交换机行业报告：国内AI发展带动国产交换机（25页）

行业报告下载 2025年03月25日 07:04 管理员

AI 行业发展至今，已从大模型训练阶段向推理阶段迈进，从 2024 年初 OpenAI 推出的 Sora 视频大模型，到随后的 O1 草莓大模型，乃至 2025 年初火遍全球的 Deepseek 大模型，从其适用的场景或者倚重的功能等角度去解读，均被认为是具有先进模型体系但又可用于多种实际应用的非单一训练功能的大模型。从行业发展角度看可被解读为是 LLM 行业加速超预期发展的现象。我们认为 LLM 正在以超市场预期的速度加速推进和演化。海外大厂不断加大 AI 方向资本开支，对服务器、网络设备等设施加大投入。2023、2024 年相关资本开支持续上行。2024 年 Q4 单季度，微软/谷歌/META/亚马逊资本开支分别为 149.23/130.61/82.58/226.20 亿美元。微软计划在 2025 财年投资约 800 亿美元用于开发数据中心，以训练人工智能模型，并部署人工智能和基于云的应用程序；谷歌 2025 年的资本支出计划高达 750 亿美元，较市场预期超出了 32%；亚马逊计划在 2025 年将资本支出提升至 1000 亿美元，较 2024 年的 830 亿美元大幅增长；扎克伯格预计 2025 年 Meta 资本支出最高 650 亿美元，高于分析师预期。我们预计 AI 相关产业链如交换机等将受到行业发展带动持续快速发展。就交换机行业而言，作为大模型网络硬件架构中仅次于算力卡的关键部件，其自身的演化亦受到大模型行业的深刻进化而出现重大变化，这中重要意义在于交换机行业的投资逻辑从普通的 ICT 行业子版块由量价驱动的周期性特征，转向了由大模型行业驱动的成长性特征。我们认为，有以下由大模型带来的变化，将会深刻改变交换机行业未来发展路径。首先是来自于 AI 对流量驱动的非线性增长，这使得交换机的端口交换速率和总处理能力呈现跳跃式抬升；第二是流量的方向将从以竖向为主转换为横向互联为主的流量方向，多层级互联的网络架构在交换机处理能力提升的前提下，交换机使用数量于核心处理器的配比比例提升，使得交换机数量与数据流量的增长出现非等比例的增长；最后，AI 训练与推理中的时常触发的不可预测事件较其它网络事件明显增多，对交换机的流量调控和拥塞解决能力要求提高。

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