大家好，这期内容我们来聊AI算力。
AI算力是我们23年专栏重点研究的方向，总共讲了20多期，我们以AI芯片为起点，到AI服务器中各种价值增量环节都有覆盖。
A股四家AI芯片公司当时我们都有单独分析，除此之外，我们还对存储、高速接口、光芯片、PCB、散热、电源、端侧SoC、先进封装、华为算力都进行过深入研究。
当然，23年两波AI行情也确实值得深度研究，两波行情都是轰轰烈烈的。
到了24年，3月份AI板块在Sora带动之下爆火，之后半年内再无大行情，直到924政策强力转向，11月之后豆包AI接力才有像样行情，整个24年我们除了年初年尾更新了几期算力以外，其余都没怎么更新。
背后的原因主要是国内AI在24年大部分时间相对沉寂，23年讲过的故事在24年很难讲出新故事，业绩兑现也很少看到。
回过头来看，23-24年席卷全球的AI算力浪潮，真正受益的主要是海外一些公司，我们从中美两地相互背离的半导体指数很容易看出来，23年4月之后，费城半导体指数向上，A股半导体向下。
去年底的时候，有好几位粉丝朋友让我再讲讲算力，其实在12月我们讲豆包AI的时候顺带说过，12月底很多公司已经虚高，并不是好时候，所以我们就没有深入去讲。
那么这段时间市场的无差别下跌，算力板块也跌了不少，展望2025年，我们认为算力板块至少有5个趋势，我们称之为“国产算力2.0”时代，而年初的这波下跌，很有可能是黄金坑，所以这期内容我们再详细梳理下A股算力板块。
算力行业概况
全球算力主要由通用算力、智能算力（AI算力）、超算算力组成，这几年增长最快的是AI算力，23年的全球AI算力需求达到335EFLOPS，同比增长136%，增速遥遥领先。
AI算力是AIGC产业链的底座，整个算力层覆盖芯片、服务器、智算中心、云服务及相关服务平台，由于构建AI算力底座的硬件产品的复杂性，结合用户需求的多样性，可以衍生出大量的产品方案。
在实际应用中，AI算力主要用于训练和推理两个环节，训练是指通过数据开发AI模型，训练参数量越大对算力需求也就越大；推理是指利用训练好的模型进行计算，用户数越多，使用时间越长对算力的需求越大。
数据显示，2023年国内AI芯片市场规模达到652亿人民币，预计到2026年，将增长至1611亿元，年复合增速超过35%。
根据IDC，24年上半年国内AI服务器市场规模达到50亿美元，同比增长63%，其中GPU服务器占主导地位，达43亿美元，非GPU服务器达7亿美元，同比增长182%。
预计到2028年，国内AI服务器市场规模将达到253亿美元，约1800亿人民币，年复合增速约25%，其中非GPU服务器市场规模将近50%。
国产算力的市场空间不仅来自于总规模的增长，同时还来自于国产化率的提升，算力的巨大潜力早已经是市场共识，我们不展开来讲了。
国产算力2.0的五个趋势
自主可控预期进一步加强
在24年之前，美国已经限制了国内公司采购先进AI算力芯片，从最早限制A100/H00，到之后限制特供版A800/H800，目前能买到的只有H20，性能大打折扣，并且性价比不高。
另外，国内主要的AI芯片公司已经被美国列入了实体清单。
24年11月，美国加强了先进芯片的限制，一次性将136家中国公司列入实
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