华泰 | 计算机：AI算力需求预期差 - 大集群+主权AI

　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！

（来源：华泰证券研究所）

AI随着海外互联网大厂Token放量加速，市场对推理带来的算力需求预期，逐步消化。我们认为，市场对于全球算力需求仍存在较大的预期差。我们认为，伴随全球大型算力集群的落地，模型新架构的不断探索，预训练与后训练Scaling Law的持续推进，未来训练端算力需求仍有较大增长空间。

AI算力需求预期差：以Stargate为代表的大集群+以中东为代表的主权

AI随着海外互联网大厂Token放量加速，市场对推理带来的算力需求预期，逐步消化。我们认为，市场对于全球算力需求仍存在较大的预期差，主要体现在两个方面：1）北美科技厂商方面，大集群在训练端的必要性或形成共识，如OpenAI 星际之门、xAI Colossus、Meta Prometheus与Hyperion大型算力集群正在逐步建设中。2）主权AI方面，中东已规划多个GW级别算力集群，欧洲已规划20多个AI工厂的建设，为算力需求带来新的增长。总规模方面，以OpenAI为例，目前已明确规划的算力集群功率达4.5GW，据我们测算或对应162w块Blackwell 系列GPU的增量。我们认为，伴随全球大型算力集群的落地，模型新架构的不断探索，预训练与后训练Scaling Law的持续推进，未来训练端算力需求仍有较大增长空间。

北美科技厂商：下一代大算力集群加速落地

大算力集群的建设代表的是训练算力的需求，跟踪大集群的进展是跟踪未来训练算力需求的重要抓手。目前北美科技厂商的大型算力集群主要包括OpenAI的星际之门、xAI的Colossus、Meta的Prometheus与Hyperion等。1）星际之门一期项目规划40w片GPU，目前进展顺利，公司预计将于2026年落地；2）Colossus二期项目计划部署100w片GPU，目前已开始动工；3）Meta Prometheus算力集群总功率达1GW，公司预计将于2026年落地，而Hyperion规划总功率达5GW。从三家近期的算力部署计划来看，大集群在训练阶段的必要性或形成共识，未来训练端算力需求清晰度进一步提高。我们认为，大算力集群加速推进有望开启新一轮训练算力需求周期。

主权AI：中东、欧洲算力集群落地为算力需求带来新增量

中东与欧洲主权AI建设为未来AI数据中心的扩张描绘了清晰图景，当前正处于全球范围内下一代超大规模算力集群建设的关键启动期，基础设施落地进程正在提速。从美国与中东达成的协议来看，中东算力集群建设正在稳步推进中，美国与阿联酋合作的第一阶段1GW的数据中心已经开始动工。根据Semianalysis数据，预测至2030年中东算力集群总功率容量有望超过6GW。同时，英伟达CEO黄仁勋在巴黎GTC大会上表示，计划在欧洲建造20座以上AI超级工厂，将部署超过3,000 exaflops算力规模的B系列AI芯片。我们认为，相比CSP厂商，各国政府主导下的主权AI对于资本投入的确定性更高，随主权AI建设的不断进行，全球AI算力需求将迎来新增量。

大集群加速落地为训练算力释放提供清晰图景

模型训练来看，预训练与后训练的Scaling Law将继续推动训练端算力需求增加。Grok 4的推出证明Scaling Law持续有效，训练阶段算力需求还远未达到上限；同时，对于模型新架构的探索或是提升模型能力、走向AGI的重要发展方向，而其前期验证试验阶段需要大规模的算力投入，对算力总消耗量预计仍将持续大幅扩张。全球范围内规划的数据中心落地清晰度不断提升，大规模算力集群的落地说明训练阶段算力需求仍存在较大增长空间，我们长期看好AI算力需求的持续增长。

风险提示：宏观经济波动；AI技术落地不及预期；数据中心建设节奏不及预期。

训练算力需求存在较大预期差

训练端的算力需求仍存在较大预期差。我们此前发布的两篇报告论证了推理端算力需求的上行空间与市场存在的预期差（详见我们在7月1日、7月17日发布的有关推理算力需求的两篇报告《从Token角度，测算AI算力需求》、《Token推动计算Compute需求：非线性增长》）。伴随海内外token调用量逐步放量，推理算力需求逐步得到市场验证，近两个月北美算力产业链走出向上行情。除推理需求外，我们认为从训练角度看，市场对于未来算力需求的空间亦存在较大预期差。

此前市场存在预训练放缓与全球算力通缩的担忧，导致对训练阶段的算力需求预期较弱。2024年12月，在温哥华举行的神经信息处理系统大会（NeurIPS）上，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever发表公开演讲，表示互联网上人类生成的公开数据是有限的，目前已达到数据峰值，预训练或将见顶，同时25年上半年以来各大厂发布的大模型迭代来看，预训练阶段的Scaling law有所放缓；2025年年初以DeepSeek为代表的国产大模型通过MLA、MoE、低精度训练等工程化优化进一步将大模型性能-成本曲线拓展，带来“算力通缩”趋势。市场对于全球算力通缩的担忧与预训练的放缓趋势导致现阶段对训练阶段的算力需求预期仍然较弱。

但从以OpenAI星际之门与主权AI为代表的大集群落地规划与预期节奏来看，训练阶段的算力需求扩张趋势逐渐清晰。1）科技厂商数据中心部署方面：OpenAI 2025年7月22日在官网最新公告扩大与Oracle的合作协议，将额外开发4.5GW的星际之门数据中心，目前已有清晰规划的数据中心总GPU数量大于200w片；xAI Colossus项目建设节奏不断加速，二期项目规划规模达100w片GPU；Meta宣布多个GW级别算力中心建设计划。2）主权AI方面：中东主权AI规划逐渐清晰，美国计划与阿联酋合作建设一个5GW的数据中心集群项目，目前项目正在进展中；同时，黄仁勋巴黎GTC大会也宣布了欧洲算力集群的建设计划，计划建设20个以上AI工厂。我们认为，从目前全球算力集群的拓展节奏来看，大型算力集群正在逐步建设中，伴随模型新架构的探索，未来训练端算力需求仍有较大增长空间，目前市场存在较大预期差。

大算力集群的建设开启训练算力需求新起点

大集群是跟踪训练算力需求的重要抓手

大算力集群的建设代表的是训练算力的需求。目前北美科技厂商的大型算力集群主要包括OpenAI的星际之门、xAI的Colossus、Meta的Prometheus与Hyperion等大算力集群：

1）星际之门是为下一代模型的训练而建。OpenAI CEO Sam Altman在星际之门的纪录片中表示星际之门算力集群的部署是为达到AGI而建，而非满足OpenAI推理需求。

2）Colossus在训练端的有效性在Grok上得到充分验证。根据Artificial Analysis数据，2024年末xAI的Grok系列模型性能与OpenAI存在较大差距。Colossus算力集群于2024年12月拓展至20万卡，预训练算力扩大10倍使得Grok 3实现对OpenAI、Gemini等全球头部模型的迅速追赶。最新发布的Grok 4虽未公布训练集群规模，但伴随Colossus的持续扩张，Grok 4通过后训练与推理阶段的10倍算力扩张，在HLE测试集上实现新突破。

3）Meta算力集群建设目的是训练下一代大模型。Meta创始人扎克伯格在7月16日接受The Information的专访中表示：“Meta将在人工智能领域投资数千亿美元，打造迄今为止每位研究人员计算能力最强的实验室，目前开始建设的两大算力中心将为Meta的AI研发和大模型训练提供算力支持。”

跟踪大集群的进展是跟踪未来训练算力需求的重要抓手，预训练算力需求有望开启新起点。OpenAI、xAI等原生AI大模型厂商是下一代模型训练的代表厂商，Meta最近激进的招募AI人才的行为彰显了其在模型训练方面投入的决心。所以我们认为，星际之门、Colossus、Prometheus与Hyperion等大算力集群代表的是未来训练算力的基础，这些是未来训练端算力需求重要抓手。我们认为，从三家近期的算力部署计划来看，大集群在训练阶段的必要性或形成共识，大算力集群加速推进有望开启新一轮训练算力需求周期。

多个算力集群落地节奏不断加速

OpenAI星际之门项目落地节奏逐步明朗

星际之门项目规划于全美共建设多个超大规模数据中心，未来算力需求指引明朗。2025年1月21日，美国总统特朗普宣布日本软银集团、OpenAI、Oracle、阿联酋主权基金MGX将投资5000亿美元，打造“星际之门”（Stargate）项目，旨于在美国建设支持人工智能基础设施，其中软银等负责财务投入，Oracle负责提供基础设施，OpenAI负责运营。同时，微软、ARM和NVIDIA等科技公司被列为技术合作伙伴，将为Stargate提供处理器架构和AI芯片支持。根据OpenAI递交给白宫的文件显示，一个价值1000亿美元的数据中心将需要5吉瓦电力，3000万平方英尺土地，并配备约200万个GPU。星际之门项目计划将大规模资金投入算力中心扩展和软硬结合的生态建设，覆盖从芯片设计到云服务的全产业链，为未来算力需求提供清晰指引。

甲骨文在“星际之门”项目中担任基础设施提供者的角色。Oracle将作为星际之门项目云服务提供方，负责包括布线、机架与AI传输等核心架构建设。6月10日，甲骨文FY25Q4财报电话会中，披露其OCI（云基础设施）FY25Q4营收同比增长高达52%；未来订单储备（RPO）为1,380亿元，同比高增41%，表明未来强劲收入的能见度。2025财年，Oracle全年资本支出达212亿美元，同比增长209%，主要用于“星际之门”数据中心建设。

OpenAI与甲骨文合作协议进一步扩展，将额外建设超4.5GW的算力中心。根据甲骨文FY25Q4公司指引，预计FY26 CapEx将突破250亿美元，FY2026总云业务营收指引同比增速40%、OCI业务收入指引同比增速超70%、积压订单（RPO）指引同比增速100%。电话会中Oracle高管表示，若未来“星际之门”进展顺利，RPO的预期还将调高。根据《金融时报》报道，25年6月30日，OpenAI已与甲骨文达成协议，将以每年约300亿美元的价格租赁4.5GW算力资源，300亿美元年金额为甲骨文25年OCI业务103亿美元年收入的三倍，协议将于2028年开始生效，这将成为人工智能领域迄今规模最大的云计算协议之一。同时，为满足OpenAI额外的算力需求，Oracle还将和合作伙伴在全美多地兴建多座数据中心，目前已考虑在德克萨斯州、密歇根州、威斯康星州、怀俄明州、新墨西哥州、佐治亚州、俄亥俄州和宾夕法尼亚州选址进行建设。

星际之门一期德克萨斯州阿比林（Abilene）项目进展顺利。星际之门首个项目选址德克萨斯州Abilene，项目于2024年6月开始动工，总面积达1200英亩，将包含8个建筑，每座建筑中都会有5万块完全互连的大型GPU集群，总共有多达40万块芯片，这也让它成为世界上已知最大的计算集群之一。7月22日，《华尔街日报》发布报道由于软银的资金投入延迟，星际之门项目进展可能受阻，但OpenAI同日在官网表示正在与软银迅速推进项目现场评估，并重新构想数据中心的设计。目前阿比林一期项目在Oracle的支持下进展顺利，从5月份发布的项目现场航拍图来看，其中2座主体建筑基本完工；而7月OpenAI官网披露的最新图片显示，在两座建筑之外，有两座新增数据中心主体也已基本完工，伴随英伟达GPU的逐步交付正在进行算力机架与冷却系统的铺设，OpenAI预计该数据中心将于明年年中全面投入运营。

OpenAI与Neo-cloud厂商合作再次印证训练端强劲算力需求。OpenAI与CoreWeave 25年至今新签两笔合约。2025年3月，OpenAI与AI云计算提供商CoreWeave签署了一份为期五年、价值119亿美元的合同，将为OpenAI提供算力，用于训练和推理OpenAI模型。5月，OpenAI再次与CoreWeave签订一笔价值40亿美元的拓展协议。

从OpenAI未来云订单规划来看，训练算力需求维持强劲。7月21日，OpenAI CEO Sam Altman在社交平台（X.com）表示预计年底将有100w片GPU上线，包含了来自微软、Oracle、CoreWeave等云服务商的GPU。从目前星际之门一期项目的建设节奏与其他云订单来看，我们认为该数据基本在合理范围内，进一步证明了未来强劲的算力需求。

xAI Colossue算力集群建设节奏加速

xAI Colossus大算力集群建设节奏加速。Colossus由xAI建造，是全球最大AI超算集群之一。24年9月GPU规模达10万块，建造用时122天，与传统十万卡算力集群平均18个月的建设周期相比，速度大幅提升。同时，Colossus采用边用边建的模式，首期10万H100集群先行投产，在模型训练过程中同步推进二期5万H100+5万H200扩容，实现“边训练边基建”的并行开发，这种动态调整能力，使其扩容期内仍保持日均1.5%的模型性能提升。24年12月GPU总规模达20万块GPU，单机架容纳64个液冷H100 GPU，总机架数超1,500个，仅用92天实现扩容。Colossus二期项目计划再次建立一个包含100万GPU的计算集群，目前xAI已在孟菲斯南部购买了一处100万平方英尺的房产开始建设。

xAI宣布进一步加大未来算力投入。7月23日，马斯克在社交媒体（X.com）强调将继续加码算力投资，目标在5年内上线等效5000w片H100的计算集群。我们认为，值得注意的是5000w这一数据是用等效H100的算力来衡量的，考虑到英伟达Blackwell系列与未来Rubin系列算力的倍数级提升，实际上线的GPU数量小于这个数字，但从总算力的角度来看，马斯克这一表述也为未来算力端的Scale提供了清晰的指引，未来预期维持强劲。

Meta宣布多个算力集群建设计划，加入下一代算力军备竞赛

突破下一代大模型训练的算力瓶颈，Meta宣布多项算力集群建设规划。7月14日，Meta Mark Zuckerberg在接受《The Information》专访时表示，“Meta计划投入数千亿美元建设多个超大规模AI数据中心，以推动超级智能的发展”。其中一个算力集群Prometheus规划规模1GW，预计于2026年上线；另一个Hyperion的数据中心，总规划规模5吉瓦，公司预计到2027年底将成为全球最大的单一AI数据中心园区。Meta预计2025年将投入680亿美元CapEx，并通过融资筹集近290亿美元，覆盖从Prometheus到Hyperion的多个集群项目。此外，Meta CEO Zuckerberg明确表示Meta正打造多个multi-GW级别“Titan”集群，目标是在全球范围内系统性部署大规模AI计算基础设施。Meta的算力集群部署计划与Capex策略展现了其对新一代大模型训练的投入决心，为训练算力需求提供有力支撑。

从落地节奏上来看，Meta算力集群建设加速。Meta受xAI Colossus集群建设方式启发，放弃原有的H形数据中心蓝图，采用预制化电力冷却模块与超轻型建筑结构，将建设速度置于首位，加速算力数据中心的落地。我们认为，算力集群的建设速度正成为影响下一代模型训练的主要因素之一，多个科技厂商算力集群的部署加速为训练算力需求的释放提供有力支撑。

主权AI为算力资本投入带来新增量

预计2030年中东算力集群总规模有望超过6GW

美国与阿联酋达成超2000亿美元的协议。美国与阿联酋的合作主要与阿布扎比本土人工智能企业G42合作，G42是一家阿联酋国有人工智能巨头，由阿联酋主权财富基金支持。根据与美国的合作协议，G42每年可获得50万枚英伟达芯片的进口配额，G42将把其中20%用于自己的GPU云和数据中心建设，其余的则供应给美国公司。G42计划将与美国合作伙伴在阿布扎比共同建设一个5GW的数据中心集群，大约等于5座核电站的发电能力。项目将分阶段推进，目前第一阶段1GW的数据中心已开始动工，其中200兆瓦预计将在2026年投入运营。

美国与沙特阿拉伯达成协议，将建设超1GW的算力集群。美国与沙特阿拉伯的协议被纳入6000亿美元经济合作计划中，其中AI部分主要通过Humain开展。Humain是一家新成立的沙特人工智能公司，计划在五年内部署多达500兆瓦的AMD设备和500兆瓦的英伟达GPU。根据协议，英伟达将向Humain交付超过1.8万颗最新GB300 Blackwell AI芯片和InfiniBand网络技术，用于开发AI大模型和建设新的数据中心项目，这一数字相当于英伟达2025年第一季度全球出货量的12%。

从美国与中东达成的协议来看，中东算力集群建设正在稳步推进中，根据Semianalysis数据，预测至2030年中东算力集群总功率容量有望超过6GW。

欧洲主权AI超20座AI工厂开建

欧洲提出数字主权与AI工厂战略。在《数字欧洲计划》（2025年）等政策框架下，提出“数字主权”目标，强调在关键基础设施（尤其是AI算力领域）减少对美国与中国科技巨头的依赖。2021年成立的EuroHPC JU（欧盟高性能计算联合事业体）于2024年正式将“AI工厂”（AI Factories）列为重要战略规划，为欧洲企业提供大模型训练、推理和算法验证等一站式运维、算力资源与服务环境。截至2025年3月，EuroHPC JU已建设了13座“AI工厂”，遍布在法国、德国、西班牙等国家。

欧洲InvestAI战略启动，推动AI超级工厂建设，每个数据中心将配备10万片以上最先进的人工智能芯片。在2025年2月举办的巴黎的人工智能（AI）行动峰会上，欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩启动了InvestAI计划，该计划旨在动员2000亿欧元用于人工智能投资，其中包括一个200亿欧元的新基金，用于支持在2030年前建成和运营的4个新的人工智能超级工厂（AI Gigafactory），每个数据中心将配备10万片以上最先进的人工智能芯片，相较于当前的AI基础设施总容量增加4倍，将对欧洲所有企业开放，提供算力资源支持。根据6月30日路透社消息，欧盟科技负责人表示，将在年底启动设立人工智能超级工厂的官方招标。

英伟达宣布与欧洲各国合作，加速AI基础设施部署。6月11日，英伟达CEO黄仁勋在GTC巴黎上发表演讲，表示英伟达将与欧洲多国合作进行AI基建，计划在欧洲建造20座以上AI工厂。法国、意大利、西班牙和英国等国正与模型和云服务提供商（包括 Domyn、Mistral AI、Nebius 和 Nscale）以及电信运营商（包括Orange、Swisscom、Telefónica和Telenor）合作，建设本土AI基础设施生态系统，将部署超过3,000 exaflops算力规模的英伟达Blackwell GPU用于主权AI，为欧洲企业、初创公司及公共部门提供AI训练与推理算力资源。

根据目前欧洲各国已规划的算力集群规模计算，总GPU数量将达50w片以上。我们认为，相比CSP厂商，各国政府主导下的主权AI对于资本投入的确定性更高，为中长期算力需求注入新的增量。

总功率是算力部署节奏的重要跟踪指标

AI算力带动电力总功率需求快速增长

AI算力需求的增长带动电力需求快速增长。根据美国能源部数据，2014-2016年美国数据中心用电量基本稳定在约60TWh；此后云计算浪潮带来CPU服务器的大量部署，2018年美国数据中心用电量增长至76TWh，占全国总用电量1.9%；进入2023年，AI浪潮启动带动GPU服务器快速部署，美国数据中心用电量达到176TWh，占全国总用电量4.4%。美国能源部预测未来在AI浪潮的推动下，美国数据中心用电量将持续快速增长，2028年，美国数据中心用电量将达到325-580TWh，24-28年CAGR为13.1%-26.9%，占美国总用电量的6.7%-12.0%，对应数据中心功率需求为74-132GW。

AI时代的数据中心与传统数据中心相比，电力需求提升近两个数量级。星际之门建设方Crusoe的创始人洛克米勒在星际之门纪录片指出，20年前一个机架的功耗通常为2到4千瓦，如今英伟达最新配置的机架预算功耗高达130千瓦，增长了近两个数量级，单机架与20年前整个数据中心的功耗相当。根据《The growing energy footprint of artificial intelligence》（2023）论文中的数据，传统谷歌搜索单次请求耗电量约为0.3Wh，ChatGPT单次请求耗电量约为2.9Wh，而Google AI搜索消耗的电力约为7-9Wh。未来随Agent、多模态功能的渗透，算力需求的快速增长有望进一步带来电力需求的加速上行。

AI算力时代对基础设施需求的彻底转变，使得能源成为主要的瓶颈。星际之门阿比林一期项目由燃气发电站与风能共同提供电力，星际之门一期项目选址德克萨斯州的主要原因为这里拥有丰富且低成本的清洁能源，尤其是风能，可为AI计算提供丰富能源。项目的承建方为Crusoe可将油田多余燃气转化为电力，为AI计算负载提供低成本、低碳的能源解决方案。目前，Crusoe已为星际之门一期项目建设了多个燃气发电站，以满足星际之门的电力需求。同时，Meta在Hyperion项目紧急配套三台天然气轮机，以确保迅速满足初期2GW功耗，2025年新签署了791 MW的新风电与太阳能供应协议满足中长期数据中心功耗的需求。随着AI数据中心功率密度飙升，能源瓶颈成为制约扩张的关键因素，短期仍依赖于天然气等传统功能方式，以应对快速扩容需求。

以OpenAI为例， 4.5GW总规划功率或对应162w GPU增量

电力总功率与算力硬件总量呈对应关系。根据Semianalysis数据，NVL 72机架功率约为120KW，其中包含了GPU、配套的GPU、交换机、网卡、供电电源等。在大型算力集群中，除服务器与通信设备的需求外，冷却系统也构成电力需求的重要组成部分。根据IEA数据，在数据中心的电力需求中，40%来源于冷却系统。根据以上数据我们测算，单个NVL 72机架加上其对应的冷却系统的功率需求=120/60%=200 KW，则1GW总功率的数据中心对应NVL 72机柜数量约为5000个，对应GPU数量为5000 x 72 = 36万块。同时根据星际之门阿比林一期项目的数据，1.2GW的总规划功率对应40万片GPU，与如上我们测算基本相符。

以星际之门为代表的算力集群规划总功率持续上提，落地清晰度不断提升。2025年7月2日，Oracle与OpenAI宣布扩展星际之门计划合作协议，OpenAI宣布在Oracle额外租用约4.5GW的数据中心算力，根据如上测算对应162万块Blackwell系列GPU。Meta的Prometheus与Hyperion算力集群规模分别达1GW与5GW，共对应216万块Blackwell系列GPU。从目前已规划的算力集群总功率来看，大规模算力集群落地节奏清晰度不断加强。

总结：大集群加速落地为训练端算力释放提供清晰图景

从最近的大模型演进趋势来看，Scaling Law的有效性还在持续：1）国外厂商来看，Grok4的发布证明了后训练与推理阶段增加算力规模仍可以有效提升模型性能；2）国内厂商来看，K2将参数规模扩大至1T，成为目前参数规模最大的开源模型，预训练阶段通过参数的扩大与有效数据集的拓展仍能提升模型性能。目前全球大模型正处于新一轮的探索周期，对于模型新架构的探索或是提升模型能力、走向AGI的重要发展方向，而其前期验证试验阶段需要大规模的算力投入，对算力总消耗量预计仍将持续大幅扩张，大规模算力集群的建设加速。

从全球大集群的建设规划来看，北美科技厂商加速部署与主权AI双轮驱动，推动训练算力需求上行：

1）科技厂商方面：OpenAI星际之门、xAI Colossus、Meta Prometheus与Hyperion为代表的算力集群建设说明训练阶段对超大规模、高功率、低延迟算力集群的需求增长潜力远未见顶，大集群的建设也是下一代模型训练、走向AGI的必要前提。

2）主权AI方面：中东与欧洲的“主权AI”基础设施建设蓝图表面全球范围用于训练与推理的大型算力集群落地趋势日益明朗。目前全球算力集群建设总规划不断提升，不仅勾勒出未来数年内训练阶段所需算力的扩张路径，也进一步确认了算力资源作为核心基础设施的战略地位正在快速提升。

我们认为，市场对于训练端算力需求存在较大的预期差。科技巨头加速布署与主权AI的双重驱动为未来AI数据中心的扩张描绘了清晰图景，当前正处于全球范围内下一代超大规模算力集群建设的关键启动期，基础设施落地进程正在提速。大规模算力集群的落地说明训练阶段算力需求仍存在较大增长空间，我们长期看好AI算力需求的持续增长。

宏观经济波动。若宏观经济波动，产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响，宏观经济波动还可能对IT投资产生负面影响，从而导致整体行业增长不及预期。

AI技术落地不及预期。若AI相关技术迭代不及预期，则可能会对算力投资建设产生不利影响，导致整体算力需求增长不及预期。

数据中心建设节奏不及预期。若数据中心建设节奏不及预期，则会对大模型技术迭代、算力产业链相关公司业绩产生不利影响。