中国AI基础设施服务市场概况 - 2025年上半年市场规模达198.7亿元，同比激增122.4% [2] - 预计2029年市场规模将逼近1500亿元 [2] - 全球AI Infra市场规模在2025年将突破800亿美元，年复合增长率达58% [12] 企业AI应用落地的挑战 - 83%的企业将AI列为战略优先级，但实际落地成功率仅29% [3] - AI落地失败的主要根源是系统性架构失衡，涉及算力供给、数据治理、系统协同、安全合规 [3] - 超50%的AI项目因架构问题无法上线 [2] - 2025年全球AI训练算力缺口将达42%，中国市场这一比例将升至55% [4] - 制造企业平均存在4.2个独立算力池，跨池调度效率仅为28% [5] - 67%的制造企业表示算力与存储升级跟不上模型迭代速度 [5] - 53%的企业采用紧耦合AI架构导致迭代困难 [6] - 仅19%的企业实现边缘与中心算力的协同调度 [6] AI Infra的定义与核心价值 - 核心价值在于通过算力统筹、存储革新、架构整合、生态开放四大能力，实现AI落地的降本、提效、安全、可控 [9] - 通过全域调度、弹性伸缩、能效优化三大技术路径，提升算力利用效率 [9] - 部署新一代AI Infra的企业，AI项目上线率从29%提升至78%，投资回报率提高120% [11] AI Infra的技术路径与厂商格局 - 通过整合GPU/TPU/DCU等多元芯片，构建统一调度的异构算力池，实现按需分配、动态扩容 [9] - 国内厂商主要围绕信创适配、架构整合、成本控制三大本土需求，形成全栈型、垂直技术型、生态整合型三类玩家 [12] - 未来3年全球市场将呈现双轨并行格局：中国市场国产化率将从2025年的45%提升至2027年的65%，政务、金融等领域实现100%国产化；全球高端市场仍由NVIDIA、微软等主导，市占率保持70%以上 [14] 主要厂商布局与案例 - 青云科技AI Infra 3.0通过PrimusOS内核层与KubeSphere调度层实现多代际架构整合，某制造业企业IT部门响应业务部门的速度从1小时缩短到15分钟 [10][12] - 华为以昇腾芯片为核心的全栈布局覆盖芯片-框架-平台-应用，昇腾910B芯片支持千亿参数模型训练 [12] - 阿里云灵骏AI集群支持千卡规模训练，GPU弹性算力响应时间缩短至5分钟，服务比亚迪等车企，自动驾驶模型训练周期缩短50% [12] - 浪潮信息AI服务器全球市占率47%，液冷技术使PUE降至1.15，某智算中心采用其方案后节能40%，年均电费减少280万元 [13] - 燧原科技在庆阳异构智算中心的算力规模达100PFLOPS，成本较进口方案降低35% [13] - 某生物制药企业利用AI Infra将新型药物的分子设计周期从18个月压缩至12个月，将高性能复合材料的微观结构模拟时间从72小时缩短到43小时 [11]