结论：AI算力创新加速期，AGI催化产业链量价齐升
　　 AI进入大模型时代，算力“卖铲人”迎诸多创新
　　需求侧，训练算力率先以275倍/2年速度飙升，推理算力在AI应用落地期具备更高爆发性
　　供给侧，AI芯片为基，推动直接载体AI服务器变化
　　单服务器价值量显著提升，由约5-6万/台提升至100万元/台（8卡训练服务器）
　　芯片及内存价值占比由50%+提升至80%+
　　AI芯片：国产替代，追风逐日
　　 AI算力两条线，NV和国产化并行
　　英伟达芯片依然有生态优势和稀疏矩阵优势
　　 AI芯片国产替代进步明显，华为昇腾AI算力是国产算力核心
　　昇腾在华为内部业务布局中也极其重要，且围绕芯片，华为布局完善
　　最新昇腾芯片在稀疏化、软件工具链及网络通信层面均有创新，追赶英伟达
　　算力通信：价值放大，两极发力
　　需求确定性：通信具备流量管道属性，通信变化带动集群性能继续线性提升
　　通信网络创新在加速，云– ICT -光通信- IDC环环紧扣
　　 AI大模型训练需要更多运算单元的同时参与，算力难点之一是解决并行问题
　　 AI训练网络强调点对点充分互联
　　成本压力下，AI推理网络仍需高性能网络
　　网络架构：两极格局，均有机会，本土RoCE等网络及400G以上光通信演进，是进一步重要趋势！
　　Nvidia（Mellanox）代表的InfiniBand网络阵营，是AI网络架构的新力量，优势是性能与生态
　　传统硬件与科技大厂为代表，则形成基于以太网底座的高性能网络阵营，优势是通用性与成本
　　通信芯片与器件：产业链国产替代进程已从光模块逐步开始向上延伸进入到光芯片、光器件等价值量更高环节
　　中美对比：电信运营商的算网融合战略明确，体现资源复用率、梯次布局、算力整体优势，将是“中国式”算力大市场
　　算力电子：量价齐升，群星璀璨
　　云端AI：存储、电源、PCB量价齐升
　　HBM突破算力内存墙，有望成为AI服务器标配
　　电源为算力能耗之基石，AI服务器单机价值量可达2.8万
　　PCB：GPU模块加入，主板面积提升，PCIe AI服务器合计PCB价值量约1.4万元/台，NVLink AI服务器PCB价值量约1.5万元/台
　　端侧AI：云端下沉，带动消费电子终端变革
　　高通、Intel发布集成NPU（AI计算）的SoC
　　“安迪-比尔”定律有望在生成式AI中继续演绎，国内外手机厂陆续跟进
　　风险提示：外部环境影响供应链稳定；AI应用推进不及预期