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]