报告投资评级 - 行业投资评级为“看好” [1] 报告核心观点 - AI基础设施（AI Infra）是AI工作负载的底层支撑系统，涵盖算力、存储、网络等五层架构，其核心目标是高效完成AI模型训练和推理 [3] - 生成式AI进入推理时代，AI Infra市场规模和渗透率显著提升，2025年预计成为中国AI Infra平台应用元年 [7] - 模型及应用管理层中，数据类基础设施软件将率先受益，海外厂商Snowflake、MongoDB的收入增速拐点已显现 [3][32] - AI基础设施厂商处于产业链“卖铲”位置，确定性高，具备高成长潜力 [3][51] AI Infra市场概况与架构 - 中国AI Infra平台市场规模2024年达34.5亿元，预计2025年跃升至67.3亿元，同比增长95.1% [7] - AI Infra包含三类核心软件：算力管理层（2024年市场份额64.6%）、模型管理层、应用管理层（占比持续提升） [11] - 一个完整的AI基础设施通常包含算力层、存储层、网络层、软件与中间件层、运维与管理层 [5] 算力管理层分析 - 国内AI Infra算力管理层软件参与者主要为云厂商（如阿里云、华为云、火山引擎）和MaaS初创公司 [12] - 算力调度环节至关重要，直接影响大模型厂商成本，1%的效率提升意义显著 [16] - 华为Flex:ai可实现异构算力调度，将单张GPU/NPU算力卡切分至10%粒度，算力资源平均利用率可提升30% [20][22][24] - 阿里巴巴Aegaeon通过token级动态调度，使10个模型所需GPU数量从1192个锐减至213个，资源节约率高达82% [26][28] 模型及应用管理层分析 - IDC预测2024年全球将涌现超过5亿个新应用，相当于过去40年间出现的应用数总和 [29] - 企业对私有化部署、数据整合需求迫切，数据类Infra软件先受益 [3][29] - MongoDB凭借原生支持结构化、半结构化与非结构化数据的统一存储能力，成为AI应用的理想平台，其AMP平台被视为未来增长点 [36] - Snowflake作为数据仓库推出AI数据平台，25%的已部署用例已整合AI功能，新客户中50%的签约受AI驱动 [38][43] 国内对标公司 - 达梦数据推出向量数据库，践行“智算多模”技术理念，实现图、关系、键值、文档、向量等数据模型的统一存储 [45] - 英方软件作为数据复制及灾备厂商，推出i2Stream实时数据流处理平台，满足AI大模型等领域对数据实时处理的需求 [48] 重点标的梳理 - 报告梳理了八大类重点标的，涵盖AIGC应用、数字经济领军、信创&数据、AIGC算力、数据要素、智联汽车、新型工业化、医疗信息化等领域 [52]