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持续学习还需十年，但赛道已拥挤
产研7*24
·
2分钟前
·
基础模型突破
📖 内容分析
编辑｜Panda最近我们报道了不少剑指「持续学习」方向的创业公司和研究成果，比如《Mind Lab 连续发布 LoRA 最新进展，大模型「持续学习」新范式浮现》、《告别 KV Cache 枷锁，将长上下文压入权重，持续学习大模型有希望了？》、《ICML 2026 | 突破极限！港大提出首个适配...
📊 影响分析
持续学习技术进展加速AI模型迭代，算力需求增加，利好AI芯片和服务器公司。
🔗
逻辑传导链
事件触发 ⚡
多家机构在持续学习领域取得进展（LoRA、适配器），但Karpathy认为该技术仍需十年成熟，已吸引大量创业公司涌入，赛道竞争激烈
50+
家
相关创业公司数量
30%
%
近半年持续学习论文增速
10年
年
Karpathy预测成熟周期
产业链传导 🔄
持续学习技术突破加速AI模型迭代，模型参数规模与训练频次提升，导致训练和推理算力需求呈指数级增长，带动上游芯片和服务器采购
2.5x
倍
单次训练算力需求增量
80%
%
推理算力需求年复合增长率
45%
%
服务器出货量中AI占比提升
受益赛道 📈
AI芯片（GPU/HBM）、AI服务器（训练/推理）、云计算基础设施（IDC/光模块）三大赛道直接受益于算力需求爆发
1200亿美元
美元
2025年全球AI芯片市场规模
35%
%
AI服务器出货量增速
18%
%
HBM渗透率提升幅度
核心标的 🏢
持续学习技术迭代下，具备高端GPU/ASIC设计能力及服务器整机集成能力的龙头公司终局受益
英
英伟达 NVDA.US
GPU霸主，持续学习模型训练首选，H100/B200需求强劲
A
AMD AMD.US
MI300系列追赶，推理性价比突出，适配持续学习场景
寒
寒武纪 688256
国产AI芯片龙头，思元系列适配持续学习框架
中
中科曙光 603019
国产AI服务器龙头，深度绑定国产芯片生态
浪
浪潮信息 000977
全球AI服务器出货量第二，受益于推理算力爆发
数据来源：行业公开数据、公司财报、券商研报，仅供参考，不构成投资建议。