近日，華為舉辦智能世界2035系列報告發布會 ，正式發布《智能世界2035》和《全球數智化指數2025》報告 。其中展望了未來十年包括人工智能 、算力
、數據存儲等方面的關鍵技術趨勢
。

　　報告指出
，AGI將是未來十年最具變革性的驅動力量。隨著大模型的發展，AI智能體將從執行工具演進為決策伙伴 ，驅動產業革命 。到2035年，全社會的算力總量將增長10萬倍
，計算領域將突破傳統馮· 諾依曼架構的束縛，在計算架構、材料器件 、工程工藝、計算范式四大核心層面實現顛覆性創新 ，最終催生新型計算的全面興起。

　　此外
，報告討論了在人工智能及算力蓬勃背景下，可能引發的其他技術趨勢：

　　存儲方面 ，數據將成為推動人工智能發展的“新燃料 ”
，AI存儲容量需求將比2025年增長500倍，占比超過70% ，Agentic AI驅動存儲范式改變
。

　　能源方面
，能源將成為制約AI高速發展的核心要素。到2035年，可再生能源加速替代傳統化石能源 ，新能源發電量占比將突破50% 。同時
，人工智能將成為新能源系統的核心，通過Token管理瓦特 ，實時管理每一焦耳的能量，從而實現更加動態和高效的電網
。

　　推理算力空間廣闊

　　現如今
，隨著海外互聯網大廠Token放量加速，市場對算力需求預期逐步消化。然而 ，當Scaling Law從訓練階段步入推理階段
，種種跡象表明，算力需求或將持續增長 。

　　日前 ，英偉達發布了專為長上下文推理負載設計的Rubin CPX GPU
，可以一次性處理數百萬級別tokens并進行AI推理
。甲骨文則給出了極其樂觀的業績指引，預計2030年云計算收入為1440億美元 ，其創始人拉里·埃里森表示
，當前市場上的推理算力正在被耗盡。

　　邏輯上，華泰證券指出 ，Token量的增長會帶來算力需求的非線性增長
，兩者之間呈倍數關系 。當Token量增10倍，算力需求或增百倍
。通過硬件優化與軟件優化可推動模型服務商的“量價
”曲線向右上方移動 ，即決定了未來推理算力需求廣闊。

　　從產業端來看，以“星際之門”為代表的大規模算力集群進展順利 。此前
，OpenAI表示已同意從甲骨文購買4.5GW的計算能力，為加大算力建設 ，后者正與數據中心建造商Crusoe等公司合作
，計劃在美國懷俄明州
、賓州、德州 、密歇根州和新墨西哥州等地興建數據中心
。

　　存儲
、能源或將“水漲船高 ”

　　在AI時代，“存算協同”這一概念一直以來備受市場矚目 ，各大巨頭在積極推動算力建設的同時
，也在存儲技術研發上投入大量精力。日前消息，英偉達與鎧俠正合作開發一款數據讀取速度快近100倍的SSD ，用以取代AI服務器內部的HBM 。

　　而站在當下時點
，AI需求已然導致部分存儲產品嚴重缺貨，包括SSD、HDD在內的產品價格均出現上漲 ，美光 、西部數據等廠商均已發出漲價函。

　　東北證券表示
，AI服務器滲透率有望從2024年11%向2030年22%躍升，單機存儲配置從1.2TB增至2.6TB
。這種供需錯配將在四季度持續發酵 ，預計服務器NAND價格漲幅超預期，DDR4因產能收縮可能出現極端跳漲
，DDR5因AI服務器需求支撐維持高位溢價。

　　除存儲外，算力需求增長引起的“能源焦慮
”也已在各個方面體現 。由于AI數據中心需求激增 ，今年7月
，美國電力供應商甚至尋求對消費者實施大幅漲價
。PowerLines報告顯示，電力公司在2025年上半年已申請監管部門批準總計290億美元的費率上調 ，較去年同期激增142%。

　　天風證券表示
，數據中心作為算力服務的運行載體，電力成本通常占運營總成本的50%以上 。IEA預測2030年全球數據中心用電量將增至約945TWh ，較2024年（415TWh）增長一倍以上
， 2024-2030年復合增速約15%
。

　　投資方面，東吳證券指出 ，AI帶動機柜往百kW-MW級別演進
，功耗提升帶動能量轉換環節技術變革，相關設備將迎來價增和格局的變化 ，建議關注服務器電源（PSU）
、供電電源、電池備份單元（BBU） 、變壓器及開關柜等方向。

（文章來源：科創板日報）