提到 AI 领域中国被卡脖子的地方，大家第一反应都是英伟达的 GPU。
毕竟美国禁运高端 GPU 的事情闹得大家都知道了，而英伟达的 GPU 有基本上是训练大模型的标配了。
但在 AI 相关的产业里，还有不少不起眼的部分，也被卡脖子，只是不为大众所知。
国内厂商，不能主导供应链上的零部件
芯片显然不能凭空运行 AI，它需要存放、供能、冷却等以完成其功能。
这放在互联网行业也是相同的，互联网行业需要数据中心，AI 也需要；互联网行业的数据中心叫互联网数据中心（Internet Data Center，简称 IDC），AI 的数据中心叫人工智能数据中心（Artifcial Intelligence Data Center，简称 AIDC）。
虽说都是数据中心，但 IDC 和 AIDC，一个字母之差，还是有不少区别的。一大差别就是 GPU 高耗能，导致其供能稳定性和冷却要求都更高，具体可见下表。
也就是说，AIDC 对相关零部件提出了更高的要求。
比如 AI 服务器电源，是给 AI 服务器供能的关键部件。
因为高压电从电网进入数据中心后，服务器电源供应器会先将交流电转为直流电，并降压到 48 伏特；接着主板上还需要转换器转换直流电，把电压转换成 CPU 用的 12V 和 GPU 用的 0.8V 低电压，这就需要 AI 服务器电源发挥其功能。
目前与英伟达的 GPU 配套的 AI 服务器电源，主要还是来自中国台湾的供应商，全球前 16 里中国台湾地区厂商就有 7 家，台达断层第一，光宝第二。前 16 里来自中国大陆的只有麦格米特和欧陆通两家。
又比如超级电容，顾名思义，比传统电容器能量密度更高，能够将电能储存在电场中，可在 AIDC 发挥 " 调峰 + 备电 " 功能。目前与英伟达配套的超级电容供货商是日本厂商武藏。
更令人意想不到的是，卡脖子的还有柴油发电机。AIDC 断电损失较大，所以在突发情况断电又较长时间不能恢复供电时，需要柴油发电机供电。
AIDC 需要的是高功率柴油发电机组，康明斯、卡特彼勒、威尔信等外企主导高端市场，国内的潍柴、玉柴等还处于追赶地位。
总之，在 AIDC 这种 AI 重要基础设施上，很多零部件还受制于人。
AIDC 需求爆发，给了国内厂商机会
国内企业发展 AI，必须用到 AI 基础设施。
像字节、腾讯、阿里等互联网大厂加大了对 AI 基础设施的投入，其中字节跳动 2025 年的 AIDC 资本开支预计增至 1600 亿元，阿里则宣布未来三年将投入超过 3800 亿元用于建设云和 AI 硬件基础设施。
DeepSeek 横空出世，证明了训练成本可以降下来，众多公司可以本地化部署这些训练成本低的大模型，之后就在本地化部署的基础上实现自身功能，这就需要推理能力了，等于以后大模型推理需求大增。
可能因为这样，阿里表示春节以来，看到了推理需求的爆炸性增长，新需求中约 60% 到 70% 用于推理。
如果新的 AIDC 用于推理更多，对国内厂商是一大利好，毕竟推理功能国产芯片也可以满足，而与国产芯片配套的 AIDC 零部件也可以让国内厂商供应——尤其是在英伟达高端 GPU 禁运的情况下。
但正如前文所说，AIDC 对零部件要求很高，国内厂商想揽这瓷器活，还得有这金刚钻，不然也难以挤进 AIDC 产业链，分不到 AI 基础设施建设的蛋糕。
AI 发展还是很考验供应链的，要么是集全球供应链之力，如果不想受制于人就得发展自家供应商。这对国内厂商是很大的机遇，毕竟 AI 基础设施建设需求实在太大了。
另一方面，DeepSeek-R1 发布后大家一直热议，中国 AI 赶上来了，但把目光放到整个产业链，国内厂商还有很多不足，需要继续踏实补短板。DeepSeek 还是创造出了一些赶超的机会，希望国内厂商给力，加紧赶上来吧。
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文章用图：图虫创意
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