AI Infra產業鏈卡在哪裡了？
算力層面的多重瓶頸
AI基礎設施（AI Infra）產業鏈正面臨多維瓶頸的交織制約。從算力層面來看，存在存儲牆、帶寬牆、計算牆和電力牆等多重限制，這些瓶頸直接影響AI模型的訓練與推理效率。
擴產層面的供需矛盾
在擴產環節，測試設備、IC載板、特種材料以及潔淨室等關鍵資源嚴重緊缺，供需矛盾突出。高端芯片製造作為產業鏈的根本制約，成為整體發展的關鍵瓶頸。
連接與基礎設施的挑戰
連接層面也面臨挑戰，包括銅纜供應緊張、光電融合趨勢顯現，以及全球產業鏈重構帶來的不確定性。高性能網絡集群的構建，如採用RDMA技術，成為提升數據傳輸效率的重要方向。
硬件架構與產業實踐
AI Infra需配備高顯存、高帶寬的GPU卡以及高性能通用處理器，通過異構硬件架構實現算力與網絡的協同。同時，如無穹Infini-AI平臺支持多種模型與計算卡的聯合優化，FlashDecoding++等自研技術也顯著提升了硬件利用率。
產業鏈發展路徑
算力產業鏈的價值放量順序為：先進製程製造 → 2.5D/3D封裝與HBM → AI芯片 → 板卡組 → 交換機 → 光模塊 → 液冷 → AI服務器 → IDC出租運維，反映出從底層製造到上層服務的完整鏈條。