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

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”。本报告核心解答三个问题：

1. 哪些Infra软件是刚需：算力管理、调度软件，以及向量数据库是AI应用落地的刚需。
2. 生成式AI给核心Infra软件带来了何种影响：生成式AI+Agent加速渗透，推动AI infra软件进入高速增长期，数据结构从“分析优先”转向“实时运营+分析协同”，对实时性、可扩展性要求提升。
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：算力调度能力成为模型推理厂商盈利关键，向量数据库需求持续高增，OLTP+NoSQL数据库凭借“低门槛+高弹性”契合中小客户需求，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。

核心观点：

• 算力调度是模型推理盈利水平的关键，高效调度能力成为模型推理厂商盈利关键。
• 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。
• 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”，OLTP+NoSQL数据库再次风靡。
• 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。
• 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。
• GPU成为数据控制中心，存储与数据库技术升级，NVIDIA推出SCADA方案实现GPU直连SSD，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。

研究结论：

• 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。

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。