我國將為算力建設"國家高速公路"
在今年全國兩會期間，全國人大代表、中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文表示，我國將為算力建設"國家高速公路"，讓算力像用電一樣方便。這一構想的實現不僅能夠提升現有算力資源利用率，還能避免各地重復建設造成的浪費。
中國工程院院士高文領導的鵬城實驗室，是中央批準成立的網絡通信領域新型科研機構，牽頭推進“中國算力網”的研發與建設。這里所說的算力特指專門為AI訓練設計的智能算力，需要成千上萬顆專用芯片協同工作。
人工智能(AI)作為新一輪科技革命的核心驅動力，正深刻重塑全球產業格局。AI算力作為支撐人工智能技術發展的基石，已成為衡量國家科技競爭力和數字經濟水平的關鍵指標。近年來，中國AI算力行業在政策扶持、技術創新和市場需求的三重驅動下，進入高速發展階段。
AI算力，即人工智能計算能力，是指執行人工智能算法所需的計算資源和處理能力。它是衡量計算設備或系統在處理人工智能任務時性能高低的關鍵指標。AI算力不僅取決于硬件設備的性能，如CPU、GPU等處理器的運算速度、內存容量等，還涉及軟件框架、算法優化等多個層面的因素。
2024年中國智能算力規模達725.3百億億次/秒，同比增長74.1%
生成式AI技術突飛猛進，帶動了AI算力需求的爆發。加強各類算力基礎設施建設已成為當前政策、產業、科技發展的重要關切點。國際數據公司與浪潮信息聯合發布《中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，2024年中國智能算力規模達725.3百億億次/秒，同比增長74.1%。
工信部等六部門印發的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》指出，2025 年，我國算力規模超過300 EFLOPS，應用于AI的智能算力占比要達到35%。這一量化目標明確了算力行業的發展空間，并將拉動相關軟硬件需求的加速釋放。
據中研產業研究院《2024-2030年中國AI算力行業市場前景預測及投資價值評估報告》分析：
全球范圍內，AI算力需求呈現指數級增長，2012至2023年算力需求增長數十萬倍，而生成式大模型(如ChatGPT、Sora等)的爆發進一步加劇了算力需求的缺口。中國憑借龐大的數據資源、完善的數字基礎設施和積極的政策布局，逐步成為全球AI算力領域的核心參與者。與此同時，中美科技博弈背景下，AI芯片國產化與算力自主可控成為國家戰略的重要組成部分，推動行業進入技術創新與產業升級的深水區。
當前，中國AI算力行業已形成涵蓋硬件、軟件、服務全鏈條的生態系統。在硬件端，國產AI芯片(如GPU、TPU、ASIC)的研發突破顯著降低了對外依賴;在基礎設施領域，全國一體化算力網絡與智算中心建設加速推進，2024年上半年在建或建成的智算中心超過250個。然而，行業仍面臨多重挑戰：一是算力供需結構性矛盾突出，東部與西部、通用算力與智能算力的資源分布不均;二是技術瓶頸亟待突破，高端AI芯片制程工藝、算力集群的協同效率與國際領先水平存在差距;三是能耗與成本問題，單機柜功率密度高達20~100kW的智算中心對綠色低碳技術提出更高要求。未來，行業需在技術自主化、算力資源優化、應用場景深化三方面協同發力，以應對全球競爭與產業升級的雙重壓力。
1、政策驅動與產業生態完善
中國政府近年來密集出臺政策支持AI算力發展，例如《算力基礎設施高質量發展行動計劃》明確提出構建高效協同、綠色集約的算力體系，2025年智能算力占比目標提升至35%。地方層面，深圳、上海、成都等城市通過“算力券”“上云補貼”等政策降低中小企業用算成本。政策紅利下，行業生態加速整合，互聯網巨頭、電信運營商、芯片廠商與垂直領域企業形成“硬件+平臺+服務”的協同模式。例如，阿里云張北超算中心以12EFLOPS算力規模位居全球前列，而中昊芯英自研的TPU芯片“剎那®”在能效比上超越傳統GPU，填補了國產高端芯片空白。
2、技術創新與國產化進程加速
AI芯片作為算力核心，正經歷從“進口替代”到“自主引領”的轉型。國產GPU(如寒武紀、壁仞科技)在推理端逐步成熟，而TPU憑借低功耗、高能效特性成為訓練端的重要補充。與此同時，算力架構創新成為焦點，邊緣計算與云網融合技術推動算力資源向“端-邊-云”協同模式演進。例如，騰訊與深言科技合作的分布式智算平臺，通過異構算力調度將推理延遲降低30%，賦能金融、醫療等實時性要求高的場景。
3、應用場景深化與行業滲透
AI算力正從互聯網、科研領域向傳統行業縱深滲透。在制造業，AI驅動的工藝優化(如云鼎科技的化工生產模型)將生產效率提升20%以上;在醫療領域，中山眼科中心的ChatZOC大模型通過眼底影像分析實現疾病診斷準確率超95%;智能駕駛領域，車端大模型與高精度算力芯片(如地平線征程系列)推動L4級自動駕駛商業化落地。此外，多模態AI(如文本生成視頻的Sora模型)催生影視、廣告等新興需求，預計到2030年，推理端算力需求占比將從當前的40%提升至60%，成為市場增長主力。
4、綠色算力與可持續發展
“雙碳”目標下，算力基礎設施的綠色化轉型成為行業共識。通過液冷技術、余熱回收、AI能效調優等手段，智算中心的PUE(能源使用效率)可從1.5降至1.2以下。例如，青海海東絲綢云谷低碳算力產業園采用全棧綠色技術，年減排二氧化碳超10萬噸。政策層面，《關于加快公共數據資源開發利用的意見》鼓勵企業探索“算力+綠電”模式，推動算力與可再生能源協同發展。
5、全球競爭與未來趨勢
全球AI算力格局呈現中美雙極主導。中國憑借政策協同與市場體量，在算力規模上逐步追趕美國，但芯片制程、基礎軟件等環節仍存短板。未來五年，行業將呈現三大趨勢：一是邊緣計算與5G融合，推動工業物聯網、智慧城市等場景的實時算力需求;二是MaaS(模型即服務)模式普及，降低企業AI應用門檻;三是多元異構算力成為主流，CPU、GPU、TPU、量子計算協同滿足差異化需求。預計到2030年，中國智能算力規模將突破1100EFLOPS，占全球市場份額的30%以上。
中國AI算力行業正處于從規模擴張向質量提升的關鍵轉型期。在政策、技術與市場的合力驅動下，行業展現出強大的增長韌性：國產芯片突破、智算中心規模化部署、多模態應用創新等成果標志著中國正從“算力大國”邁向“算力強國”。然而，自主可控能力不足、區域算力失衡、能耗壓力等問題仍需通過頂層設計和技術攻堅加以解決。
未來，隨著“東數西算”工程深化、AI與實體經濟深度融合，行業將呈現“泛在化、綠色化、智能化”特征，成為驅動數字經濟增長的核心引擎。在此進程中，企業需把握國產替代、場景創新、國際合作三大機遇，構建技術壁壘與生態優勢，助力中國在全球AI競爭中占據制高點
想要了解更多AI算力行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2030年中國AI算力行業市場前景預測及投資價值評估報告》。報告對我國AI算力行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外AI算力行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了AI算力行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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