核心观点 - AI算力市场因英伟达高端芯片受限引发供应链争夺战，服务器价格波动剧烈且交易链条高度隐秘 [4][6] - 智算中心建设泡沫显现，2025年Q1中国165个项目中仅10%投产，同时国际科技巨头缩减数据中心投资 [11][12] - 行业呈现两极分化：中小算力供应商面临退租潮，而字节、阿里等大厂持续加码AI基建投入 [12][14] - 推理需求取代预训练成为新增长点，但存在芯片性能不足、垂类模型缺失等产业链断点 [19][21] 算力供应链动态 - 英伟达Hooper系列（H200）和Blackwell系列（B200）通过特殊渠道进入中国市场，H200比H100效率高30%但价格仅增加20余万 [5] - 国内H200供应商不超过10家，单周供应能力达100台服务器，B200单价超300万且流通路径更隐秘 [5][6] - 算力交易采用"P"单位计价规避型号标注，部分经销商通过模组嵌入或第三方包装实现"曲线上市" [6] 智算泡沫现状 - 2024年智算中心项目达458个，但实际点亮率不足50%，国产芯片因性能短板无法用于预训练 [10][11] - 2025年Q1中国智算项目58%处于审批阶段，仅16个投产，Meta、微软等国际企业同步缩减投资 [11] - 飞利信、莲花控股等公司终止数亿元算力租赁合同，反映非核心需求方退场 [14] 巨头战略布局 - 字节跳动计划2025年投入892亿元采购AI芯片，其中500亿元定向英伟达产品 [12] - 阿里巴巴宣布三年3800亿元AI基建预算，超过去十年总和 [12] - 车厂智算中心需求达万P规模，成为仅次于科技巨头的第二大采购方 [19] 产业链瓶颈 - 推理需求爆发：单个AI应用日算力消耗可达百万P级，但存在工程化优化挑战 [19] - 国产芯片存在"短板效应"，堆叠无法弥补性能缺陷 [21] - 医疗垂类模型受限于数据开放率不足5%，三甲医院仅3%脱敏数据可用 [21][22] 商业模式创新 - 算力供应商通过直接投资AI企业锁定需求，形成垄断式消纳路径 [14][15] - LP+产业基金模式构建资本闭环，实现算力采购资金回流 [16][17] - 新型智算服务商转型为算法+行业解决方案提供商，突破硬件供应商定位 [22]

核心观点 - 围绕英伟达高端芯片的算力资源争夺战因关税暂停窗口期升温，服务器价格波动剧烈且供应链复杂[1][2][3] - 国内智算产业经历从炒卡热潮到泡沫破裂的周期，供需结构性错配导致大量算力闲置与低效[10][12][15] - 科技巨头持续加码AI基建投入，与中小算力供应商收缩形成鲜明对比[17][18][20] - 行业探索新型算力消纳模式，包括投资绑定和产业基金联动等非主流路径[23][25][26] - 推理需求爆发凸显产业链断点，垂类模型缺失和芯片性能短板制约算力有效利用[30][32][34] 芯片供应与价格动态 - 服务器价格近期上浮15%-20%，关税暂停后供应商计划恢复原价[2] - 英伟达Hooper系列（H200）和Blackwell系列（B200）通过隐秘渠道进入国内市场，H200比H100效率高30%但价格仅高20多万元[3][4] - 国内已有供应商具备每周100台H200供应能力，掌握货源的供应商不超过十家[6] - B200价格高达300多万元且流通受限最严，主要用于大模型预训练[4] 市场供需与交易模式 - 算力交易采用抽象计价方式，合同以算力单位"P"代替具体芯片型号[7] - 部分经销商通过特殊采购渠道多层转售，或借助第三方企业将模组嵌入产品实现"曲线上市"[8] - 2024年智算中心项目超458个，但2025Q1数据显示165个项目中仅16个投产，占比不足10%[11][13] - 智算中心点亮率不足50%，国产芯片因性能短板无法用于预训练[15] 企业战略与投入 - 字节跳动计划2025年投入123亿美元（约892亿元）于AI基础设施，其中400亿元预算用于中国采购AI芯片[17] - 阿里巴巴宣布未来三年拟投入3800亿元建设AI基础设施，超过去十年总和[18] - 大厂采购导致市场供货紧张，"签约后交不出货"现象普遍[19] 行业结构性矛盾 - 算力供给呈现"结构性错配"：高端需求未满足与低效算力闲置并存[15] - 国产芯片存在"短板效应"，堆叠无法弥补性能差距导致集群效能受限[32][33] - 医疗等行业垂类模型受制于数据开放率不足（医疗数据开放率<5%），三甲医院仅3%脱敏数据可用于AI训练[35][36] 新兴商业模式 - 算力供应商通过投资绑定被投企业算力需求，形成垄断式消纳路径[23] - 产业基金联动模式：算力供应商以LP身份绑定被投企业未来采购，构建资金闭环[25][26] - 新型智算服务商崛起，提供算法团队和行业专家深度参与客户AI开发[38]