您好,英伟达凭借GPU硬件、CUDA生态等构建了极强的产业壁垒,还通过投资、技术合作绑定众多巨头,“达链”成了进入AI核心赛道的关键。围绕它的带动作用,AI产业链可从上游核心硬件、中游基建与软件、下游终端应用三大环节分层布局,具体如下:

1. **上游:锚定核心硬件,紧盯适配与替代机会**
这一环节聚焦AI算力核心部件及配套硬件,一方面可紧跟英伟达硬件迭代做适配,另一方面可布局国产替代赛道。像AI芯片领域,除了关注英伟达Blackwell、Rubin等新一代架构芯片的供应链机会,也能关注AMD的MI300系列、寒武纪思远系列等追赶型芯片;光模块领域,剑桥科技等企业正扩充800G、1.6T高端光模块产能,适配英伟达算力中心的数据传输需求,仕佳光子则通过AWG芯片研发,抢占光通信核心器件的国产化份额。
2. **中游:深耕基建配套与软件生态,绑定算力核心需求**
该环节分为算力基建和软件生态两大方向。基建上,要聚焦英伟达相关的算力中心配套,比如联想围绕英伟达GB300芯片升级液冷技术,推出适配的服务器产品,借液冷组件量价齐升获利;同时还可布局数据中心能源解决方案,毕竟AI数据中心电力需求激增,电力软件、硬件设备及配套供电方案都存在大量机会。软件上,既可以参与英伟达生态的软件适配,比如基于CUDA平台开发优化应用,也能跟进其开源生态布局,像基于Nemotron 3开源模型开发边缘计算、多智能体协同等场景的应用,或依托Slurm调度系统做超算集群管理相关开发。
3. **下游:挖掘场景落地,抢占终端与行业应用赛道**
此环节重点是抓住英伟达技术渗透的各类终端与行业场景。自动驾驶领域,可参与基于NVIDIA DRIVE Thor芯片的车载域控制器研发,或适配其自动驾驶视觉语言模型做相关设备开发;工业与消费领域,既能布局适配AI的工业机器人,承接英伟达物理AI赛道的落地需求,也能切入AI手机供应链,比如寒武纪将芯片导入传音、荣耀等终端厂商;此外,像制药领域的专用计算模块应用、金融机构的AI算力配套等行业场景,也都是值得布局的方向。
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发布于5小时前



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