各大科技公司发展AI竞争
大模型持续迭代，训练需求持续增长。
爆发起点：2023 年，ChatGPT3.5 点燃“大模型革命”，海外巨头率先发力。
万模大战：2024 年，ChatGPT4-o1模型能力进入60指数，其他模型能力进入“平台期”。
竞争白日化：2025年，各大科技公司持续迭代大模型，中国DS异军突起，行业竞争白日化。
大模型未来发展有可能再分化：复杂任务解决能力、多模态、解决模型幻觉等，或持续提升算力需求。
AI推理的token量出现爆发式增长。
（1）AI agent：Token 消耗从 “单次交互”转向 “任务链条式累积”，token用量也呈现爆发式增长。
（2）多模态模型：图像、视频、音频转换为模型可理解的 Token，会产生海量 Token。
（3）AI的渗透和生态发展：例如，Google的token用量从5月的月均480e增加到7月980e，Gemini app月活超过4.5亿，Google Cloud新增客户量环比+28%。
CSP互联网云厂进入AI军备竞赛状态，持续加大投入建设智算中心
海外CSP云厂的资本开支持续增加，景气度持续。
Google:2025年全年capex从750亿美元上调至850亿美元。月均Tokens达到980万e，AI Overviews 20+亿的月度用户，Gemini app月活4.5+eGoogleCloud新增客户量环比+28%。
Meta: 25年全年capex上调至660-720亿美元。宣布启动 Prometheus 与Hyperion 集群项目，重金组建44人超级智能实验室，.Family of Apps 生态月活34.8亿，Meta AI月活超10亿.
微软：FY2025全年资本开支800亿美元，预计FY26Q1资本支出超300亿。过去一年数据中心新增超2吉瓦容量，数据中心数量超400个。
AWS: 预计25年全年capex 1000亿美元。 Alexa+用户数超过10万。
国内五大CSP厂商资本开支持续攀升。
2025年Q1阿里资本开支增长126.7%，腾讯同比增长91%，百度预计2025年不断增加资本支出，字节、华为也有大幅投入，且多用于 AI 基础设施建设。
CSP互联网云厂开启自研ASIC算力芯片之路
CSP加速了ASIC研发，每家都有自研AISC芯片并发展数据中心，数通行业持续受益。AWS目前以与Marvell协同设计Trainiumv2为主力，其主要支持生成式 AI与大型语言模型训练应用，AWS也和Alchip合作Trainium v3开发。Google已于2024年底推出TPU v6 Trillium，主打能效比和针对AI大型模型的最佳化，官方称相比上一代训练能力提升4X，推理吞吐量提升3X。Meta已部署首款自研AI加速器MTIA后，正与Broadcom共同开发下一代 MTIA v2。
智算中心网络架构由Scale-up和Scale-out组成
数据中心内网络Scale-up/Scale-out对光模块需求量越来越大。Scale Up扩展算力的C2C互联技术，Scale Out做面向AI集群扩展。
机柜间互联（上图）、机柜内互联（中图）、服务器内互联（下图）
资料来源：Marvell、Broadcom官网，国信证券经济研究所整理
AI底层互联技术：Serdes单通道速率升级，推动传输带宽升级到1.6T
Serdes技术升级。电信号传输能力核心是SerDes技术，是芯片与外界交换数据的基本单元，光端口带宽为Serdes带宽整数倍。SerDes的全称是SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)，是一种高速的时分多路复用（TDM）、点对点(P2P)的串行通信技术。224G SerDes产品在2024年开始逐步成熟，Marvell在FQ4 2024业绩电话会上表示，其下一代单通道200Gb/s速率的1.6T PAM DSP产品已经在客户侧进行认证。以太网、InfiniBand、PCIe等技术也在不断升级。
AI底层互联技术：英伟达、博通发力，加速迭代芯片升级发展
英伟达的 NVLink 自 2014
博通交换机芯片持续迭代，覆盖Scale-up和Scale out场景 。如51.2TJ4交换机芯片覆盖Scale-out 数据中心间DCI互联场景和数据中心内的场景。Tomahawk 6（102.4T主要定位超大规模scale-out互联方案）、TomahawkUltra（51.2T超低延时，主要定位scale-up超节点高速互联），形成了AI数据中心完整的的产品矩阵。
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