在昨天的盘面上，源于国办《关于优化完善地方政府专项债券管理机制的意见》，在专项债券用作项目资本金范围上将算力设备及辅助设备基础设施纳入其中，与算力相关的题材如铜缆高速连接、CPO概念、液冷服务器、光通信等，站上了最强风口。
而在最新消息面上，算力再迎催化：据界面新闻，小米正在着手搭建GPU万卡集群，大力投入AI大模型。小米大模型团队在成立时已拥有6500张GPU资源，据小米2023周年演讲，小米大模型技术主力突破方向为轻量化、本地部署。此外，据第一财经，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉将加入小米，或供职于小米AI实验室，领导小米大模型团队。
AI爆发两年以来，海外通过前期的算力积累和模型建设，开启了AI的商业循环之路，这对于国内的互联网巨头来说，意味着大规模部署AI业务的前提条件已经具备。今年以来，国内“豆包”、“可灵”等优秀模型也开始商业化尝试，随着头部模型厂商开始走向放量与商业循环，中国互联网行业蛋糕的再一轮切分即将到来，而在本轮竞争之中，算力的建设，尤其是自主可控的算力建设，将是一切的先决条件。
对于国产算力来说，当下的AIASIC主流路线虽然纸面效率较高，但是在编译器，生态软件上与国内客户需求的适配度较低。而随着国内以“豆包”为代表的大模型应用加速放量，各厂商需要的是能够快速部署，抢占业务入口与用户的通用型算力，也就是GPGPU，这也是小米大量采购GPU的原因。同时对于以运营商，地方智算的建设者来说，通用算力代表着更好的用户接受度与投资回报率。当然，从长期来看，随着中国AI模型的竞争格局逐渐清晰，头部玩家的业务颗粒度逐渐变大，AIASIC也将在中国找到合适的渗透场景。
AI芯片所代表的计算能力只是算力产业链的一部分，事实上，AI算力建设发展至今，已经跳脱了单芯片计算能力的范畴，逐渐演变成从能源，通信到集群的系统性工程。如同航母一样，是对于一个国家综合实力的考量。虽然在地缘政治下，中国的芯片制程和单芯片能力受到限制。在国产算力建设过程中，我们的基建与电子制造能力将是中国算力最重要的底牌之一。
一方面，首先是电子制造能力，中国的数通光模块企业在多轮速率迭代周期中逐渐建立了竞争优势。同时随着连接方案多样化，中国的铜模组，光纤光缆，长距离光模块等也将为AI建设添砖加瓦。另一方面，中国拥有全球最先进的电网设施和充足的电力供应，当下美国AI建设受困于电网容量，不得不寻求如DCI，天然气，小型核电等方式，但中国良好的电力基础，将使得国内在IDC扩容方面具有不可替代的优势。
当前，国内互联网厂商大力投入算力，资本开支大幅增长，百度、阿里、腾讯 2024年前三季度总资本开支为867.21亿元，同比增长119.80%、此外，在2024年服务器资本开支方面，据Omida数据，全球服务器资本开支约为2290亿美金，其中，字节跳动资本开支约为80亿美金，腾讯约为60亿美金，阿里巴巴约为30亿美金，互联网厂商持续投入算力基础设施建设。在这一趋势下，叠加海外叠加制裁可能加剧，国产算力产业链有望全面受益。
