AI 产业链正从题材炒作转向业绩交付期,硬件基础设施的供需矛盾成为核心驱动力。存储行业因 AI 算力需求激增,HBM、DDR4 及 eSSD 等细分领域均出现产能紧缺与价格上涨,长期战略协议(LTA/SCA)已成为锁定产能的关键。META 等云巨头通过算力租赁实现资本变现,证明了基础设施运营能力的商业价值。国产算力在训练端取得突破,美团 Longcat 2.0 模型成功在 5 万张国产卡集群上完成万亿参数训练,标志着国产替代从推理向训练闭环迈进。同时,先进封装技术(如热压键合与混合键合)已成为提升 AI 芯片性能的瓶颈,数据搬运效率与散热能力决定了算力的最终产出。
Outlines
Part 1: 市场趋势、存储行业变革
Part 2: 存储细分、AI Agent 需求
Part 3: 算力基建、国产算力突破
Part 4: 封装技术、模型演进与商业化
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