>> 申萬宏源-計算機行業(yè)GenAI系列報告之65：AI Infra，應(yīng)用滲透下的又一賣鏟人-251222
| 上傳日期： |
2025/12/23 |
大小： |
1924KB |
| 格式： |
pdf 共30頁 |
來源： |
申萬宏源 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
洪依真,黃忠煌,曹崢 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告，僅限高級會員查看 |
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本期投資提示：
AIInfra作為AI模型訓(xùn)練與推理的底層支撐，已成為應(yīng)用落地的關(guān)鍵“賣鏟人”。本篇報告核心解答三個問題：1）哪些Infra軟件是剛需；2）生成式AI給核心Infra軟件帶來了何種影響；3）生成式AI影響下，競爭格局和態(tài)勢如何變化，廠商又如何動作。
算力調(diào)度是決定模型推理盈利水平的核心變量。國內(nèi)模型Token收費顯著低于海外，成本敏感度更高。阿里Aegaeon通過Token級調(diào)度可減少82% GPU用量，華為Flex:ai提升30%算力利用率，高效調(diào)度能力成為模型推理廠商盈利關(guān)鍵。根據(jù)我們測算，在單日10億查詢量下，若使用H800芯片，單卡吞吐能力每提升10%，毛利率能夠提升2-7個百分點。
數(shù)據(jù)類Infra需求先于應(yīng)用爆發(fā)，向量數(shù)據(jù)庫成剛需。RAG技術(shù)滲透率快速提升，Gartner預(yù)測2025年企業(yè)采用率將達(dá)68%。向量數(shù)據(jù)庫作為RAG核心組件，支撐海量數(shù)據(jù)毫秒級檢索，市場需求持續(xù)高增。
AI時代數(shù)據(jù)架構(gòu)從“分析優(yōu)先”轉(zhuǎn)向“實時運營+分析協(xié)同”，行業(yè)發(fā)生了幾點重要的變化：1） NoSQL+OLTP數(shù)據(jù)庫再風(fēng)靡，通過補充向量索引能力切入向量數(shù)據(jù)庫市場；2）數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫廠商（OLAP為主）通過并購、合作方式引入AI模型，向全棧工具邁進。
MongoDB憑借“低門檻+高彈性”，契合中小客戶低成本AI落地需求，增長彈性突出。MongoDB作為文檔型NoSQL數(shù)據(jù)庫，其適配非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲與高頻實時CRUD操作，契合AI原生應(yīng)用與Agent需求，2025年收購Voyage AI補齊向量檢索能力。FY26Q3核心產(chǎn)品實現(xiàn)30%增速，增長彈性突出。
Snowflake與Databricks靠全流程工具鏈和客戶粘性，占據(jù)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)核心場景，但需應(yīng)對CSP跨界競爭與實時能力短板。Snowflake與Databricks以O(shè)LAP為核心向全棧工具延伸，靠海量數(shù)據(jù)處理能力成為中大型企業(yè)首選，但TP能力暫有不足（尤其是Snowflake），面臨中小市場滲透與云廠商擠壓壓力。
GPU主導(dǎo)數(shù)據(jù)控制中心，存儲與數(shù)據(jù)庫技術(shù)升級。NVIDIA推出SCADA方案實現(xiàn)GPU直連SSD，將IO延遲降至微秒級。向量數(shù)據(jù)庫需適配GPU并行計算，通過列式存儲、算子重寫等技術(shù)升級，匹配AI實時推理需求。
結(jié)論和投資分析意見：生成式AI+Agent加速滲透，AI infra軟件作為應(yīng)用部署的基礎(chǔ)設(shè)施，有望進入高速增長期?？春酶邔崟r性、可靈活拓展的分布式交易型數(shù)據(jù)庫廠商（OLTP），以及增量的向量數(shù)據(jù)庫。相關(guān)標(biāo)的：MongoDB、達(dá)夢數(shù)據(jù)、英方軟件、Snowflake、深信服等。
風(fēng)險提示：商業(yè)化與IT支出不及預(yù)期；生態(tài)競爭加劇風(fēng)險，云廠商自研與平臺整合擠壓份額；技術(shù)迭代與產(chǎn)品成熟度風(fēng)險。
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