AI算力跟踪深度报告：怎么看算力的天花板和成长性？.pdf

AI算力跟踪深度报告：怎么看算力的天花板和成长性？我们认为AI产业的天花板、变现性、成长性、产业链友好度等是稀缺的，从宏观到微观进行对比分 析，我们认为主要有以下几点因素： 1、行业天花板更高：AI的产出是可乘数放大的“智能”，由“算力—模型—应用—数据”飞轮驱动，OpenRouter等平台Token调用量呈指数级增长；对比通信流量的“加法式”增长与频谱/站址等物理边 界，AI的可拓展空间显著更大，AI 在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被 智能化的任务空间决定而非人口、设备数等底层数字。 2、见效更快：4G/5G“先覆盖后变现”的工程属性与ARPU增速受限导致回本周期达数年；AI模型、 算力投入后可即插即用，并不断迭代满足新需求、新场景，进行滚动式兑现。 3、硬件迭代更快，优化价格、需求周期：AI算力“年更+软硬协同”的高频迭代，在 12–18个月内刷 新单位算力成本并催生新需求，从而在价格下行之前就以“更高代际的价值锚”重定价，打破了传统 硬件的量价周期。当算力更便宜、更易得时，开发者会把更复杂的模型与系统作为新基准，提升参数 量、上下文与并行度。模型架构的迭代有机会减小单次推理、训练所需算力，而AI产业发展过程中杰 文斯悖论将演绎很多次，如Genie 3等生成视频的世界模型，或需要跨数量级提升的算力才可满足。