带大家潜入AI世界最硬核的底层——算力基础设施。你可能天天听说ChatGPT、Sora、GPT-5，但你知道这些惊艳全球的AI模型背后，到底靠什么“喂”出来的吗？答案不是代码，不是数据，而是实打实的硬件！今天我们就来深度拆解一张图——《OpenAI基础设施与硬件食物链》，带你看看这个价值千亿美元的“算力工厂”到底由谁在撑着。
首先，整个AI算力体系的核心，毫无疑问是GPU。目前OpenAI主要依赖英伟达（NVIDIA）的GPU集群，当然AMD也在悄悄布局。但你可能不知道，这些芯片从设计到出厂，背后是一条横跨全球的精密产业链。芯片设计由英伟达或AMD完成，但制造却交给了全球最顶尖的晶圆代工厂——台积电（TSMC）。没错，就是那个连苹果都离不开的台积电。
而芯片封装测试环节，同样由台积电旗下的IASE部门主导，部分测试则外包给京元电子（KYEC）这样的专业测试厂。
至于芯片最终能不能用，还得靠爱德万测试（Advantest）这类高端SoC测试设备来把关。
可以说，一颗GPU从图纸变成服务器里的“大脑”，至少要经过五六个世界级企业的接力。
除了GPU，OpenAI也在布局定制化ASIC芯片——也就是专用人工智能芯片。这类芯片通常由博通（Broadcom）这类巨头设计，同样在台积电流片制造，封装测试流程也高度相似。
这意味着，无论走通用GPU路线还是专用ASIC路线，台积电几乎成了不可绕开的“命门”。这也解释了为什么全球科技巨头都在抢台积电的产能——谁掌握了先进制程，谁就握住了AI时代的入场券。
再往下看，高性能计算离不开内存，尤其是高带宽内存（HBM）。HBM是GPU和AI芯片的“血液输送系统”，没有它，再强的芯片也会“缺氧”。
目前全球能大规模量产HBM的厂商只有三家：韩国的SK海力士、三星电子，以及美国的美光（Micron）。其中SK海力士是英伟达H100等旗舰芯片的主要HBM供应商。而这些内存芯片的测试，同样依赖爱德万测试和泰瑞达（Teradyne）的高端设备。别小看这一步，HBM的堆叠结构极其复杂，测试良率直接决定整机成本。
除了HBM，传统DRAM也是数据中心不可或缺的部分。这部分市场同样由SK海力士、三星和美光三巨头垄断。
换句话说，在内存领域，韩国和美国牢牢掌控着AI基础设施的命脉。
再往下一层，是很多人忽略但极其关键的“基板”——也就是芯片封装所用的基板（Substrate）。这玩意儿听起来不起眼，但技术门槛极高，需要在微米级精度上布线。全球能供应高端基板的厂商屈指可数，包括日本的揖斐电（Ibiden）、台湾的欣兴电子（Unimicron）和凸版印刷（Toppan）。这些公司虽然名字不响，但一旦断供，整个芯片封装线就得停摆。
而基板之上，是更宏观的印刷电路板（PCB）。AI服务器的主板可不是普通电脑能比的，它要承载上百颗GPU、高速互联、液冷接口，复杂度爆表。目前主要PCB供应商包括健鼎（VGT）、欣兴、华通（WUS）、相互（ISU）、TTM科技，以及联能科技（Lincstech）。这些企业大多集中在东亚，构成了AI硬件制造的“沉默中坚力量”。
再说到铜箔基板（CCL），这是PCB的原材料，由韩国斗山（Doosan）和EMC等厂商提供。别看只是“板子”，但高频、低损耗的CCL是高速信号传输的基础，直接影响AI集群的通信效率。
供电系统同样关键。AI服务器功耗动辄几十千瓦，一个机柜可能比一栋小楼还耗电。因此，高效、稳定的电源模块至关重要。目前主力供应商是台达电子（Delta），这家台湾企业是全球数据中心电源的隐形冠军。此外，光宝科技（Liteon）也为甲骨文（Oracle）等客户提供定制电源，而雅达电子（Artesyn）则服务于戴尔（Dell）的AI服务器。
但最让人震撼的，其实是冷却系统。AI芯片发热太猛，风冷早就扛不住了，必须上液冷。
液冷系统又分几个部分：
首先是CDU（冷却分配单元）或叫“Sidecar”，主要由维谛技术（Vertiv）提供，这家美国企业是数据中心基础设施的老牌巨头。
甲骨文的液冷方案则由富士康（Hon Hai）参与，戴尔同样依赖维谛。
其次是冷板（Coldplate），直接贴在GPU上导热。酷冷至尊（CoolerMaster）是主力供应商，这家以游戏散热闻名的品牌，如今已杀入企业级市场。甲骨文还在测试Auras和AVC的方案，戴尔则继续用酷冷至尊。
最后是液冷管路中的“血管”——歧管（Manifold），同样由酷冷至尊主导，Auras和AVC也在争取份额。整套液冷系统看似简单，实则涉及流体力学、材料科学和精密制造，全球能玩转的企业不超过十家。
说到服务器整机，就更复杂了。
OpenAI自己并不造服务器，而是通过云厂商和ODM代工厂来部署。比如，英伟达AI服务器机柜，甲骨文主要交给富士康代工，辅以广达（Quanta）、纬颖科技（Wiwynn，属和硕旗下）、戴尔和超微（SMCI）。而AMD的AI服务器，甲骨文则主要依赖富士康，辅以神达（MiTAC）。
软银（SoftBank）作为日本科技巨头，也在布局AI基础设施，其AI服务器由富士康和东元电机（TECO）合作打造，后者负责电力模块和模块化数据中心方案。
更特别的是那些“半定制ASIC服务器”，比如为特定AI芯片设计的机柜，主力代工厂是伟创力（Celestica），这家加拿大企业擅长高复杂度定制化生产，广达和纬颖也参与其中。
而新兴AI云厂商CoreWeave，则主要通过戴尔采购英伟达AI服务器，同时也用超微和技嘉（Gigabyte）作为补充。这说明，即使是初创公司，也必须依赖成熟的硬件生态才能快速部署算力。
最后别忘了网络。AI集群不是单打独斗，而是成千上万台服务器高速互联。这里的关键玩家是Arista Networks（中文常称“阿瑞斯塔”）和伟创力（Celestica）。Arista提供超低延迟的交换机，而Celestica则可能参与网络设备的制造或集成。没有这张高速网络，再强的GPU也只是孤岛。
总结一下，OpenAI的算力帝国，其实是一个由全球数百家企业组成的精密协作网络。从台积电的晶圆，到SK海力士的HBM，从富士康的组装，到维谛的液冷，再到Arista的网络——每一个环节都不可或缺。这张图不仅揭示了AI的硬件底牌，更暴露了全球供应链的脆弱性：任何一个环节出问题，都可能让整个AI进程慢下来。
所以，下次你惊叹于AI生成的视频或文章时，请记住：背后是无数工程师、工厂、测试设备和物流系统在默默支撑。AI不是魔法，而是人类工业文明的巅峰协作。
涉及A股上市公司的关键环节与标的
在OpenAI算力基础设施的全球硬件食物链中，尽管核心芯片、高端内存和部分系统集成仍由海外或中国台湾企业主导，但A股上市公司已在多个关键环节实现深度参与甚至直接供货。具体来看：
在印刷电路板（PCB）环节，虽然图中列出的VGT、华通（WUS）和TTM等主要为境外企业，但A股的沪电股份（002463.SZ）和深南电路（002916.SZ）已成功切入全球AI服务器供应链，其中沪电股份更是英伟达H100/B100等高端AI加速卡服务器PCB的核心供应商，技术能力达到国际一流水平。
在覆铜板（CCL）这一PCB上游关键材料领域，图中提及的斗山（Doosan）和EMC均为海外厂商，但A股的生益科技（600183.SH）作为全球第二大覆铜板制造商，已量产适用于AI服务器的高频高速CCL产品，并进入国际头部客户的认证体系；南亚新材（688519.SH）也在积极突破高端CCL技术，有望逐步导入AI算力供应链。
在电源系统方面，虽然主供厂商如台达电子（Delta）、光宝科技（Liteon）和雅达（Artesyn）均非A股公司，但麦格米特（002851.SZ）、科华数据（002335.SZ）等A股企业已通过提供电源模块或数据中心电力解决方案，间接参与AI基础设施建设。
在液冷散热系统这一AI服务器必备环节，尽管图中主力供应商维谛（Vertiv）、酷冷至尊（CoolerMaster）等尚未在A股上市，但英维克（002837.SZ）、高澜股份（300499.SZ）和同飞股份（300990.SZ）等A股公司已推出成熟的冷板、CDU及液冷整体解决方案，并实际应用于国内多个智算中心项目，技术实力和客户覆盖持续提升。
尤为关键的是服务器整机代工（ODM）环节。图中多次出现的“Hon Hai”（富士康）正是全球AI服务器的重要制造商，而其在A股的上市平台——工业富联（601138.SH）——直接承担了英伟达AI服务器的整机组装任务，服务对象包括甲骨文、微软等国际云巨头，是该食物链中A股唯一明确对应的核心制造主体。
相比之下，在高端芯片制造（如GPU、ASIC）和高带宽内存（HBM/DRAM）等最上游环节，目前仍由台积电、SK海力士、三星和美光等垄断，A股尚无企业具备量产能力。中芯国际（688981.SH）在先进制程上仍有差距，长鑫存储虽在推进DRAM国产化，但尚未上市且未进入HBM供应链。
综上所述，A股已在AI算力基础设施的中下游环节形成扎实布局，工业富联、沪电股份、生益科技、英维克等公司构成了“中国版AI硬件食物链”的骨干力量，具备明确的产业逻辑和成长潜力。