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文章来源：转载自格隆汇 在英伟达股东大会上，黄仁勋将机器人技术定位为AI之后的下一个万亿级市场，并重申“AI基础设施升级才刚刚开始”。 这一论断的背后，是AI算力需求从单点突破向系统级协同的范式转变。 当前，系统级算力正成为下一代AI基础设施的核心方向，其技术突破与产业整合将催生多重投资机遇。 传统AI算力竞争聚焦于单芯片峰值性能，但Scaling Law（规模定律）向推理端延伸后，系统级瓶颈凸显。 例如，英伟达NVLink5.0互连技术提供1.8TB/s双向带宽，超传统PCIe方案十倍，直接解决集群通信效率难题。 **CloudMatrix384超节点通过Scale up架构实现单节点资源密集扩展，印证了“纵向扩展”在带宽、时延、内存一致性上的优势。 这一趋势表明，未来算力竞争将转向芯片协同、网络调度、系统优化等综合能力，而非单一算力参数比拼。 国产AI芯片虽在单芯片算力上落后海外旗舰产品，但可通过系统级创新实现弯道超车。 例如，自研互连协议与RDMA技术（如InfiniBand、RoCE）的融合，可提升集群整体效率；整机层面的垂直整合能力（CPU+GPU+DPU+网络）将重构竞争壁垒。 这一过程中，具备系统架构设计、多芯片协同优化能力的企业有望脱颖而出。 半导体行业正通过并购加速技术整合。 英伟达收购Mellanox补齐网络短板，AMD收购ZT Systems强化数据中心解决方案能力，均指向“硬件+软件+系统交付”的生态构建。 国内企业若想在系统级算力赛道占据一席之地，需通过资本运作或战略合作补足互连芯片、系统软件等环节，形成全栈能力。 关注三大核心环节 互连与网络技术：NVLink、CXL等高速互连协议及配套芯片需求将爆发，相关标的包括澜起科技（CXL内存扩展芯片）、星纪魅族（自研互连协议）。 系统级解决方案商：具备整机设计、集群调度能力的企业将受益，如中科曙光（液冷+异构计算）、浪潮信息（AI服务器龙头）。 生态整合者：通过并购或自研打通“芯片-系统-应用”链条的公司，如寒武纪（云端AI芯片+框架优化）、海光信息（CPU+DCU协同）。 系统级算力革命不仅是技术迭代，更是产业格局的重塑。从“算力堆砌”到“效率制胜”，能够构建系统性竞争优势的企业，将成为AI下半场的核心资产。 澜起科技 $澜起科技(688008)$  、中科曙光 $中科曙光(603019)$  、浪潮信息 $浪潮信息(000977)$  、寒武纪 $寒武纪(688256)$  、海光信息 $海光信息(688041)$ 备注:转载来源

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