前言
人工智能(AI)技術作為第四次工業革命的核心驅動力，正深刻重塑全球經濟格局。AI基建作為支撐AI技術研發與應用的基礎性產業體系，通過整合算力、算法與數據三大要素，為千行百業提供智能化轉型的“數字底座”。2025年，全球AI基建行業進入高速發展期，技術融合深化、投資規模擴大、區域競爭加劇成為顯著特征。中國憑借“新基建”戰略的政策紅利與龐大的市場需求，已成為全球AI基建領域的關鍵參與者。
一、宏觀環境分析
(一)政策環境：國家戰略引領，地方配套加速
中國將AI基建納入“新基建”核心領域，通過頂層設計與地方實踐協同推進。2025年，國家發改委發布《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，明確提出構建“東數西算”一體化算力網絡體系，推動算力資源跨區域高效配置。住房和城鄉建設部等九部門聯合印發《韌性城市三年行動方案(2025-2027)》，要求推動AI與城市基礎設施深度融合，提升城市治理智能化水平。地方層面，北京、上海、廣東等地通過專項債、REITs等工具支持AI數據中心建設，并出臺人才引進、稅收優惠等配套政策，形成“政策引導-企業集聚-生態完善”的良性循環。
(二)經濟環境：數字經濟驅動，投資規模躍升
全球數字經濟規模持續擴張，為AI基建提供強勁需求。據國際貨幣基金組織(IMF)預測，2025-2030年全球GDP年均增長率將達3.5%，其中數字經濟貢獻率超過60%。中國數字經濟規模已突破50萬億元，占GDP比重達45%，成為經濟增長主引擎。AI基建作為數字經濟的基礎支撐，投資規模快速攀升。截至2025年，國內AI算力建設相關市場規模突破3800億元，千卡級以上算力集群超過130個，跨區域超大規模集群占比達38%。
(三)技術環境：自主創新突破，生態協同深化
AI芯片、算法模型與軟硬件協同設計成為技術突破關鍵。華為昇騰系列AI芯片通過架構創新，算力密度提升至傳統芯片數倍;商湯科技臨港智算中心搭載國產AI芯片，總算力躋身全球前五。大模型技術推動算力需求指數級增長，科大訊飛星火大模型單次訓練耗電量巨大，倒逼智算中心向高效化、集約化升級。此外，AI與5G、物聯網、區塊鏈等技術交叉融合，催生“中心-邊緣-終端”三級算力網絡，實現算力按需分配與動態調度。
(一)市場規模：結構性增長，應用場景泛化
根據中研普華研究院《2025-2030年中國AI基建行業全景調研及發展戰略咨詢研究報告》顯示：AI基建市場呈現“多元化、規模化”特征。互聯網企業與科研機構對高性能算力的需求持續增長，推動智算中心建設熱潮;傳統產業智能化轉型釋放大量AI應用需求，驅動AI基建向垂直行業滲透。例如，智能制造領域通過工業互聯網平臺連接設備與流程，實現生產全流程實時優化;數字醫療領域利用AI輔助診斷系統分析影像數據，提升診斷準確率。個人開發者與小企業對輕量化、低成本AI服務的需求，則促進了公有云AI平臺的發展。
(二)競爭格局：頭部集中，生態競爭加劇
AI基建產業鏈涵蓋上游硬件、中游平臺服務與下游應用場景。上游芯片等核心硬件自主可控能力不足，但國產替代進程加速，寒武紀、燧原科技等企業嶄露頭角;中游平臺服務同質化競爭顯現，云服務商通過規模效應與技術優化降低成本，AWS、阿里云等頭部企業占據主導地位;下游應用深度與廣度有待提升，需通過產業鏈協同創新突破瓶頸。基流科技等企業通過通信網絡優化與軟硬件協同設計，解決遠距離算力調度效率問題，成為行業技術標準的重要參與者。
(三)區域市場：東部領先，中西部崛起
東部沿海地區憑借產業基礎與政策傾斜，繼續保持AI基建領先地位。北京、上海、廣東等地通過建立產業集聚區，吸引阿里云、騰訊云等頭部企業落地，形成完整生態鏈。中西部地區則依托資源優勢與“東數西算”戰略，實現跨越式發展。例如，貴州、內蒙古等地利用低溫氣候與可再生能源優勢，建設綠色數據中心;西部陸海新通道、長江經濟帶等重大工程帶動沿線地區基建投資增長，推動區域均衡發展。
(一)技術趨勢：智能化、綠色化、融合化
智能化升級：AI與數字孿生技術深度融合，推動基礎設施從“手工運維”向“無人化運營”轉型。城市級數字孿生平臺可實時模擬交通流量、能源消耗等運行狀態，為城市規劃與應急決策提供科學依據。
綠色化轉型：低功耗芯片與液冷技術推廣降低AI基建能耗水平，綠色能源利用比例提升減少碳足跡。華為數字能源部門研發的智能光伏解決方案，通過AI算法優化發電效率，使西北地區光伏電站發電量顯著提升。
技術融合深化：AI與6G、區塊鏈等前沿技術結合，重構基礎設施運行模式。例如，車路協同技術與智能信號控制系統結合，有效緩解城市擁堵;智能電網與分布式儲能系統協同運行，加速新能源消納。
(二)市場趨勢：全球化布局，垂直行業滲透
全球化競爭：中國AI基建企業通過技術輸出、標準共建等方式參與全球市場競爭。騰訊云為柬埔寨金邊數據中心集群提供技術支持，服務TikTok等互聯網客戶;萬國數據馬來西亞數據中心采用光伏+儲能+氫能一體化方案，實現綠電供應。
垂直行業深化：AI基建向智能制造、智慧城市、數字醫療等領域深度滲透。工業互聯網平臺連接設備與流程，實現生產全流程實時優化;AI輔助診斷系統分析影像數據，提升基層醫療機構診斷能力。
(三)政策趨勢：標準引領，安全可控
標準體系建設：中國主導的《智慧城市技術參考模型》獲ISO認證，高鐵、特高壓等“中國標準”進入歐美市場，推動全球AI基建標準化進程。
安全可控要求：政策層面強化AI基建自主可控能力，重點支持國產AI芯片、操作系統等關鍵技術研發，降低對外部供應鏈的依賴。
(一)投資邏輯：需求驅動，技術壁壘，生態整合
需求驅動：聚焦AI應用爆發帶來的算力、存儲與網絡需求增長，投資高性能數據中心、邊緣計算節點等基礎設施。
技術壁壘：關注芯片設計、高性能存儲、分布式計算等高技術壁壘領域，投資具有關鍵技術突破的企業。
生態整合：選擇能構建完整產業鏈生態的企業，如云服務商結合AI芯片、開發框架形成協同優勢。
(二)風險應對：政策、供應鏈、技術迭代
政策風險：關注芯片出口限制、碳排放政策等對企業的影響，優先投資供應鏈自主可控的企業。
供應鏈風險：分散投資于不同區域與供應鏈布局完善的企業，規避全球化風險。
技術迭代風險：投資技術研發能力強、能快速適應市場變化的企業，避免硬件或解決方案被淘汰。
(三)區域選擇：東部深耕，中西部布局
東部地區：聚焦北京、上海、廣東等產業集聚區，投資頭部企業與技術創新項目。
中西部地區：利用“東數西算”戰略機遇，布局綠色數據中心與算力調度節點，享受政策紅利與成本優勢。
如需了解更多AI基建行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國AI基建行業全景調研及發展戰略咨詢研究報告》。
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