> 数据图表如何才能14、我们为什么持续看好AI带来的算力基础设施升级
2025-12-014、我们为什么持续看好AI带来的算力基础设施升级◼ 算力需求和算力基础设施存在供需缺口：据OpenAI的分析，自2012年以来，最大规模的人工智能训练中使用的计算量以3.4个月的倍增时间呈指数增长，相比之下摩尔定律的倍增周期为2年，对算力不断增长的需求远远超过了摩尔定律所带来的效率提升。图表： AI高速增长下算力供给与需求的差距在增大供需差产生的原因：◼ 初期：AI的计算量和摩尔定律之间的差距：AI大模型对算力的需求增长速度远超摩尔定律的迭代速度。这种增长速度表明，算力正成为AI发展的一个瓶颈，尤其是在大模型训练和推理阶段。◼ 中后期：新应用的持续渗透，比如具身智能机器人、车联网、工业物联网等。随着AI终端的不断落地，将在数据处理、实时推理、模型训练全流程带来指数级的算力需求增长，云计算、边缘计算将同步实现增长。数据来源：天翼智库，长城证券产业金融研究院 
