东吴证券：国产算力趋势不可逆，AI 信创产业正形成五大核心主线
一句话看懂：东吴证券最新研报指出，国产算力替代趋势已不可逆转，AI 信创产业正围绕芯片、服务器、操作系统、数据库和中间件五大核心主线加速构建。这意味着在 AI 基础设施层面，国内企业和开发者将面临从硬件到软件栈的系统性国产化选择。
事件核心：发生了什么
根据东吴证券发布的行业研报，AI 信创产业当前已明确形成五大核心主线：一是国产 AI 芯片（如昇腾、寒武纪等）的规模化落地；二是国产服务器与算力集群的适配与部署；三是国产操作系统（如统信 UOS、麒麟）对 AI 工作负载的支持；四是国产数据库（如 GaussDB、OceanBase）在 AI 数据管理中的应用；五是中间件层的国产替代，涵盖分布式调度、模型推理框架等。研报强调，当前国产算力的趋势不可逆，背后驱动力来自供应链安全与本土化生态的加速成熟。
为什么重要
这一判断对 AI 行业的国产化路径有直接指引意义。此前，AI 训练和推理高度依赖英伟达 GPU 与 CUDA 生态，一旦供应链受限，算力瓶颈将成为制约大模型开发与落地的最大障碍。东吴证券梳理的五条主线相当于给行业画出了一张技术栈替换地图：从底层芯片到上层软件，每一层都需要有对应的国产方案，并且这些方案正在从“可用”走向“好用”。对于企业而言，这意味着未来在采购 AI 基础设施时，国产化适配将成为一项硬性指标。
对用户/开发者/创作者的影响
对于普通用户和创作者，短期内感受不明显，但长期会体现为国内 AI 服务的供应稳定性提升。对于开发者和企业 IT 采购者，影响会更直接：
• 开发和部署 AI 模型时，需要优先考虑与国产芯片（如昇腾 910B）的兼容性，而非默认选择英伟达生态。
• 国产操作系统和数据库的选型将影响 AI 应用的运行效率，相关中间件（如推理加速框架）的成熟度会直接影响推理成本和响应速度。
• 算力成本可能因国产供应链的规模化而趋于可控，但前期适配和迁移工作会增加技术团队的投入。
值得关注的后续
以下三点值得持续跟踪：
1. 国产芯片的实际产能与性能是否能匹配大模型训练需求，尤其是大厂（如百度、阿里、腾讯）的采购量是否有明显上涨。
2. 国产操作系统和数据库是否推出针对 AI 推理/训练的专项优化版本，例如支持更高效的内存管理和并行计算。
3. 相关政策是否进一步明确信创目录中的 AI 软硬件强要求，例如政府或国企项目是否必须采用全线国产 AI 方案。
来源：Readhub · AI
