Piper Sandler 梳理出8层AI基础设施架构

全新AI基础设施栈
随着AI规模化发展，电力、散热、网络、存储、云与推理领域均出现了瓶颈，Piper Sandler绘制了全新AI基础设施栈，共分为8层，从电网一直覆盖到智能体：

第1层 | 电力、电网与房地产
• $NEE 建设超大规模企业扩展AI所需的可再生能源骨干网
• $CEG 将AI数据中心需求日益增长的全天候核电货币化
• $CEG 将AI数据中心需求日益增长的全天候核电货币化
• $TLN 为AI园区开发表后核电模式
• $IREN 将稀缺电力和互联设施转化为超大规模AI容量
• $DLR 持有全球AI基础设施下的实体房地产
• $EQIX 持有AI网络与云端交汇的互联层

第2层 | 实体数据中心、机壳与散热
• $VRT 建造AI机架密度下一次飞跃所需的800V直流动力系统
• $SMCI 组装液冷机架系统，可将GPU转化为可用算力

第3层 | 硅与硬件
• $NVDA 建造AI经济底层的算力平台
• $AMD 在超大规模领域打造第二个全栈加速平台
• $AVGO 为谷歌TPU和Meta MTIA设计定制AI硅片，契合超大规模企业深入发展自有算力的趋势
• $GOOGL 将TPU从内部优势转化为直接售卖给客户数据中心的硬件业务
• $INTC 将14A转型为真正的外部代工厂业务，$TSLA是其锚定客户，也是目前已公布的最大代工厂订单
• $ARM 切入全服务器CPU领域，不再仅按核心收费，而是攫取芯片的全部价值

第4层 | 纵向扩展与横向扩展网络
• $ANET 建造连接超大规模AI集群的以太网骨干网
• $CSCO 将企业网络拓展至AI数据中心结构
• $CLS 生产连接AI集群的实体网络硬件

第5层 | 高性能存储
• $PSTG 利用DirectFlash为AI基础设施节省电力与机架空间
• $DELL 将服务器与存储捆绑为整合式企业AI栈
• $NTAP 将企业数据资产与云端AI工作负载连接
• $HPE 将企业存储融入基础设施即服务模式

第6层 | 编排与工作负载
• $IBM 将Red Hat OpenShift转型为私有与混合AI部署的企业控制平面
• $NTNX 将AI基础设施栈引入私有与本地部署环境

第7层 | GPU即服务与云
• $CRWV 通过直到2029年合约满配定价的A100容量，验证了GPU残值
• $NBIS 围绕5GW合约电力打造AI云，客户预付50%资本支出
• $DOCN 在超大规模云层之下提供AI算力与推理服务
• $MSFT 将Azure打造成最大的AI算力分发层之一
• $AKAM 将AI推理部署得更靠近用户使用场景
• $AMZN 通过超大规模云基础设施和自有硅片将AI货币化
• $ORCL 针对高度集中的大客户订单积压建设AI云容量

第8层 | 模型执行、token与智能体
• $NET 成为分布