1. 云端需求：Token消耗量级跨越与出海放量
东大AI大模型的综合能力正快速逼近全球前沿水平。从第三方评测数据来看，东大头部模型在智能体（Agent）能力与开源部署维度已形成结构性竞争力。核心前瞻指标Token的日均消耗量，已从2024年初的千亿级激增至2026年3月的140万亿级，标志着推理算力需求已脱离概念验证，进入实量消耗阶段。此外，得益于显著的API定价优势，东大模型正加速向全球开发者渗透。OpenRouter平台数据显示，东大模型调用量已阶段性超越老美模型，海外算力需求的内部映射进一步打开了云端AI硬件的市场空间。
2. 端侧需求：模型轻量化与本地部署趋势
算力密度法则驱动下，中小模型的智能水平已跨入商用门槛。以面壁智能、Qwen3-Omni及MiniCPM等为代表的轻量化模型，证明了在更低参数规模下实现多模态与Agent本地执行的可行性。OpenClaw等本地优先架构的兴起，叠加海外闭源生态的不确定性，使得政企与消费端对私有化、全栈自主部署的诉求日益凸显。这将系统性拉动AI眼镜、AIPC、智能座舱及具身智能等终端硬件规格的迭代需求。
二、供给侧：云端核心技术全链条攻坚1. 算力芯片与互联架构的技术追赶
历史上东大与老美在云端AI芯片存在代际差距。伴随外部供应链约束趋严，倒逼本土芯片阵营加速突围。华为昇腾、寒武纪等厂商在单卡算力、能效及底层架构上的迭代节奏高度明确。在万卡集群组网层面，高速互连网络是打破“通信墙”的核心。中科曙光基于原生无损RDMA架构的ScaleFabric网络，以及华为支持384超节点全互联的Atlas 900 A3，正从底层硬件切入，解决大规模智算集群的算力释放瓶颈。软件生态端，本土厂商建立的Day0适配机制与Triton算子级优化，大幅提升了主流大模型在国产算力底座上的推理效率。
2. 存算一体等新型架构的商业化破局
面对AI推理需求的指数级扩张，突破冯·诺依曼架构的内存墙限制成为产业共识。清微智能的3D可重构架构（TX82/83）、微纳核芯的3D-CIM三维堆叠技术，以及后摩智能基于SRAM的IPU架构，正通过物理空间的垂直整合与架构创新，在成熟制程下实现算力密度与能效比的量级提升。
3. 制造与存储供应链的产能扩充
高端算力硬件的落地高度依赖先进封装与高性能存储的支撑。长电科技、通富微电及华天科技在2.5D/3D等先进封装领域持续加大资本开支与工艺攻关。存储板块，长江存储在NAND市场的全球份额稳步攀升，长鑫存储亦针对服务器场景推出高频DDR5模组，逐步补齐算力硬件配套的供应链短板。
三、基础设施：算力网络与东数西算协同“十五五”规划明确构建“全国一体化算力网”，推动算力建设由局部无序转向全局集约。AI训练与批量推理对端到端时延容忍度较高，天然契合“东数西算”的资源调配逻辑。西部充裕的绿色能源有效对冲了智算中心的高能耗成本。目前，全国范围内的5ms至20ms多级时延圈已初步成型，智能化调度平台将使算力转化为类似水电的普惠型社会基础设施。
四、行业观察基于产业演进逻辑，国内AI硬件产业链已形成涵盖底层算力、封装存储到终端落地的完备矩阵，各环节代表性机构与厂商定位如下：
新型计算架构设计：清微智能、微纳核芯、后摩智能、知存科技。
半导体封测与存储环节：长电科技、通富微电、华天科技、长江存储、长鑫存储。
端侧模型与智能硬件生态：面壁智能（端侧模型）、联想/小米（AIPC与手机）、歌尔股份（XR光学与整机）、宇树科技/智元（具身智能）。
风险提示：生成式AI行业发展不及预期，AI硬件供应链自主化不及预期，地缘冲突加剧宏观环境不确定性，贸易摩擦与技术封锁风险持续。
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