国内高端服务器龙头企业，和海光芯片紧密合作，打造芯片到服务器、云服务的一体化方案。在液冷技术领域优势明显，PUE低到1.04，参与了全国大部分智算中心的建设。合并海光后，技术和市场的竞争力会进一步加强。

寒武纪

国产AI芯片的先行者，芯片算力可达256TOPS，主要应用在智慧城市和自动驾驶等领域。公司研发投入高，占到营收的三倍以上，这是支撑其核心技术的根本原因。

AI与安全结合的新方向

天融信把AI能力和网络安全结合起来，推出了DeepSeek安全智算一体机，把算力调度和模型管理都做在一个设备上。这种模式不仅提高了威胁识别的速度，也让AI的应用有了新的方向。这或许是未来算力发展的新趋势。

液冷技术的重要性

AI算力密度越来越高，传统散热已经不够用了。液冷技术可以把能效比（PUE）降到1.05以下，很符合绿色数据中心的要求。

英维克、高澜股份、川润股份都是在液冷领域的重要企业。比如英维克是唯一实现大规模商用液冷的厂商，高澜股份为华为、腾讯等大公司供货，川润股份在数据中心液冷设备市场占有率超过25%。

投资思路和风险

如果从投资的角度国产算力板块可以重点关注那些在国产替代和订单方面都有优势的公司。比如芯片领域的海光信息、寒武纪，整机服务器领域的中科曙光、浪潮信息，光通信领域的中际旭创、新易盛，液冷领域的英维克、高澜股份等。

但同时也要注意，国际形势不稳定、芯片出口管制、技术进步不及预期都有可能带来风险。

现在全球AI算力竞争已经到了白热化阶段，国内的中原算谷、长三角超算中心、西部智算枢纽等算力集中区正在形成。华为昇腾、海光DCU、寒武纪思元等国产芯片已经在各类应用中落地，有的甚至支持超大模型的高效推理。国产算力不仅能自给自足，还开始参与到全球竞争中。这个领域的价值已经是万亿级别，同时也是国家核心竞争力的重要部分。

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来源：甘蔗挺拔田园