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【央视新闻客户端】

专题：政策与科技双轮驱动 市场稳进趋势有望延续

　　春节期间
，算力产业链新闻不断
。OpenAI“大幅下调 ”算力投资，引发广泛关注和讨论；Meta与英伟达达成一项价值数十亿美元的芯片采购协议；Taalas芯片的异军突起引人瞩目……

　　在业内人士看来 ，OpenAI并非是预算下调而是表达口径的差异
，将原来“8年广义基建
”口径改为“5年算力专项”，并非意味着AI泡沫破灭和产业发展“刹车 ” ，而是产业发展进入更务实阶段，开始回归商业本质
，更加关注营收利润。北美云厂继续增长的资本开支，将使得算力及英伟达产业链继续保持高景气度 。

　　不过 ，在AI应用加速落地的背景下
，产业链公司对算力结构
、AI大模型乃至于商业模式的需求，都将发生变化 ，AI推理算力、国产AI芯片的投资机遇值得重点关注
。

　　算力领域新闻多产业链景气持续

　　2月21日
，OpenAI宣布，将2030年前的AI基础设施支出目标由1.4万亿美元下调至6000亿美元 ，引发广泛关注。知情人士表示
，该6000亿美元为纯算力专项支出，聚焦芯片采购与租赁 。与此同时 ，OpenAI仍在推进超千亿美元的融资
，其中90%资金将来自英伟达 、软银
、亚马逊等战略投资者
。

　　OpenAI CEO山姆·奥特曼于2025年11月演讲中提出，2030年前在AI基础设施上投入约1.4万亿美元 ，用于构建全球领先的算力体系，这一广义远景涵盖芯片、电力 、土地、数据中心建设等全产业链投入。

　　对于OpenAI“大幅下调”投资预算
，业界给出整体上较为正面的评价 。该事件短期情绪上可能利空英伟达产业链，但长期来看 ，这意味着其订单确定性更强
，有助于AI推理规模化部署及英伟达产业链景气度持续
。

　　高盛等机构认为，OpenAI的6000亿美元资本支出与其“2030年营收2800亿美元
”目标更加契合 ，是该公司从烧钱增长转向“投入产出匹配”的理性回归
，也更有利于其融资推进。即便是大幅下调，该资本支出仍是全球最大算力投入 ，依然显示算力增长动能澎湃 。

　　OpenAI提出
，到2030年，要实现消费者业务收入与企业业务收入基本持平
。摩根士丹利等机构认为 ，这是其跑通商业模式的表现。

　　在OpenAI更务实的同时
，北美云厂与AI企业还在继续大力投资数据中心建设 。据媒体报道，Meta与英伟达近日达成一项价值数十亿美元的芯片采购协议 ，Meta将采购数百万片英伟达最新一代AI加速芯片，并承诺大规模部署英伟达CPU来运行AI大模型
，这是英伟达首次将CPU产品独立销售。

　　垂类大模型及应用机遇值得关注

　　在疯狂“烧钱 ”后，投资者越来越关注AI公司的盈利问题
。在“盈利优先
”的背景下 ，AI应用及商业化落地正在加速。

　　2月23日
，千问发布数据称，春节假期用户“一句话下单”近2亿次 ，全国平均每10人就有1人在千问下单 。来自QuestMobile的数据显示
，2月7日，千问日活跃用户数（DAU）达到7352万 ，接近豆包的7871万
，仅用3个月时间就达到后者3年的用户规模
。

　　AI应用商业化拐点临近，中信证券等机构认为 ，OpenAI下调资本开支
，显示行业正从“算力军备竞赛 ”迈入“商业化验证期
”，算力利用率高
、盈利性强的AI公司有望率先收获红利。

　　中银证券表示 ，综合当前各个AI应用场景及价值量提升趋势，建议重点关注“AI+医疗”“AI+营销 ”“AI+企服
”“AI+编程”“AI+娱乐 ”等细分赛道 。同时
，在AI Agent产业链投资机会上，重点关注AI Agent、云服务 、算力
、存储、大模型厂商等主要环节
。

　　与需求对应 ，AI大模型将从“单一超大模型
”向“多模型+专用模型+MoE（专家模型）”演进
，在降低对高端算力依赖 、提升能效比的同时，更好地满足行业需求。

　　如此 ，具备细分赛道模型及应用
、并跑通商业模式的行业和公司值得关注 。比如
，GEO（生成式引擎优化）作为AI应用率先落地的方向，市场规模迅速提升 ，相关概念股也受到资本市场青睐
。

　　利欧集团董事长王相荣在新年致辞中表示：在数字营销领域
，公司打造了专属AI智能体矩阵；在泵与系统领域，公司推出了领先的数据中心冷却系统解决方案。迎着智能化时代的浪潮 ，公司将坚定不移地推动AI技术与双主业的深度融合 。

　　AI推理需求成新风口

　　随着AI发展重心转向应用
，其对算力的需求也将由“重训练 ”转向“训练+推理并重”，AI推理需求成为新的风口 ，增长速度和规模都将远超AI训练
。

　　云天励飞董事长陈宁在近期接受上证报记者采访时表示，2026年是AI发展核心推动力由AI训练转向AI推理的转折之年
，是未来五年AI应用大规模落地的开端。保守估计，到2030年 ，全球AI训练的算力市场将达到1万亿美元的规模
，而全球AI推理市场的规模将达到4万亿美元至5万亿美元 。

　　与AI训练“极致高端
”算力需求不同，AI推理对算力的需求更讲究性价比 ，需要在成本、效率和系统能力上建立优势
，也让定制化AI芯片“脱颖而出”。

　　当地时间2月20日，初创公司Taalas发布了首款采用ASIC技术的产品Taalas HC1芯片 ，引发市场关注
。该产品专为Llama 3.1 8B模型优化
，采用30芯片集群时实现每秒12000 tokens的推理速度，较传统GPU方案提升50倍能效 ，而成本降低至1/20 、功耗降低至1/10。

　　AI推理需求爆发
，国产AI算力芯片正在借助ASIC
、全栈优化等技术在该赛道上建立竞争优势 。

　　比如，截至2025年末 ，国内AI ASIC龙头企业芯原股份在手订单金额达到50.75亿元，较三季度末的32.86亿元大幅提升54.45%
，且已连续九个季度保持高位
。

　　在国产AI芯片领域，寒武纪、摩尔线程 、沐曦股份已经登陆科创板 ，壁仞科技
、天数智芯已经登陆港交所
，燧原科技在冲刺IPO，百度也计划分拆昆仑芯在港上市。另外 ，海光信息同时具有“DCU+CPU ”芯片
，并与中科曙光合作形成产业链优势 。

　　（文章来源：上海证券报）