在印度、中东和非洲（IMEA）地区，企业转型已不再是阶段性项目，而是持续性的日常运营。根据 Oliver Wyman 的 IMEA 商业领袖调查，近九成组织都在进行转型项目，但只有 6% 完全实现了转型目标，43% 虽然取得大部分成果但未达预期。

核心问题：转型执行差距
尽管 IMEA 企业积极投入转型，但普遍存在执行差距。主要原因并非缺乏决心或技术投入，而是转型项目过多、复杂性过高，导致组织吸收变化的能力饱和。当前环境下，企业面临增长与波动、成本控制等多重挑战，转型成为提升增长和韧性的关键，但 44% 的受访者指出，过多的项目同时进行和结构僵化是主要内部障碍。

关键数据与发现

• 转型投入： 78% 的企业计划增加转型预算，84% 依赖或计划聘请外部顾问。
• 技术角色： 52% 的领导者认为技术是增长和降本的关键，62% 预计生成式 AI 在未来 12 个月将产生重大影响，但只有 4% 报告 AI 已全面实施。
• 转型成功因素： 成功的转型强调具体成果和明确价值，表现为“大胆且专注”，核心在于执行纪律。

转型成功四大模式

1. 聚焦优先事项： 限制并行项目数量，明确每个项目的成功标准。
2. 明确所有权： 为每个项目指定单一负责人，确保从设计到交付的责任清晰。
3. 提升能力建设： 在扩展规模前投资于技能、治理、系统集成等基础能力。
4. 设计韧性： 从一开始就将网络安全、供应链连续性等韧性要素嵌入转型设计。

结论
在当前波动性加剧的 IMEA 市场，不完整的转型会加剧风险。只有通过执行纪律，聚焦少数关键优先事项，并强化内部能力建设，企业才能将转型投入转化为可持续的绩效提升，从而获得竞争优势。

2025年，发展中国家（LMICs）的移动互联网接入和利用率持续存在性别差距。尽管女性在LMICs中的移动设备和智能手机拥有率有所提高，但她们仍然比男性更不可能拥有和使用移动互联网。南亚和撒哈拉以南非洲地区的性别差距最为显著。阻碍女性使用移动互联网的主要障碍包括：手机和数据的可负担性、识字和数字技能缺乏以及安全和安保问题。研究表明，一旦女性开始使用移动互联网，她们中的大多数人也认为这改善了她们的生活和收入。为了缩小性别差距，需要移动网络运营商、政策制定者、监管机构和开发社区采取有针对性的措施，解决阻碍女性获得和使用移动技术的障碍。

全球AI算力发展背景及产业概况

• 技术驱动：Scaling Law持续演进，推动算力规模扩张，模型训练和推理阶段的算力需求持续增长。
• 需求驱动：经济发展与社会进步共同拉动算力需求，推理场景、智能终端和科学研究对算力需求显著提升。
• 政策支撑：全球主要国家及地区持续加码算力基建投资，出台相关政策支持AI算力发展。
• 产业概况：全球AI算力图谱包括AI芯片、AI工作站、AI服务器和AI算力中心等关键环节，科技领军企业在全球范围内布局AI算力中心。

全球AI芯片发展情况

• AI芯片分类：根据适用场景分为AI训练芯片和AI推理芯片，AI推理芯片按部署方式分为云端、边缘和终端推理芯片。
• GPU芯片架构：以地平线GPU为例，拥有流式多处理器为核心的并行计算架构，通过多层次缓存架构与高带宽存储设计，有效缓解AI计算中的内存墙瓶颈。
• GPU显存带宽：影响模型训练及推理的效率，高带宽可提升数据供给速度、训练稳定性、迭代效率、推理吞吐等。
• CPU+GPU异构计算架构：CPU负责任务拆分、数据预处理、串行任务卸载和连接外设，GPU专注大规模并行张量计算，提升数据传输效率和资源利用率。
• 国外AI芯片：NVIDIA、Google和AWS等科技巨头引领高性能计算芯片发展，推出Blackwell、Rubin、TPU 8t/8i、Trainium 3和Inferentia 2等芯片。
• 国内AI芯片：华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程、沐曦和飞腾等企业自主创新，推出昇腾910C、P800、曦云C600、MTTS5000和腾云S5000C等AI计算产品。
• 芯片开发平台：NVIDIA提供CUDA-X平台，包含编程模型、加速库和通信栈，沐曦提供MXMACA异构计算平台，整合主流算法框架、计算库和通信库。

全球AI工作站及服务器发展情况

• AI工作站分类：按形态与部署场景分为塔式、移动和迷你AI工作站；按算力等级与负载适配分为入门级、专业级和企业级AI工作站。
• AI服务器分类：按功能用途分为训练AI服务器和推理AI服务器；按部署方式分为云端AI服务器和边缘AI服务器。
• 国内超节点服务器：华为昇腾384超节点、中科曙光scaleX640、阿里云磐久AL128和浪潮元脑SD200等，通过单节点内增加芯片数量，提供超高互联带宽和超低通信时延。

全球AI算力中心发展情况

• AI算力中心特征：算力密度高、电力供给要求高、散热与液冷需求大、软硬协同能力显著。
• PUE：电源使用效率，衡量算力中心能源利用效率，AI算力中心发展高度依赖PUE管控能力。
• 服务器散热方式：风冷和液冷，液冷包括冷板式、单相浸没式、双相浸没式和喷淋式，已成为AI算力中心服务器的主流散热方案。
• AI算力中心发展趋势：呈现“高AI占比、高功率密度、高电力消耗”的特征，电力供给方式多元化，新能源占比持续提升。
• 国外AI算力中心建设进展：AWS、Google Cloud和Meta等科技巨头持续加大投入，覆盖北美、欧洲及亚洲地区，进入高强度、长周期投入阶段。
• 国内AI算力中心建设进展：多地建设AI算力中心，总投资额持续增长，AI算力中心成为新增算力中心建设的重点方向。
• AI算力中心典型案例：天河计算机提供全栈融合算力解决方案，推动多地算力系统落地，并在政务、医疗、教育领域打造信创替代方案。

AI算力典型应用场景

• 具身智能
• 自动驾驶
• 科学智能
• 工业制造
• 交通运输

2026年AI应用爆发式增长，带来算力总体供不应求。OpenRoute数据显示，2026年模型使用量不断创出新高，Anthropic 2026年收入增速明显加快，Q2有望首次实现单季盈利，豆包大模型日均token使用量突破180万亿，AI应用已深入B端。2026Q1四大厂商资本开支再创新高，总计达到1346亿美元，同比增长74%，五大科技厂商2026年资本开支约7450亿美元。字节2026年资本开支提升至2000亿元，阿里正在评估将年度资本开支提升至4700亿元。Agent需求快速增长，服务器中CPU需求比例大幅提升，带来CPU价值重估。

国产AI加速发展，带来国产算力的价值重估。2026年英伟达实质性断供，国产AI芯片迎来重要发展机遇。平头哥真武AI芯片4月已实现56万片交付，海光深算四号即将上市，华为950DT即将在8月上市。国产芯片性能提升，有望进一步带来模型价格的下调，加速应用落地。华为提出韬定律，将在2031年达到1.4nm等效制程。

后续积极看好人工智能产业的持续发展潜力。国产AI产业从电力、芯片、基础设施、模型、应用5个层级来看，都呈现出竞争格局改善趋势，利好产业整体发展。十五五期间，国家算力网建设持续展开，以国家为主导的算力网络建设，将成为AI产业发展的重要基石，助推各领域应用的加速落地。华为发布鸿蒙7，将开启端侧AI发展的新阶段，并与同行产生产品代差。国产模型性价比提升，或将冲击Anthropic和OpenAI的价格和盈利逻辑，带来中美供应链价值的重构。

给予行业强于大市的投资评级。建议关注中科曙光、紫光股份、华大九天、概伦电子、润泽科技、东阳光。同时建议积极关注正在积极开展IPO的长鑫科技、长江存储、平头哥、芯和半导体、合见工软、超聚变。

风险提示：国内外科技领域巨头IPO带来的市场冲击；国际局势的不确定性；海外AI产业竞争格局变化带来市场调整风险。