【四海读报】2025.8.31：国产AI Infra崛起：从算力到云与数据库

国产AI Infra崛起：从算力到云与数据库

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报告在线阅读：20250831【MKList.com】计算机周报：国产AI Infra崛起：从算力到云与数据库 | 四海读报

中国AI Infra 产业图谱

1. 一段话总结

民生证券2025年8月31日计算机行业周报指出，本周（8.25-8.29）计算机（中信）板块上涨2.39%，开普云（+133.74%）领涨；行业层面，国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，阿里云26财年一季度AI相关收入连续八季度三位数增长（云业务营收333.98亿元，同比+26%），验证国产AI Infra（人工智能基础设施）加速发展；全球AI Infra（不含硬件）市场规模2024年1700亿美元，预计2029年达3550亿美元，建议关注云计算（阿里、深信服等）、数据治理（星环科技、海量数据等）、国产算力（寒武纪、中芯国际等） 三大核心环节，同时警惕AI政策不及预期、行业竞争加剧风险。

2. 思维导图（mindmap）

3. 详细总结

一、报告基础信息

二、市场回顾（2025.8.25-8.29）

1. 指数表现
   本周沪深300指数上涨2.71%，中小板指数上涨4.47%，创业板指数上涨7.74%，计算机（中信）板块上涨2.39%，整体跑输创业板指，略跑输沪深300指数。

2. 个股涨跌TOP5

   类型	证券代码	证券简称	周涨跌幅	收盘价（元）	核心逻辑
   涨幅前五	688228.SH	开普云	+133.74%	153.80	AI Infra相关业务催化
   	688066.SH	航天宏图	+45.29%	38.72	卫星遥感与AI融合应用
   	300096.SZ	ST易联众	+40.80%	5.66	医疗信息化业务改善
   	002195.SZ	岩山科技	+34.86%	8.55	算力基础设施布局
   	002232.SZ	启明信息	+24.63%	23.78	智能汽车与AI协同
   跌幅前五	300078.SZ	思创医惠	-10.08%	3.57	医疗IT业务短期承压
   	300440.SZ	运达科技	-7.76%	13.32	轨道交通信息化需求放缓
   	300368.SZ	汇金股份	-7.43%	15.46	收购事项不确定性
   	900938.SH	海科B	-4.95%	0.27	业绩不及预期
   	002771.SZ	真视通	-4.95%	18.64	算力业务拓展缓慢

三、行业核心动态

1. 政策支持：“人工智能+”行动落地

国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，核心举措包括：

• 培育AI应用服务商，发展“模型即服务”模式；
• 强化智能算力统筹，支持AI芯片攻坚；
• 建设高质量数据集，完善数据产权制度；
• 发展智能网联汽车、AI手机等新一代智能终端；
• 加大金融和财政支持，推动企业AI战略融入。

2. 企业业绩：阿里云验证AI Infra需求

阿里巴巴26财年一季度（2025Q2）业绩超预期，核心亮点：

• 云业务营收333.98亿元，同比增长26%（近三年新高），外部收入增速同步26%；
• AI相关产品收入连续八个季度三位数同比增长，占外部商业化收入超20%，带动传统云服务增长；
• 技术投入：发布Qwen3开源大模型（Chatbot Arena 5项能力全球第一），平头哥镇岳510 SSD主控芯片规模化部署（适配AI训练/推理）；
• 资本开支：本季度387亿元（同比3.25倍），计划未来三年投3800亿元用于AI和云基础设施。

3. 市场规模：全球AI Infra空间广阔

• 定义：AI Infra是支撑AI应用的基础架构，核心要素包括算力、算法、数据，载体涵盖AI硬件、算法平台、数据平台；
• 规模预测：据Snowflake，全球AI Infra（不含硬件）2024年市场规模1700亿美元，2029年将达3550亿美元，2024-2029年CAGR约15.7%。

四、AI Infra三大核心方向

1. 云计算：AI+云驱动增长

2. 数据治理：AI+DATA融合

3. 国产算力：硬件供应链攻坚

五、投资建议与风险提示

1. 投资建议
   聚焦“云计算+数据治理+国产算力”三大主线，受益标的如下：

   • 云计算：阿里巴巴、深信服、金山云、优刻得、青云科技；
   • 数据治理：星环科技、海量数据、达梦数据、慧辰股份、博睿数据；
   • 国产算力：寒武纪、海光信息、中芯国际、高澜股份、浪潮信息。

2. 风险提示

   • 人工智能政策不及预期：政策落地进度慢或调整，影响产业发展；
   • 行业竞争加剧：AI领域参与者增多，技术、市场竞争激化。

4. 关键问题

问题1：阿里云26财年一季度AI相关收入“连续八季度三位数增长”，这一数据背后反映出国产AI Infra的哪些发展趋势？对产业链有何带动作用？

答案：

• 反映的趋势：① AI与云深度融合：企业对“AI+云”一体化解决方案需求激增，阿里云AI收入占比超20%，证明云平台已成为AI落地核心载体；② 算力需求规模化：阿里云本季度资本开支387亿元（同比3.25倍），计划三年投3800亿，体现AI基础设施（芯片、服务器、液冷）的刚性需求；③ 开源生态成关键：Qwen3大模型开源后衍生模型超14万、下载量4亿次，说明国产开源生态逐步成熟，降低AI应用门槛。
• 对产业链的带动：① 上游硬件：AI芯片（寒武纪）、服务器（浪潮信息）、液冷（高澜股份）需求被激活；② 中游软件：向量数据库（海量数据）、AI框架（星环科技）等数据治理工具加速渗透；③ 下游应用：企业级AI客服、智能运维等场景落地速度加快，推动全产业链从“技术验证”向“规模化盈利”过渡。

问题2：全球AI Infra（不含硬件）市场规模预计2029年达3550亿美元，国产厂商在这一市场中具备哪些竞争优势？需突破哪些瓶颈？

答案：

• 竞争优势：① 政策支持：国务院“人工智能+”行动明确算力统筹、AI芯片攻坚，为国产厂商提供政策红利；② 场景落地快：国内云计算（阿里云市占率亚太第一）、工业AI等场景需求明确，厂商可快速迭代产品（如深信服超融合适配AI需求）；③ 成本优势：国产算力硬件（如中芯国际14nm制程）、软件（如开源大模型Qwen3）成本低于海外竞品，具备性价比优势。
• 需突破的瓶颈：① 高端芯片依赖：AI训练芯片仍部分依赖海外（如GPU），国产芯片（寒武纪思元）在算力密度、软件生态上仍需追赶；② 数据质量不足：高质量标注数据集较少，影响AI模型精度，需完善数据产权与共享机制；③ 国际生态弱势：海外厂商（如Snowflake）在全球数据治理、AI服务生态上更成熟，国产厂商出海需突破本地化服务、合规壁垒。

问题3：报告将“数据治理”列为AI Infra核心方向，以海量数据Vastbase向量数据库为例，其“关系型框架+原生向量引擎”技术路线的优势是什么？如何支撑AI应用落地？

答案：

• 技术路线优势：① 兼容性强：基于开源openGauss内核，支持SQL语法与Java/Cython等基础语言，无需企业重构现有数据系统，降低迁移成本；② 性能领先：通过构图算法、并行索引构建等优化，1亿数据量1024维向量召回率＞99%，吞吐量＞2000，满足AI高并发需求；③ 安全可靠：通过EAL4级信息安全认证，支持细粒度权限管控，适配金融、医疗等敏感场景。
• 支撑AI应用落地：① 语义检索：在智能客服场景中，可快速匹配用户问题与知识库向量，响应时延＜100ms；② 多模态分析：支持结构化数据（如用户信息）与非结构化数据（如图片、文本）混合查询，为AI多模态模型提供数据底座；③ 模型迭代：实时存储AI训练过程中的向量数据，支持原地更新与PQ量化压缩，降低模型训练的数据存储与计算成本，加速AI模型迭代效率。