先进计算作为支撑人工智能规模化发展的核心领域抚州交流群，正迎来史上规模最大的资本部署周期。PitchBook《2025 年 Q3 先进计算领域私募股权与风投趋势及投资策略研究报告》全面剖析了行业趋势、市场规模、核心驱动因素及投资机会，为市场参与者提供关键参考。

市场规模与增长态势方面，行业正进入长期超级周期。预计 2025-2030 年，超大规模科技公司（ hyperscaler）在先进计算领域的累计资本支出将达 6.4 万亿美元，其中 IT 基础设施支出 4.7 万亿美元，电力与冷却基础设施支出 1.2 万亿美元。半导体行业已脱离传统周期性波动，预计同期数据中心半导体收入将达 3.7 万亿美元，占全球半导体市场份额从 2022 年的 11% 升至 2030 年的 63%，AI 加速器、服务器处理器等成为核心增长点。

核心驱动因素聚焦三大维度。技术架构上，混合专家（MoE）架构大幅降低推理成本，推动基础设施投资热潮；性能目标上，语言模型保真度（LMF）和 ARC-AGI-2 基准测试 60% 分数线成为关键指标，直接决定劳动力替代可行性；硬件支撑上，2 纳米制程节点是满足能效目标的物理基础，高带宽内存（HBM）和先进封装技术缓解内存瓶颈，成为技术升级核心。

市场格局呈现多板块协同发展特征。半导体领域，台积电、ASML 等主导供应链，NVIDIA、AMD 引领芯片设计，量子计算虽短期难以商业化，但 IBM、谷歌等持续推进技术研发；数据中心基础设施领域，搪胶交流群电力与冷却成为增长瓶颈，液冷技术逐步替代传统空冷，超微、纬创等主导 IT 硬件供应，微软、亚马逊等五大超大规模科技公司占据 80%-85% 的资本支出份额，新兴专业云（neoclouds）填补 GPU 供应缺口。

投资趋势方面，私募股权（PE）聚焦液冷、配电等关键供应链整合，从数据中心房地产转向主动型产业投资；风险投资（VC）重心从基础模型转向推理层和物理 AI，依托专有工业数据构建竞争壁垒；企业端则倾向于微调现有模型而非自建基础模型，通过混合计算模式优化成本，并签订长期算力预订合同保障供应。

行业面临四大核心风险：电力供应限制导致电网接入排队周期长达 3-5 年；语言模型保真度不足可能限制高价值应用落地；台积电主导的供应链存在地缘政治集中风险；市场高度依赖五大超大规模科技公司的资本支出决策。

未来，随着专家级智能落地，2029 年有望迎来超大规模科技公司自由现金流爆发，为智能体和物理 AI 奠定资本基础。投资机会集中在半导体供应链、AI 加速器、液冷设备、高带宽内存等细分领域，同时主权 AI 云、混合计算架构等新兴方向潜力显著。

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