深度解读：AI基础设施的下一个千亿市场，为何藏在网络里？

背景

过去六年，国产GPU公司凭借AI风口一路估值刷新，但DPU却被长期忽略。这一现象与产业现实不符。英伟达在2020年收购Mellanox后即确立“GPU+CPU+DPU”三芯战略，并持续强化网络能力。2026年CES上，黄仁勋展示“六芯组合”，四款均与网络相关，明确信号为AI基础设施竞争已从单芯片性能转向系统效率。

Agent时代到来后，AI系统从训练转向高频推理与持续运行，GPU利用率高度依赖网络效率。DPU从过去数据中心可选项，逐渐成为连接计算、网络与存储的系统级核心节点。云豹智能冲刺国产DPU第一股，招股书呈现在市场面前，标志着全功能DPU开始被重视。

核心内容

英伟达收购Mellanox后，DPU成为AI基础设施关键组件。过去以CPU通算为主的云计算时代，DPU主要承担网络、存储、安全等任务卸载。在Agent时代，DPU角色发生转变：在Scale Up场景下，优化单节点CPU与GPU内存共享与数据流动，降低时延，提升异构算力协同效率；在Scale Out场景中，负责大规模集群间数据调度与网络卸载，直接影响GPU利用率。

推理需求爆发进一步放大DPU作用。模型上下文窗口扩大，GPU显存成为成本瓶颈，DPU可在不增加硬件数量的情况下扩展AI系统有效可用内存。2026年GTC上，黄仁勋展示新一代DPU在KV-Cache分层存储上的演进。新一代Vera Rubin系统中，BlueField-4系列DPU承担KV-Cache管理与硬件加速，在GPU高速HBM与外部存储间构建“温数据层”，为每颗Rubin GPU动态分配16TB专用上下文空间，打破硬件瓶颈，将单Token推理成本降低90%。

全球DPU市场规模从2021年649.93亿元增长至2025年1964.91亿元，预计2030年达4362.39亿元；中国市场预计2030年达到1290.91亿元，成为AI基础设施增长最快细分领域。

DPU被低估原因在于：其本质是系统级芯片，涉及网络、计算、存储、虚拟化、安全隔离等多个领域，壁垒高于网卡。真正做全功能DPU的公司极少。英伟达早期BlueField系列（BF1、BF2）未被市场大量采用，直至收购后开发的BF3才成功。国内云豹智能是少数实现产品化与规模落地的独立厂商之一，唯一达到400Gbps的全功能DPU产品，对标英伟达BF3。

云豹智能创始人萧启阳24岁获斯坦福大学电子工程博士学位，博士论文《Discrete Neural Computation: A Theoretical Foundation》获马文·明斯基亲笔作序推荐，并获美国国家科学基金会青年研究员奖。团队曾任职于MIT（endowed-chair副教授）、博通、英特尔、ARM、华为海思、阿里巴巴等，之前在硅谷创办网络处理器公司后被博通以37亿美元收购。

云豹DPU首代产品在A0版本阶段即实现客户部署与量产，已在头部客户实现超过十万片规模化商用，应用于高性能计算、存储与网络卸载等业务。产品已在真实数据中心场景落地，保持相对低调。

2026年，云豹智能将在今年推出针对AI网络场景的DPU产品。800Gbps/1.6Tbps DPU产品即将推出市场。

中国DPU市场中，英伟达凭借架构积累、数据面处理能力和软件生态占据首位，云豹智能排名第二，在本土厂商中位列第一。中国信通院《DPU发展分析报告》显示，未来可能只剩下云豹与其他少数厂商。

云豹DPU入选中国国家博物馆《筑基强国路——中国制造“十四五”成就展》“国之重器”展区，成为重点展示。

DPU已被列入国家战略，成为算力基础设施自主可控的最后一环。IPO获深交所受理后，云豹智能向“国产DPU第一股”迈进，稀缺性获得资本市场关注。相比GPU市场拥挤，DPU厂商极少，具备全功能研发、量产与规模化落地能力的公司稀缺。

关键要点

• 英伟达收购Mellanox确立DPU战略，并通过网络能力强化系统效率，2026年CES展示六芯组合强调网络重要性
• Agent时代AI系统转向高频推理，DPU在Scale Up（节点内内存共享优化）和Scale Out（集群数据调度）场景中发挥核心作用
• 推理上下文扩大使GPU显存成瓶颈，DPU通过KV-Cache分层存储扩展有效内存，2026年GTC展示BlueField-4为Rubin GPU分配16TB专用空间，降低单Token成本90%
• 全球DPU市场2021-2025年从649.93亿元增至1964.91亿元，2030年预计4362.39亿元，中国市场2030年达1290.91亿元
• DPU本质为系统级芯片，壁垒高，英伟达早期BlueField未大规模采用，直至BF3成功；云豹智能400Gbps全功能DPU产品已十万片商用
• 云豹创始人萧启阳斯坦福电子工程博士，团队覆盖博通、英特尔、ARM、华为海思等，首代产品A0版本即客户部署量产
• 中国DPU市场英伟达第一，云豹第二，入选国家博物馆展区，成为算力基础设施自主可控关键，IPO获深交所受理

意义与影响

DPU市场扩张直接为AI基础设施提供系统级解决方案，提升GPU利用率、降低时延、优化资源效率，在数据中心、云计算、高性能计算、大模型推理、金融、运营商、能源等领域广泛应用。云豹智能等厂商持续技术演进，推动DPU从辅助向核心组件转型。

行业竞争格局收敛，未来仅剩少数具备全功能能力的玩家，稀缺性提升长期价值空间。国产DPU纳入国家战略，成为“卡脖子”到“基础底座”的关键，算力基础设施自主可控进入新阶段。资本市场重新评估DPU，相比GPU市场拥挤，具备研发、量产与落地能力的厂商（如云豹智能）拥有更大想象空间，成为AI基础设施赛道下一轮价值重估焦点。