AI应用与Token消耗激增 - AI应用正从聊天对话框走向物理世界，国内外大厂和应用（如Open Claw、Cowork）推动全民AI应用和桌面智能体热潮，加速用户从传统搜索转向聊天机器人并培养商业习惯，这一进程推升了推理量 [1] - AI大模型及应用发展带来更多内存和存储需求，导致Token消耗量持续增加，Open Claw等AI自动运行应用可快速消耗Token [3] - 2025年科技巨头日均Token使用量呈指数级增长：字节跳动豆包大模型2025年12月日均Token使用量突破50万亿，较上年同期增长超10倍，较2024年5月推出时增长达417倍；谷歌2025年10月各平台月处理Token用量达1300万亿（日均43.3万亿），一年前月均仅为9.7万亿 [4] 算力需求与成本压力 - AI算力需求持续增长，但数据中心能耗约束趋严，PUE成为衡量绿色算力的关键指标，政策要求新建大型及以上数据中心PUE需≤1.25，改造后存量数据中心PUE≤1.5 [1][11] - 算力需求增长及硬件价格上涨加剧算力租赁需求：算想科技GPU规模从2025年初2000卡迈入万卡规模；内存和硬盘价格上涨带动服务器价格比2025年初涨约30% [1][7] - 云服务厂商因芯片供应、电力散热等基础设施瓶颈及成本压力上调价格：亚马逊云2026年1月上调EC2机器学习容量块价格约15%；谷歌云自2026年5月1日起对AI与计算基础设施等服务调价；国内头部云服务商评估对专属AI集群或预留型算力产品进行结构性调价 [4][5] 算力租赁市场动态 - AI大模型训练和推理需求快速增长是存储行业复苏核心动力，高性能存储产品（如HBM）需求爆发式增长 [6] - 内存和GPU价格上涨促使更多AI公司从自建算力转向算力租赁：算力租赁新客户价格随行就市，较硬件市场价格上涨20%～30%；市场对算力需求增加，算力租赁基本处于供不应求状态 [7] - 行业巨头投资强化市场预期：英伟达2026年1月向算力租赁公司CoreWeave投资20亿美元，以加速其在2030年前增加超5GW AI计算能力，验证AI云基础设施高景气度 [8] 算力市场结构演变与边缘计算 - 算力市场存在结构性矛盾：大量“智算中心”由旧数据中心改造而来，单机柜功率提升后空间与电力配套严重浪费，许多项目无法有效运转 [9] - AI需求从模型侧训练算力转向应用端推理算力：训练算力需要英伟达H100/H200等高性能GPU，而推理算力可有更高性价比芯片选择，且不完全依赖数据中心，边缘算力服务器节点也可满足需求 [9] - 边缘计算市场高速增长：全球边缘及终端AI推理芯片市场规模2024年达3792亿元，预计2030年将扩增至16123亿元，年复合增长率达27.3% [10] - 算想科技聚焦边缘计算算力租赁，计划在人口密度大的城市周边布局算力节点，目标2026年达到5万卡GPU并织就覆盖全国的边缘计算网 [10] 绿色算力与液冷技术发展 - 数据中心能耗密度指数级跃升：高盛预测到2027年，AI服务器单机架功率密度将是5年前普通云服务器的50倍；电力供应成为AI扩展的关键瓶颈 [10][11] - 液冷方案是降低PUE、实现绿色算力的关键：相比传统风冷PUE普遍在1.5以上，液冷方案PUE可降低至1.1～1.2，催生液冷服务器需求爆发 [1][11] - 浸没式液冷是未来行业趋势，行业增长规模呈指数级；液冷冷却液（如氟化液、有机硅油）是数据中心散热核心材料 [11][12] - 硅油冷却液在性能、安全环保与成本等方面有相对优势，有望迎来规模化应用；国内企业如新安股份、润禾材料已推出硅基冷却液产品并实现销售 [2][12] - 新安股份与算想科技落地首个商用浸没式硅基液冷算力项目，单机柜功率密度达210kW，验证了硅基液冷材料在真实负载下的可靠性与经济性，为规模化复制提供样板 [12][13] - 算想科技液冷服务器占比当前不到5%，但预计后续将达到60%～70%，2026年将加大液冷服务器布局力度 [12]