计算机行业周报：AI Infra，重点关注数据层软件及MaaS

请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 计算机 2025 年 11 月 29 日 AI Infra：重点关注数据层软件及MaaS 看好 —— 计算机行业周报 20251124-20251128 相关研究 《谷歌大模型超预期了吗？国内 AI 2026年策略！华为容器热点！——计算机行业周报 20251117-20251121》 2025/11/22 《AI Infra 梳理！物理 AI—数字孪生、具身智能实现基石！——计算机行业周报20251110-20251114》 2025/11/15 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 huangzh@swsresearch.com 洪依真 A0230519060003 hongyz@swsresearch.com 刘洋 A0230513050006 liuyang2@swsresearch.com 研究支持 崔航 A0230524080005 cuihang@swsresearch.com 徐平平 A0230525080002 xupp@swsresearch.com 曹峥 A0230525040002 caozheng@swsresearch.com 陈晴华 A0230525100001 chenqh@swsresearch.com 罗宇琦 A0230124070004 luoyq@swsresearch.com 联系人 王开元 A0230125030001 wangky@swsresearch.com 本期投资提示： ⚫ 本周周报内容：1）AI Infra 全面梳理；2）模型应用层数据类软件是核心，海外Snowflake、MongoDB 是典范，国内关注英方软件、达梦数据。 ⚫ AI Infra 是 AI 工作负载的底层支撑系统。其涵盖算力、存储、网络等五层架构，核心目标是高效完成 AI 模型训推。赛迪顾问预计，2024 年中国 AI Infra 市场规模 34.5 亿元，2025 年预计达 67.3 亿元，同比增 95.1%，将成应用元年。该领域含算力、模型、应用三类核心软件，2024 年算力管理层占比 64.6%，应用管理层占比持续提升，体现AI 应用向深度集成发展。 ⚫ 算力管理层以虚拟化与容器为核心技术。国内参与者主要是云厂商与 MaaS 初创公司，阿里云、华为云等云厂商自研平台，提供算力调度、模型服务等能力。算力调度影响大模型厂商成本，受重视程度提升。华为 Flex:ai 可异构调度多类算力，提升利用率30%；阿里 Aegaeon 实现 token 级调度，使 10 个模型 GPU 用量减少 82%，大幅优化资源配置。 ⚫ 模型及应用管理层中数据类 Infra 软件先受益。IDC 预计 2024 年全球新 AI 应用超 5 亿个，企业对私有化部署、数据整合需求迫切。海外 Snowflake、MongoDB 等厂商25Q2 收入增速拐点显现。MongoDB 支持多类型数据存储，适配 AI 场景，AMP 平台成未来增长点；Snowflake 作为数据仓库推出 AI 数据平台，25%部署用例含 AI 功能，新客户半数因 AI 签约。 ⚫ AI 基础设施厂商具备高成长潜力。其处于产业链“卖铲”位置，确定性强，上层 AI 应用依赖其支撑。成长动力来自三方面：核心技术迭代形成高壁垒与定价权；AI 向传统行业渗透创造增量市场；一体化解决方案深度绑定客户实现价值最大化。未来这类厂商有望在 AI 发展中持续发挥关键作用，释放市场价值。 ⚫ 标的 1）AIGC：金山办公、万兴科技、道通科技、虹软科技、新致软件、中科创达、润达医疗（医药+计算机）、福昕软件、萤石网络、汉得信息。 ⚫ 标的 2）数字经济领军：海康威视、金山办公、恒生电子、中控技术、德赛西威、启明星辰、科大讯飞、华大九天、同花顺、金蝶国际、大华股份、新大陆。 ⚫ 标的 3）信创&数据：海光信息、软通动力、索辰科技、博思软件、能科科技、纳思达、太极股份、中国软件国际。 ⚫ 标的 4）AIGC 算力：浪潮信息、海光信息、神州数码、中科曙光等。 ⚫ 风险提示：行业若激进扩人策略，可能影响盈利增长。外部因素影响供应链稳定性。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共13页 简单金融 成就梦想 本周周报内容：1）AI Infra 全面梳理；2）模型应用层数据类软件是核心，海外Snowflake、MongoDB 是典范，国内关注英方软件、达梦数据。 1 AI infra 梳理：重点关注数据层+MaaS AI Infra 指的是专门为 AI 工作负载的设计、构建、管理和优化的底层硬件与软件系统。它的核心目标是高效、大规模地完成 AI 模型的训练和推理任务。如果将开发大模型比做是“造房子”，那 AI Infra 就是“工具箱”，包括构建、部署和维护人工智能 (AI) 系统所需的硬件、软件和服务的组合。一个完整的 AI 基础设施通常包含： 1）算力层：GPU、TPU、AI ASIC、推理芯片等； 2）存储层：高性能分布式存储、对象存储、NVMe SSD； 3）网络层：高带宽低延迟互连（InfiniBand、NVLink、RoCE）； 4）软件与中间件层：分布式训练框架（PyTorch DDP、DeepSpeed、Horovod）、MLOps 工具链（Kubeflow、MLflow）； 5）运维与管理层：Kubernetes 集群调度、资源监控、自动扩缩容。 图 1：AI infra 包含哪些核心环节 资料来源：Coting（技术博客），申万宏源研究 生成式 AI 进入推理时代，AI Infra 市场规模和渗透率显著提升。根据赛迪顾问，中国 AI Infra 平台市场规模将保持高速增长，2024 年中国 AI Infra 平台市场规模达 34.5 亿元，预计 2025 年将跃升至 67.3 亿元，同比增长 95.1%，2025 年将是中国 AI Infra 平台应用元年。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第3页 共13页 简单金融 成就梦想 图 2：中国 AI Infra 市场规模预测 资料来源：赛迪顾问，申万宏源研究 AI Infra 目标是高效、大规模地完成 AI 模型的训练和推理任务，包含三类核心软件：1）算力管理层：主要提供计算、存储、网络、安全等基础资源和服务；2）模型管理层：提供模型开发和应用