$亿都(国际控股)(00259)$ 《Shanghai Cube高密度机柜市场需求分析与预测》 （豆包AI生成文本）———
Shanghai Cube高密度机柜作为国产自主软硬件一体的智算系统，其市场需求呈现出显著的增长动力与结构性机遇。以下从当前市场动态、核心驱动因素及未来趋势展开分析：
一、市场需求现状与核心驱动力
1. 国产替代加速与供应链安全需求
在国际半导体供应链不确定性加剧的背景下，Shanghai Cube通过全链路国产化设计（GPU、交换机、液冷系统等核心部件均为国产），成为填补国内高端算力设备空白的关键产品。例如，其首套样机已入驻复旦大学张江校区，支持DeepSeek 671B大模型训练与推理，验证了技术成熟度。上海市政府将其纳入“10万P智算供给”战略，明确信创、政务、科研采购优先国产化，直接推动政府采购需求。据测算，2026年前政府采购市场规模预计达百亿级。
2. AI算力爆发与高密度部署刚需
生成式AI市场的快速扩张（2025年全球规模突破800亿美元，年增长率45%），推动单机柜算力需求向100kW以上跃迁。Shanghai Cube采用单机柜128卡液冷部署，算力密度达“一柜顶一机房”水平，显著优于传统风冷机柜。实测数据显示，其单位体积算力与英伟达SuperPod基本持平，而液冷设计使PUE降至1.2以下，符合上海市新建智算中心PUE≤1.25的政策要求。金融、医疗等行业对实时推理和高并发处理的需求（如银行智能客服QPS提升80%），进一步拉动市场增长。
3. 成本优势与全生命周期经济性
相比进口设备，Shanghai Cube通过国产化供应链降低交付周期30%、TCO（总拥有成本）降低20%以上。液冷系统虽初始投资增加20%-40%，但运维成本下降30%-50%，2-3年即可收回增量投资。例如，曙光数创浸没式液冷方案使PUE降至1.04，年节省电费超500万元（以100MW项目测算）。这种经济性在政府项目、央国企智算中心等预算敏感场景中尤为突出。
4. 产业生态协同与技术迭代潜力
上海模合联合沐曦、云合智网、立讯精密等产业链企业，构建了从芯片设计到系统集成的闭环生态。例如，沐曦曦云C550系列GPU与云合智网交换机芯片的深度适配，使Shanghai Cube实现计算性能与通信效率的同步优化。下一代产品计划引入国产光互连方案和高速网卡，进一步提升算力密度，而沐曦最新发布的C600芯片（支持144GB HBM3E显存），为持续技术迭代提供支撑。
二、市场竞争格局与差异化优势
1. 对标国际标杆的性能突破
Shanghai Cube通过软硬件一体化设计（如定制化OAM模组、液冷系统），在算力密度、能效比等核心指标上接近英伟达SuperPod。例如，其集成优化使DeepSeek 671B大模型推理效率提升30%以上，而传统“组装式”算力一体机因兼容性问题导致性能损耗达15%-20%。这种原生设计优势使其在科研、超算等对算力精度要求高的场景中更具竞争力。
2. 与国内竞品的差异化定位
相较于华为昇腾、浪潮等厂商的风冷或低密度液冷方案，Shanghai Cube聚焦超高密度场景（单机柜128卡），填补了国产高端市场空白。例如，浪潮i24G7液冷服务器虽支持45℃中高温进水冷却，但单机柜仅4个双路节点，算力密度显著低于Shanghai Cube。此外，Shanghai Cube通过联合研发模式（如与复旦大学、创智学院合作调优），形成“硬件+算法”协同优化能力，这是单一硬件厂商难以复制的。
3. 政策红利与区域产业集群效应
上海作为人工智能“上海高地”，其产业链集聚效应（如沐曦、云合智网等本地企业）为Shanghai Cube提供了快速迭代的生态支持。例如，立讯精密负责整机量产，道客云提供定制化操作系统，无限光年参与软硬件联合优化，这种“上海出品”的协同模式显著缩短研发周期。同时，上海市对液冷机柜占比超50%的政策要求，为其创造了明确的市场空间。
三、市场需求预测与增长路径
1. 短期（2025-2027年）：规模化交付与场景落地
◦ 政府与科研机构：首套样机在复旦大学的成功部署，将推动高校、国家实验室、超算中心采购。预计2026年前形成百亿级政府采购市场。
◦ 央国企智算中心：其TCO优势（降低20%以上）和国产化合规性，将在能源、金融等关键行业快速渗透。例如，与腾讯、阿里的合作已进入实质阶段。
◦ 产业AI落地：高密度设计适合城市级智算节点、工业AI质检等场景，预计2027年相关市场规模达300亿元。
2. 中期（2028-2030年）：技术升级与国际拓展
◦ 技术迭代：下一代产品计划引入国产光互连方案和异构堆叠技术，对标英伟达GB300 NVL72（576卡机柜），进一步提升算力密度。
◦ 国际市场：算丰信息联合中国移动国际、蚂蚁等探索国产算力出海，在“一带一路”国家的智慧城市、边缘计算场景中具备竞争力。例如，比亚迪储能柜出口智利的模式（2025年前5月出口额增长819%），可复制至算力设备领域。
3. 长期趋势：生态主导与标准制定
Shanghai Cube通过与中国电子技术标准化研究院共建实验室，推动制定国内首个人工智能芯片评测标准，有望主导国产算力生态话语权。若2030年AI服务器国产化率达50%的政策目标实现，其作为头部方案商将优先受益，预计市场规模突破800亿元。
四、风险与挑战
1. 技术迭代压力
英伟达GB300 NVL72等竞品计划2026年量产，其576卡机柜算力密度将是Shanghai Cube的4.5倍。需加快光互连、Chiplet等技术研发，避免代差扩大。
2. 供应链稳定性
尽管核心部件已实现国产化，但先进封装（如HBM3E）、EDA工具仍依赖外部供应商。例如，沐曦C600芯片虽计划2025Q4量产，但需依赖中芯国际14nm工艺良率提升。
3. 生态建设滞后
国产GPU软件生态（如CUDA替代工具）尚不完善，迁移成熟AI模型平均需6个月且成本超80万元。需通过开源社区、开发者培训加速生态构建。
结论
Shanghai Cube高密度机柜凭借全链路国产化、超高算力密度及政策红利，已成为国产算力基础设施的标杆产品。其市场需求将在国产替代、AI爆发、液冷普及三大主线驱动下持续增长，预计2025-2030年市场规模从80亿元增至800亿元。未来竞争焦点将集中在技术迭代速度、生态协同能力及国际市场拓展上，而上海产业集群与政策支持为其提供了差异化护城河。