计算机行业GenAI系列报告之65：AI Infra，应用渗透下的又一卖铲人
2025年12月22日 ——GenAI系列报告之65 看好 相关研究 本期投资提示： AI Infra作为AI模型训练与推理的底层支撑，已成为应用落地的关键“卖铲人”。本篇报告核心解答三个问题：1）哪些Infra软件是刚需；2）生成式AI给核心Infra软件带来了何种影响；3）生成式AI影响下，竞争格局和态势如何变化，厂商又如何动作。 证券分析师黄忠煌A0230519110001huangzh@swsresearch.com洪依真A0230519060003hongyz@swsresearch.com曹峥A0230525040002caozheng@swsresearch.com 算力调度是决定模型推理盈利水平的核心变量。国内模型Token收费显著低于海外，成本敏感度更高。阿里Aegaeon通过Token级调度可减少82% GPU用量，华为Flex:ai提升30%算力利用率，高效调度能力成为模型推理厂商盈利关键。根据我们测算，在单日10亿查询量下，若使用H800芯片，单卡吞吐能力每提升10%，毛利率能够提升2-7个百分点。⚫ 数据类Infra需求先于应用爆发，向量数据库成刚需。RAG技术渗透率快速提升，Gartner预测2025年企业采用率将达68%。向量数据库作为RAG核心组件，支撑海量数据毫秒级检索，市场需求持续高增。⚫ 研究支持曹峥A0230525040002caozheng@swsresearch.com 联系人曹峥A0230525040002caozheng@swsresearch.com AI时代数据架构从“分析优先”转向“实时运营+分析协同”，行业发生了几点重要的变化：1）NoSQL+OLTP数据库再风靡，通过补充向量索引能力切入向量数据库市场；2）数据湖、数据仓库厂商（OLAP为主）通过并购、合作方式引入AI模型，向全栈工具迈进。⚫ MongoDB凭借“低门槛+高弹性”，契合中小客户低成本AI落地需求，增长弹性突出。MongoDB作为文档型NoSQL数据库，其适配非结构化数据存储与高频实时CRUD操作，契合AI原生应用与Agent需求，2025年收购Voyage AI补齐向量检索能力。FY26Q3核心产品实现30%增速，增长弹性突出。⚫ Snowflake与Databricks靠全流程工具链和客户粘性，占据数据密集型行业核心场景，但需应对CSP跨界竞争与实时能力短板。Snowflake与Databricks以OLAP为核心向全栈工具延伸，靠海量数据处理能力成为中大型企业首选，但TP能力暂有不足（尤其是Snowflake），面临中小市场渗透与云厂商挤压压力。⚫ GPU主导数据控制中心，存储与数据库技术升级。NVIDIA推出SCADA方案实现GPU直连SSD，将IO延迟降至微秒级。向量数据库需适配GPU并行计算，通过列式存储、算子重写等技术升级，匹配AI实时推理需求。⚫ 结论和投资分析意见：生成式AI+Agent加速渗透，AIinfra软件作为应用部署的基础设施，有望进入高速增长期。看好高实时性、可灵活拓展的分布式交易型数据库厂商（OLTP），以及增量的向量数据库。相关标的：MongoDB、达梦数据、英方软件、Snowflake、深信服等。⚫ 风险提示：商业化与IT支出不及预期；生态竞争加剧风险，云厂商自研与平台整合挤压份额；技术迭代与产品成熟度风险。⚫ 投资案件 结论和投资分析意见 生成式AI+Agent加速渗透，AI infra软件作为应用部署的基础设施，有望进入高速增长期。看好高实时性、可灵活拓展的分布式交易型数据库厂商（OLTP），以及增量的向量数据库。 相关标的：MongoDB、达梦数据、英方软件、Snowflake、深信服等。 两类产品是重点：算力调度类软件和数据类软件。算力调度类软件将主要由CSP等大型下游客户攻克，包括华为、字节跳动、阿里巴巴等。 数据类软件，OLTP、OLAP两类厂商差异化场景适配。MongoDB凭借“低门槛+高弹性”，契合中小客户低成本AI落地需求，有望借庞大客户基数扩张份额。Snowflake与Databricks靠全流程工具链和客户粘性，占据数据密集型行业核心场景，但需应对CSP竞争与实时能力短板，需技术迭代巩固高客单价市场壁垒。 看好相关标的包括MongoDB、达梦数据、英方软件、Snowflake、深信服等。 原因与逻辑 算力调度能力是模型推理服务的关键，根据我们测算，在单日10亿查询量下，若使用H800芯片，单卡吞吐能力每提升10%，毛利率能够提升2-7个百分点。 相比SaaS时代，AI给软件工具栈的最大影响是，数据结构从“分析优先”转向“实时运营+分析协同”，Agent也强化了对高实时性数据的需求。综合来看，这些需求的本质是高频、小批量、低延迟的实时事务处理，这正是OLTP的核心优势。以上趋势下，OLTP+NoSQL再次风靡。海外MongoDB厂商的收入增速25Q2出现拐点，印证这一逻辑。 有别于大众的认识 市场认为，AIinfra软件面临SurroundedbyGs的问题，第三方独立软件厂商生存空间有限。我们认为，在数据层、MLOPs层，CSP投入产出比问题及技术专精性等问题，此外第三方的中立属性方便客户跨云调度，都为其成长提供强支撑。 市场认为，OLAP数据库更适配云架构，能够顺畅切入AI实现进一步份额增长。我们认为OLTP数据库实时性强，更适配生成式AI、Agent的需求，重要性提升，数据库市场需求从云计算时代OLAP转向OLTP。MongoDB凭借“低门槛+高弹性”，契合中小客户低成本AI落地需求，增长弹性突出。 目录 1．AI infra：应用渗透下的又一“卖铲人”.........................6 2．算力调度是模型推理盈利水平的关键...........................7 3.数据类Infra先于应用爆发.........................................12 3.1 RAG类AI...............................3.2 OLTP+NoSQL...3.3 GPU成为数据控制中心，数据库+.......................23存储技术升级14切入向量数据库，数据湖仓工具向应用层拓展13应用渗透，向量数据库需求提升 4．国内本地部署特色，涌现新需求................................25 5．重点公司估值表.........................................................28 6．风险提示...................................................................28 图表目录 图1：AI infra包含哪些核心环节........................................................................6图2：CY25Q3海外CSP厂商云业务毛利率处于20-45%区间............................9图3：Aegaeon token粒度调度、阶段化计算、缓存复用、弹性扩缩容...........10图4：推理服务毛利率与芯片单卡吞吐敏感性分析..............................................10图5：OpenRouter统计的Token消耗量自2024Q4起快速增长....................12图6：Gartner预计企业RAG技术采用率25年将达68%................................13图7：向量数据库在RAG类AI应用推理的流程................................................13图8：海外数据厂商收入增速.............................................................................16图9：MongoDB季度营收及增速....................................................................16图10：MongoDB毛利润率情况......................................................................16图11：MongoDB DB Engine向量数据库排名第一........................................17图12：MongoDB DB Engine向量数据库排名第一........................................17图13：Retool的调查中，21.1%的用户最常使用MongoDB向量数据库.......17图14：HuggingFace RTEB测评，Voyage模型霸榜.....................................18图15：Snowflake营收及增速.........................................................................22图16：Snowflake Non-GAAP毛利率略有下降..............................................22图17：Snowflake NRR FY25-26稳定在125%.............................................22图18：Snowflake的RPO呈阶段性扩张趋势..................................................22图19：FY26 Q3 Snowflake客户数量达到12621..........................................22图20：Snowflake持续拓展优质客户..............................................................22图21：英伟达GPU直连SSD的硬件设计.........................................................24图22：H100的IO调度效率是Gen5 Intel Xeon Platinum CPU的2倍以上24图23：英方软件数据复制和同步产品在AI应用的业务逻辑...............................26图24：深信服的AI Infra工具提供从一体机-MLops-应用开发的一站式平台...26 表1：25Q1-Q3美股AI软件收入增速（%）2C应用>AI infra>2B应用.........7表2：国内模型Token收费价格较海外更低，成本更敏感....................................7 表3：大厂自研算力调度平台能力........................................................................9表4：模型推理服务收入假设.............................................................................11表5：推理服务毛利率与芯片单卡吞吐敏感性分析..............................................11表6：主要的向量数据库及其特点...........
