6月23日至24日，字节火山引擎Force大会召开，今天梳理一下AI硬件（不梳理标的），仅梳理框架。
昨天写的存储今天均表现较好，文章在这里
AI硬件随着演绎上涨不断被市场认知，但分支较多，对不常接触的人还是有点乱，今天梳理一下，AI硬件一般有两大核心赛道：一是支撑云端大模型训练与推理的AI基础设施，另一个是面向终端用户的AI终端硬件，旨在通过端侧AI技术重塑人机交互范式，从传统的PC、手机，到AI眼镜、可穿戴设备和机器人，各类厂商正激烈角逐下一代智能入口，形成百花齐放的竞争格局。
AI基础设施是为AI工作负载（特别是大模型训练和推理）设计、构建和优化的底层软硬件系统，是整个AI产业的“地基与粮草”。其核心目标是高效、大规模地完成AI任务，通常被比作开发大模型的“工具箱”。一个完整的AI基础设施硬件体系可主要分为计算、互联、存储及配套支撑四大模块
（1）核心硬件模块拆解
AI服务器是算力基础设施最重要的硬件，其硬件可拆解为计算、存储、互联、PCB四大模块。
核心模块功能比喻关键构成核心作用与分析计算 (Compute)AI的“大脑”GPU、CPU、ASIC、FPGA负责模型训练和推理，是价值核心。- GPU (图形处理器)：凭借强大的并行计算能力，成为AI训练的绝对主力，英伟达H100/H200垄断了超80%的训练市场。- CPU (中央处理器)：在AI服务器中主要负责任务调度和逻辑控制。- ASIC (专用集成电路)：为特定AI任务定制，性能和功耗优势显著，如谷歌的TPU和各类专用推理芯片。- FPGA (现场可编程门阵列)：具备可编程灵活性，适用于算法快速迭代的场景。市场规模预测（2026年中国市场）：CPU接近2600亿元，GPU超1400亿美元，FPGA近350亿元，ASIC超680亿元。存储 (Storage)AI的“记忆”HBM、DDR5、SSD负责存储和快速访问海量数据及模型参数。- HBM (高带宽内存)：为GPU提供超高带宽，是AI服务器中最紧缺的环节之一，成为性能瓶颈的关键。三大厂商（三星、SK海力士、美光）几乎垄断市场，产能已被提前锁定。HBM4堆叠层数增加将持续提升其在服务器中的价值量占比。- DDR/SSD：大容量DDR内存和高速SSD满足海量数据吞吐需求。互联 (Interconnect)AI的“神经”光模块、交换机、智能网卡、高速铜缆负责服务器内、服务器间的高速数据传输，是构建万卡集群的关键。- 光模块：实现电光信号转换，是实现数据中心内高速互联的核心。随着1.6T光模块放量和CPO技术起步，互联层成为AI硬件中增速最快的环节。中国厂商在全球光模块产能中占据约70%。- 网络架构：AI集群要求网络具备高带宽、无损、低延迟的特性，催生了InfiniBand、RoCE等高速网络协议的应用。配套支撑AI的“骨骼”与“生命线”PCB/CCL、电源、散热、机柜等为整个系统提供物理承载、电力供应和稳定运行环境。- PCB/CCL (印制电路板/覆铜板)：作为“骨骼”，承载所有芯片和器件。AI服务器对PCB的层数（通常为20层以上）、材料和设计复杂度要求更高。- 电源：AI服务器功耗巨大，对供配电系统提出更高要求，保障“供不供得上”。- 散热：高功耗带来巨大散热挑战，液冷散热技术成为多GPU服务器的优选方案。（2）关键产品形态
一是AI服务器：AI基础设施最主要的硬件，采用“CPU+多颗GPU”等异构形式，擅长并行运算。大模型带来的巨量算力需求正推动AI服务器市场高速增长。预计到2026年，全球AI服务器出货量将达到237万台，2022-2027年复合增速达29%。
二是AI超算中心/智算中心（AIDC）：由大量AI服务器通过高速网络互联构成的大规模计算集群，是ChatGPT等大模型训练的核心基础设施。其建设正从千卡级扩展到万卡级，形成跨地域、多中心的计算体系。
2. AI终端硬件 (AI Terminal Hardware)：重塑人机交互的物理载体AI终端硬件是指集成了AI技术，具备感知、交互、决策能力的电子设备。随着模型轻量化技术突破，AI正加速从云端向终端迁移，这一转变的核心驱动力在于解决云端模式的高延迟、高成本和隐私泄露等瓶颈。AI终端的发展正从“能用AI”向“被AI理解”演进，强调个性化与主动服务。
来源：中国信息通信研究院
（1）主要分支与产品形态AI硬件终端已呈现出传统终端AI化和AI原生新物种并存的“百花齐放”态势
类别定义与核心特征主要产品形态代表厂商/产品案例 (根据参考资料)传统终端AI化将AI能力深度融入现有成熟产品，在不改变用户习惯的前提下提升体验与效率。- AIPC：内置NPU等专用AI芯片，支持本地运行大模型，重塑PC交互与应用生态。- AI手机：搭载AI芯片（如高通骁龙8 Gen3），结合端云协同，实现智能助手、影像优化等功能。- AIPC：联想、英特尔（Meteor Lake）、高通（骁龙X Elite）、苹果。
- AI手机：苹果、华为、小米、谷歌（Pixel 8）、三星（Galaxy S24）、vivo。AI原生与可穿戴设备以AI为核心功能打造的新型硬件，通常轻量化、贴身、高频交互，作为“新入口”提供无感智能服务。- AI眼镜：最有潜力成为下一代计算平台，兼具可穿戴性和多模态交互优势。形态分为不带显示的音频/拍照眼镜和带显示的AR眼镜。
- AI耳机：作为高频入口，接入大模型后成为随身AI语音助手。
- 其他：AI Pin、智能手表、智能戒指等。- AI眼镜：Meta (Ray-Ban Meta)、阿里（夸克AI眼镜）、百度、理想（Livis）、华为、小米、雷鸟、Rokid。
- AI耳机：字节（Oladance）、讯飞（iFLYBUDS Nano）、高通（S7/S7 Pro平台）、漫步者。具身智能与机器人AI从虚拟软件走向物理实体，实现与物理世界的实时交互。- 人形机器人：AI Agent的终极物理载体，具备感知、决策和执行能力。
- 服务/工业机器人：扫地机器人、仓储机器人(AGV/AMR)等。
- AI玩具：结合IP形象，提供情感陪伴与互动娱乐，分为毛绒玩具和仿生机器人两类。- 人形机器人：特斯拉（Optimus）、优必选。
- AI玩具：字节（显眼包）、Moflin、Bubble Pal。智能家居/出行/其他将AI能力嵌入特定生活和工作场景，形成跨设备、跨系统的协同智能生态。- 智能汽车：智能座舱、自动驾驶系统。
- 智能家居：智能音箱、智能电视、智能安防设备。
- 智能办公/教育：AI录音笔、AI学习机。- 智能汽车：特斯拉（FSD V12）、华为（智能座舱）。
- 智能家居：亚马逊（Alexa）、小米（小爱同学）、TCL（接入Gemini）。AI 应用硬件方向梳理（按功能、场景分类四大象限）
资料来源：财经头条，全球工业设计，PConline，科技狐，科大讯飞京东店，小米京东店，机器之能，亿家亿伴公众号，多知，前沿科技学习分享圈，跃然创新微信小店，实丰文化视频号，卓昊下载站，中国商报，数智科技，会说话的汤姆猫家族抖音号，华创证券人工智能产业链通常被划分为上游基础层、中游技术层和下游应用层。AI硬件主要位于上游基础层，为整个产业链提供算力支撑。
AI上游硬件包括芯片、光模块、PCB、存储、电源、散热等多种部件
特别是在AI服务器硬件中，价值量分布正在发生动态变化，互联和存储环节的重要性日益凸显
AI服务器硬件模块2023年价值量占比2026年价值量占比变化趋势分析计算 (GPU/ASIC)60-70%55-65%核心地位稳固，但份额被ASIC侵蚀。存储 (HBM等)10-15%15-20%价值量占比提升，主要受益于HBM4堆叠层数增加和用量提升。互联 (光模块等)10-15%15-20%成为增速最快的环节，受益于1.6T光模块放量和CPO交换机开始规模部署。PCB/CCL及其他~10%~5%价值占比相对稳定或略有下降注：表格数据综合自参考资料，可能存在不同口径，此处为基于的趋势性分析。
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