AIDC行业深度：发展历程、驱动因素、发展趋势、产业链及相关公司深度梳理-250825（25页）.pdf

1、 1/25 2025 年年 8 月月 25 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AIDC行业行业深度：深度：发展历程发展历程、驱动因素驱动因素、发展发展趋势、产业链趋势、产业链及及相关公司深度梳理相关公司深度梳理 AIDC 是为 AI 应用量身打造的数据中心，具备更高的算力密度、更先进的技术架构和更高效的散热技术，能够满足 AI 训练、推理和应用的高需求。为推动智算中心有序发展，国家出台多项政策统筹建设面向人工智能领域的算力和算法中心，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。各地政府积极响应，纷纷发布相关政策加快智算中心产业发展。围绕 AI

2、DC 行业，下面我们从其基本架构、与传统 IDC 对比等方面进行分析，顺着 AIDC 的发展历程，对于其应用方向、发展驱动因素、发展趋势及增量空间进行分析，并对其产业链及相关公司进行梳理，希望帮助大家更多了解 AIDC 行业发展情况。目录目录 一、AIDC 概述.1 二、AIDC 发展历程.3 三、AIDC 的应用.5 四、AIDC 发展驱动因素及市场空间.5 五、AIDC 产业链梳理.12 六、AIDC 相关公司.18 七、AIDC 发展趋势及增量空间.23 八、参考研报.25 一、一、AIDC 概述概述 1.AIDC AIDC 是人工智能数据中心（Artificial Intelligen

3、ce Data Center，简称 AI 数据中心）是专门为支持和加速人工智能（AI）应用而设计的基础设施。这类数据中心通常配备高性能计算资源，如专用的 AI 处理单元（如 GPU、TPU 等）、大规模存储解决方案、快速网络连接以及能够处理大数据集和高计算负载的硬件和软件平台。AI 数据中心不仅用于运行 AI 模型，还承载了用于数据训练、推理、模型优化等过程所需的计算和存储需求。如果说 IDC 是数字经济的“通用仓储”，满足广泛的数字化需求，那么 AIDC就是智能时代的“算力工厂”。2/25 2025 年年 8 月月 25 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 2.AIDC 与传统与传统

4、 IDC 对比对比 AIDC 与 IDC 的本质差异源于 AI 算力需求对基础设施的重塑，其中有两大核心变化：1）算力密度与功耗层面）算力密度与功耗层面，IDC 以通用服务器为主，单机柜功率密度较低（4-8kW），而 AIDC 需部署高功率 GPU/TPU 服务器，单机柜功率达传统 IDC 的 5-10 倍（10-100kW 以上），硬件投入成本更高，但单位算力效率显著提升。2）散热技术层面）散热技术层面，IDC 多采用风冷技术，而 AIDC 因高功率密度需引入液冷方案（如冷板式或浸没式冷却），以降低 PUE 值（电能使用效率），同时满足长时间高负载运行的稳定性需求。根据英伟达，H200 在高

5、负载任务下产生的热量较前代产品增加了约 30%，为确保其稳定运行和持续高性能输出，引入了液冷散热技术。实验对比显示，液冷散热效率较传统风冷提升了约 50%。3.AIDC 基本构架基本构架 3/25 2025 年年 8 月月 25 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 由由 IDC 到到 AIDC，算力性能和功耗大幅度提升。，算力性能和功耗大幅度提升。AIDC 的基本架构可以划分为多个层次和组成部分。在总体架构上，AIDC 可以被划分为基础设施层、平台管理层、大模型开发平台层，以及行业应用层。IDC：采用冯 诺依曼的主从架构，其中 CPU 扮演指挥官的角色，负责分配任务给其他部件。这种架构

6、在面对大规模并行计算任务时存在“计算墙”“内存墙”和“I/0 墙”等问题，限制了性能的进一步提升。AIDC：通常采用更加先进的全互联对等架构通常采用更加先进的全互联对等架构，允许处理器之间，以及处理器到内存、网卡等直接通信，减少了中心化控制带来的延迟，突破主从架构的算力瓶颈，实现了高效的分布式并行计算。二、二、AIDC 发展历程发展历程 回顾过去几十年的发展历程，数据中心正走向智算数据中心。1.技术萌芽期（技术萌芽期（1990 年代）：基础设施转型的起点年代）：基础设施转型的起点 随着 TCP/IP 协议的全球普及和万维网技术的突破，全球信息化基础设施进入转型期。国内早期的分布式数据处理节点开