2025年AI硬件精选报告报告

  中國報告大廳網訊，第十三屆中國電子信息博覽會上，AI硬體展區成為焦點，展現了人工智慧技術發展的最新趨勢。隨著大模型應用的深化，行業正經歷關鍵轉折——算力需求從早期依賴GPU集群的「燒錢式」訓練轉向高效能推理階段，存儲技術也在性能與成本間尋找平衡點。這一變革推動了AI一體機、專用晶片等硬體產品的爆發式增長，並為國產廠商開闢出新的市場空間。

  一、AI算力重心遷移：從燒錢訓練到高效推理

  中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國AI硬體行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，早期大模型的訓練依賴大規模GPU集群，動輒需要數萬張顯卡支撐，高昂成本將技術應用限制在頭部企業和國家層面。但隨著算法優化與混合精度訓練的突破，32B參數規模的大模型已能在十萬元級一體機上完成推理任務。這種轉變不僅降低了企業部署門檻，更推動算力需求從單一訓練場景擴展至多模態訓練、微調及推理全流程。數據顯示，當前推理階段對成本敏感度顯著提升，促使硬體廠商加速開發低能耗、高性價比的解決方案。

  二、AI一體機爆發：私有化部署打開千億市場

  電博會現場，神州數碼等企業展示的AI一體機成為關注焦點。這類設備通過預裝算法模型與標準化接口設計，實現了「開箱即用」的全流程部署能力。支持32B大模型推理的產品價格已下探至十萬元級，其核心優勢在於滿足企業對數據本地化存儲的需求——某參展商透露，超過70%的政企客戶更傾向於將敏感數據保留在私有環境中而非公有雲平台。國產晶片廠商也在這一賽道加速布局，沐曦、寒武紀等企業的CPU/GPU產品已進入兼容性測試階段。

  三、存儲技術革新：構建算力時代的「血液系統」

  大模型的訓練與推理對存儲性能提出嚴苛要求：TB級帶寬、百萬IOPS以及毫秒級延遲成為基礎指標。在數據生命周期管理中，採集端需支持多源實時接入，訓練階段依賴高性能SSD提供持續吞吐，而推理完成後則通過分層存儲策略將冷數據遷移至機械硬碟以降低長期成本。數據顯示，混合存儲架構（機械硬碟+固態硬碟）正成為行業主流選擇——固態硬碟保障高頻訪問性能，機械硬碟則憑藉單位容量成本優勢承擔歸檔任務，兩類介質在算存協同中形成互補。

  四、國產化機遇：硬體生態重構中的破局之路

  當全球算力競爭從晶片製程比拼轉向系統級創新時，中國廠商迎來歷史性窗口期。通過深度優化「算存網」協同架構，本土企業正突破傳統GPU依賴模式。例如，TPU等專用加速晶片的出現不僅實現了核心IP自主可控，更在特定場景中展現出優於國際競品的成本效能比。隨著推理應用需求持續下沉至中小企業市場，具備全棧技術能力的企業將主導下一階段AI硬體市場的格局重構。

  總結：

  本屆電博會勾勒出AI硬體發展的新圖景——算力從訓練競賽轉向普惠推理，存儲架構在性能與成本間動態平衡，一體機成為行業落地的關鍵載體。這場由算法創新驅動的硬體革命，不僅重塑了技術應用邊界，更為中國企業開闢出自主可控的技術路徑。未來，隨著存算協同效率的持續提升和國產化替代加速，AI將真正從實驗室走向千行百業的應用深水區。