📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨 AI 算力结构从训练端向推理端的战略迁移，分析了在 Agent（智能体）和多模态交互驱动下，底层算力架构、云服务模式及存储体系的重塑。
行业主线：
- 算力重心迁移：随着训练边际效益递减及推理成本下降，算力需求进入“推理时代”，推理算力占比将持续攀升。
- 架构重塑：Agent 时代驱动 CPU 价值重估（承载 KV-Cache 及分支化任务），GPU 性能瓶颈由算力峰值转向显存带宽。
- 云服务转型：商业模式从资源租赁（IaaS）向 MaaS 与 Agent 编排服务跃迁，竞争核心转向工具链生态。
- 存储革新：AI 原生存储（如 ICMS 平台）通过引入闪存层优化 KV 缓存管理，提升推理性能与效率。
关键变化与分歧：
- CPU 角色转变：CPU 从幕后调度转为前台执行核心，推动服务器向多核化、大内存规格迭代。
- 显存墙挑战：长上下文处理导致 KV-Cache 占用激增，使得显存带宽成为推理性能的新边界。
- 存储层级演进：从传统的四层存储转向增加 G3.5 闪存层的 AI 原生架构，解决存储与带宽效率瓶颈。
受益方向与风险：
- 受益方向：高性能 CPU/GPU 芯片、算力服务器、AI 原生存储平台、GPU 数据库以及提供 Agent 生态的云服务商。
- 核心风险：AI 应用推进不及预期导致推理需求不足；行业竞争加剧导致利润空间被挤压。