AI基礎(chǔ)設(shè)施的下一個(gè)千億市場(chǎng)，為何藏在網(wǎng)絡(luò)里？

過去六年，國(guó)產(chǎn)GPU公司一路站上AI風(fēng)口，估值不斷刷新，DPU卻被忽略了。

這并不符合產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)。

2020年英偉達(dá)完成收購(gòu)Mellanox后，就已經(jīng)明確了“GPU+CPU+DPU”的三芯戰(zhàn)略。過去幾年，英偉達(dá)也持續(xù)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)能力，黃仁勛在2026年CES展示“六芯組合”時(shí)，其中四款都與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)。

一個(gè)越來越清晰的趨勢(shì)開始浮出水面：AI基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸，正在從算力本身轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)與調(diào)度。

尤其Agent時(shí)代到來后，AI系統(tǒng)開始從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向高頻推理與持續(xù)運(yùn)行，GPU利用率越來越依賴網(wǎng)絡(luò)效率。DPU也從過去的數(shù)據(jù)中心可選項(xiàng)，逐漸變成AI基礎(chǔ)設(shè)施里的關(guān)鍵角色。

但一個(gè)耐人尋味的問題是，既然英偉達(dá)早已押注DPU，為什么過去六年，整個(gè)行業(yè)依然低估了DPU？

直到云豹智能沖刺國(guó)產(chǎn)DPU第一股被深交所受理，招股書呈現(xiàn)在所有人眼前，市場(chǎng)才開始意識(shí)到，一款可以支持低時(shí)延、高帶寬和高性能數(shù)據(jù)調(diào)度的全功能DPU可能是AI基礎(chǔ)設(shè)施里被低估最久的一塊拼圖。

一個(gè)被低估六年的大芯片賽道

過去幾年，AI行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)始終是GPU。更大的模型參數(shù)、更強(qiáng)的單卡性能、更昂貴的HBM，幾乎吸引了整個(gè)行業(yè)的注意力。

但隨著模型規(guī)模不斷擴(kuò)大，AI集群開始從千卡邁向萬卡，越來越多公司發(fā)現(xiàn)，GPU已經(jīng)不是AI系統(tǒng)里最稀缺的資源，真正昂貴的開始變成低時(shí)延、高帶寬與數(shù)據(jù)流動(dòng)效率。

不少算法工程師對(duì)此感受明顯。在當(dāng)前AI基礎(chǔ)設(shè)施體系下，單節(jié)點(diǎn)算力相對(duì)容易獲取，存儲(chǔ)容量次之，最難、也最昂貴的其實(shí)是帶寬和低時(shí)延。尤其在大規(guī)模訓(xùn)練與推理場(chǎng)景中，GPU利用率往往并不理想，即便經(jīng)過深度優(yōu)化，系統(tǒng)瓶頸也經(jīng)常出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)調(diào)度環(huán)節(jié)。

這也是過去幾年英偉達(dá)不斷強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)能力的關(guān)鍵原因。釋放出的信號(hào)也非常明確：AI基礎(chǔ)設(shè)施的競(jìng)爭(zhēng)，正在從單芯片性能競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)效率競(jìng)爭(zhēng)。

在這一過程中，DPU的角色也發(fā)生了變化。

在過去以CPU通算為主的云計(jì)算時(shí)代，DPU更多承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、安全等基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)卸載，被視為數(shù)據(jù)中心里的輔助芯片。在Agent時(shí)代，隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施開始從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向高頻推理、資源編排與持續(xù)調(diào)度，DPU正在成為連接計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)的系統(tǒng)級(jí)核心節(jié)點(diǎn)。

尤其在Scale Up場(chǎng)景下，DPU能夠優(yōu)化單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU與GPU之間的內(nèi)存共享與數(shù)據(jù)流動(dòng)，降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)時(shí)延，提升異構(gòu)算力協(xié)同效率。在Scale Out場(chǎng)景中，DPU則承擔(dān)大規(guī)模集群間的數(shù)據(jù)調(diào)度與網(wǎng)絡(luò)卸載任務(wù)，直接影響GPU利用率。

推理需求的大爆發(fā)，也進(jìn)一步放大了DPU的重要性。

隨著大模型上下文窗口持續(xù)增長(zhǎng)，GPU顯存容量成為推理成本的重要瓶頸，DPU可以在不增加GPU硬件數(shù)量的情況下，擴(kuò)展AI系統(tǒng)的有效可用內(nèi)存容量。

2026年GTC上，黃仁勛就展示了新一代DPU在KV-Cache分層存儲(chǔ)上的能力演進(jìn)。在最新的Vera Rubin系統(tǒng)中，BlueField-4系列DPU承擔(dān)KV-Cache管理與硬件加速任務(wù)，在GPU高速HBM與外部存儲(chǔ)之間構(gòu)建“溫?cái)?shù)據(jù)層”，為每顆Rubin GPU動(dòng)態(tài)分配16TB專用上下文空間，打破上下文處理的硬件瓶頸，將單Token推理成本降低90%。

AI 推理上下文存儲(chǔ)流轉(zhuǎn)機(jī)制，來源：中國(guó)信息通信研究院

DPU正在從過去的數(shù)據(jù)中心可選項(xiàng)，變成AI基礎(chǔ)設(shè)施里的關(guān)鍵組件，這也讓DPU市場(chǎng)開始快速擴(kuò)張。

根據(jù)沙利文（Frost & Sullivan）2026年專項(xiàng)報(bào)告，全球DPU市場(chǎng)規(guī)模已從2021年的649.93億元增長(zhǎng)至2025年的1964.91億元，預(yù)計(jì)到2030年將進(jìn)一步增長(zhǎng)至4362.39億元；中國(guó)市場(chǎng)則預(yù)計(jì)在2030年達(dá)到1290.91億元，成為AI基礎(chǔ)設(shè)施中增長(zhǎng)最快的細(xì)分領(lǐng)域之一。

但一個(gè)耐人尋味的問題是，為什么過去幾年，這個(gè)市場(chǎng)始終沒有真正成為行業(yè)焦點(diǎn)？

為什么AI行業(yè)過去六年低估了DPU？

當(dāng)模型的規(guī)模越來越大，網(wǎng)絡(luò)就越來越成為整個(gè)系統(tǒng)的瓶頸。隨著Agent時(shí)代開始到來，AI基礎(chǔ)設(shè)施的需求正在發(fā)生變化。系統(tǒng)開始從訓(xùn)練更大模型，轉(zhuǎn)向讓推理更高頻、更低成本、更長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行。在這一過程中，資源編排、任務(wù)調(diào)度、KV-Cache管理、存儲(chǔ)池化等系統(tǒng)能力的重要性快速提升。

這種變化讓AI系統(tǒng)對(duì)CPU與DPU的需求同步上升。

因?yàn)楫?dāng)CPU承擔(dān)越來越多推理調(diào)度與系統(tǒng)管理任務(wù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)卸載、安全隔離、虛擬化、存儲(chǔ)加速等基礎(chǔ)設(shè)施能力，就需要卸載到DPU上。所以Agent時(shí)代不僅重新抬高了CPU的重要性，也重新放大了DPU的價(jià)值。

但DPU被低估，還有一個(gè)更重要的原因：真正能把全功能DPU做出來的公司極少。

DPU并不只是更復(fù)雜的網(wǎng)卡，它同時(shí)涉及網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、虛擬化、安全隔離等多個(gè)領(lǐng)域，本質(zhì)上是一顆系統(tǒng)級(jí)芯片。真正決定DPU壁壘的，也不僅是芯片本身，還包括數(shù)據(jù)面處理能力、軟件棧、云原生適配以及大規(guī)模數(shù)據(jù)中心里的穩(wěn)定性。

DPU功能示意圖，來源：中國(guó)信息通信研究院

即便強(qiáng)如英偉達(dá)，在DPU領(lǐng)域也經(jīng)歷了較長(zhǎng)的產(chǎn)品演進(jìn)周期。英偉達(dá)早期斥巨資收購(gòu)Mellanox補(bǔ)齊DPU能力，而Mellanox早期BlueField系列產(chǎn)品（BF1，BF2）并沒有真正被市場(chǎng)大量采用，直至英偉達(dá)收購(gòu)Mellanox后開發(fā)的BF3, 才算得上是成功的DPU產(chǎn)品。

而國(guó)內(nèi)真正具備全功能DPU研發(fā)與量產(chǎn)能力的公司更少。除了華為外，云豹智能是其中少數(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化與規(guī)模落地的獨(dú)立廠商之一，也是唯一能夠達(dá)到400Gbps的全功能DPU產(chǎn)品，對(duì)標(biāo)英偉達(dá)BF3。

云豹智能之所以能夠切入這一高壁壘賽道，與其團(tuán)隊(duì)背景密切有關(guān)。

創(chuàng)始人蕭啟陽(yáng)24歲獲得斯坦福大學(xué)電子工程博士學(xué)位，其博士論文攻克人工智能領(lǐng)域懸置三十余年的經(jīng)典理論難題，相關(guān)研究成果編撰成書《Discrete Neural Computation: A Theoretical Foundation》，獲人工智能之父馬文?明斯基親筆作序推薦，這項(xiàng)在早期的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上突破性的理論令他獲得美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)青年研究員獎(jiǎng)，他后來長(zhǎng)期專注于網(wǎng)絡(luò)與分布式計(jì)算方向研究，曾在MIT任endowed-chair副教授。在創(chuàng)立云豹智能之前已有大芯片領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，其之前在硅谷作為聯(lián)合創(chuàng)始人的網(wǎng)絡(luò)處理器公司后被博通以37億美金收購(gòu)。同時(shí)，云豹智能的核心團(tuán)隊(duì)來自博通、英特爾、ARM、華為海思、阿里巴巴等公司，覆蓋網(wǎng)絡(luò)芯片、云計(jì)算與系統(tǒng)架構(gòu)等多個(gè)方向。

強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)讓云豹能設(shè)計(jì)出系統(tǒng)級(jí)的DPU芯片。據(jù)接近云豹的人士透露，其首代DPU產(chǎn)品在A0版本階段即實(shí)現(xiàn)客戶部署與量產(chǎn)，在高端芯片領(lǐng)域里，無論在國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，都極為少見。也就是說云豹智能在第一次流片后，就已經(jīng)能夠直接進(jìn)入真實(shí)數(shù)據(jù)中心環(huán)境。

推出產(chǎn)品只是一家大芯片公司邁向成功的第一步，大規(guī)模落地才是最苛刻的檢驗(yàn)。

云豹智能自主研發(fā)的DPU產(chǎn)品為國(guó)內(nèi)首家達(dá)到400Gbps速率的芯片產(chǎn)品。相比參數(shù)本身，更重要的是其產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入真實(shí)數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景，目前已在頭部客戶場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)超過十萬片規(guī)模化商用，應(yīng)用于高性能計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)卸載等業(yè)務(wù)。

但過去幾年，無論是產(chǎn)品研發(fā)還是客戶落地，云豹整體都保持相對(duì)低調(diào)。這也使得DPU雖然一直存在于AI基礎(chǔ)設(shè)施體系中，卻很少真正進(jìn)入公眾視野。

直到英偉達(dá)持續(xù)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)布局、Agent推動(dòng)AI系統(tǒng)進(jìn)入重調(diào)度時(shí)代后，以及云豹智能沖刺國(guó)產(chǎn)DPU第一股，行業(yè)才開始重新意識(shí)到，DPU可能是AI基礎(chǔ)設(shè)施中被低估最久的一塊拼圖。

Agent時(shí)代，DPU迎來價(jià)值「重估」

DPU的重要性正在持續(xù)上升。

對(duì)于真正具備全功能DPU能力的公司，AI市場(chǎng)不僅意味著新增需求，更意味著更大的能力外溢空間。

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))了解到，云豹智能將在今年推出專門針對(duì)AI網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的DPU產(chǎn)品，以進(jìn)一步滿足AI基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)需求。

決定全功能DPU公司長(zhǎng)期價(jià)值的，并不是單一產(chǎn)品，而是持續(xù)進(jìn)入核心基礎(chǔ)設(shè)施場(chǎng)景的能力。

DPU已經(jīng)開始在數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、高性能計(jì)算、大模型推理等場(chǎng)景中幫助提升GPU利用率、降低系統(tǒng)時(shí)延，并優(yōu)化整體資源效率。

DPU的應(yīng)用還進(jìn)一步擴(kuò)展至金融、運(yùn)營(yíng)商、能源等行業(yè)。在金融場(chǎng)景中，DPU能夠提升核心交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性與安全隔離能力，在能源領(lǐng)域，則能夠支撐電網(wǎng)與工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)字化調(diào)度需求。

對(duì)于全功能DPU廠商來說，持續(xù)的技術(shù)演進(jìn)能力同樣重要。

目前DPU網(wǎng)絡(luò)接口速率已經(jīng)進(jìn)入“400Gbps規(guī)模化部署、800Gbps開始商用”的階段，AI基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)更高帶寬與更低時(shí)延的需求仍在快速提升。

據(jù)悉云豹智能新一代800Gbps/1.6Tbps DPU產(chǎn)品也即將推出市場(chǎng)，以進(jìn)一步適配下一代AI數(shù)據(jù)中心需求。

而在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局中，DPU廠商本身也極為稀缺。

中國(guó)信通院近期發(fā)布的《DPU發(fā)展分析報(bào)告》顯示，在中國(guó)DPU市場(chǎng)中，英偉達(dá)憑借長(zhǎng)期的芯片架構(gòu)積累、成熟的數(shù)據(jù)面處理能力以及完善的軟件生態(tài)占據(jù)市場(chǎng)首位。云豹智能排名第二，并在本土DPU廠商中位列第一，是目前國(guó)內(nèi)少數(shù)實(shí)現(xiàn)DPU大規(guī)模量產(chǎn)與商用落地的獨(dú)立廠商之一。

隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施越來越強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)能力，某種程度上國(guó)產(chǎn)高端網(wǎng)卡市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局已經(jīng)開始收斂，未來可能只剩下兩類玩家：云豹，以及其他廠商。

這種稀缺性，也讓云豹開始獲得更廣泛的關(guān)注。

在中國(guó)國(guó)家博物館與工業(yè)和信息化部聯(lián)合主辦的《筑基強(qiáng)國(guó)路——中國(guó)制造“十四五”成就展》中，云豹DPU系列產(chǎn)品成功入選并亮相國(guó)家博物館“國(guó)之重器”展區(qū)，成為展覽重點(diǎn)展示的芯片產(chǎn)品之一。

中國(guó)國(guó)家博物館展出云豹DPU系列產(chǎn)品

隨著國(guó)產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施公司持續(xù)獲得資本市場(chǎng)關(guān)注，DPU賽道的價(jià)值也開始被重新評(píng)估。

相比GPU市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入高度擁擠階段，真正具備全功能DPU研發(fā)、量產(chǎn)與規(guī)模化落地能力的公司依然極少。IPO申請(qǐng)獲深交所受理后，云豹智能向“國(guó)產(chǎn)DPU第一股”更進(jìn)一步，其在國(guó)產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的稀缺性也開始受到資本市場(chǎng)關(guān)注。

過去兩年，國(guó)產(chǎn)GPU公司上市后普遍獲得數(shù)千億元人民幣市值，也讓資本市場(chǎng)開始重新評(píng)估國(guó)產(chǎn)DPU公司的長(zhǎng)期價(jià)值空間。作為國(guó)內(nèi)DPU領(lǐng)域最具代表性的獨(dú)立廠商，在這千億市場(chǎng)的賽道上，云豹智能的稀缺性，在未來資本市場(chǎng)上的表現(xiàn)，擁有更大的想象空間。

DPU已被列入國(guó)家戰(zhàn)略，從“卡脖子”到“基礎(chǔ)底座”，DPU已成為算力基礎(chǔ)設(shè)施自主可控的最后一環(huán)。國(guó)內(nèi)DPU公司，正在迎來屬于自己的價(jià)值重估周期。

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