一、硬件基础设施指标
- CPU核心数与主频：鲲鹏处理器集群规模及3.0GHz以上主频占比，直接影响并行计算能力
- AI芯片密度：昇腾910芯片在服务器中的部署比例，决定AI推理效率
- 存储吞吐量：需考察SSD存储系统的IOPS指标，特别是处理视频生成等长序列数据的能力
二、网络与算力性能指标
算力网络架构直接影响集群效率，重点关注：
- 单集群支持的最大GPU卡数量，头部厂商已突破百万卡规模
- 400G/800G DPU网卡部署进度，影响跨节点通信延迟
- 光模块升级周期，特别是800G硅光模块的产能爬坡速度
三、AI应用场景支撑指标
需结合腾讯元宝等AI产品分析算力需求：
- 支持的单模型最大参数规模，头部平台已达百万亿级
- 长序列处理能力，如视频生成所需的10M级序列支持度
- 多模态数据处理吞吐量，影响AI助手响应速度
四、生态协同能力指标
生态构建决定长期竞争力，需监测：
| 指标维度 | 观测要点 |
|---|---|
| 开发者生态 | 接入第三方AI模型数量年均增长率 |
| 硬件协同 | 与中科曙光等ODM厂商的合作深度 |
| 行业渗透 | 金融/医疗垂直领域解决方案占比 |
五、财务与市场动态指标
运营健康度需结合：
- 算力资源利用率，反映IDC运营效率
- 研发投入占比，特别是大模型训练成本控制
- 政企客户续费率，体现商业落地能力
投资者需构建多维评估体系，重点关注算力集群的硬件迭代速度与AI场景适配度，同时监测生态协同带来的边际效益。网络性能指标与垂直行业渗透率将成为下一阶段估值分化的重要依据。
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