隨著"十五五"規劃(2026-2030年)的臨近，我國算力產業正經歷從高速增長向高質量發展的關鍵轉變。據最新數據顯示，截至2025年6月底，我國在用算力中心標準機架達1085萬架，智能算力規模達788EFLOPS(每秒百億億次浮點運算)，算力基礎設施規模已位居全球前列。
中研普華產業研究院《2026-2030年中國算力行業競爭格局及發展趨勢預測報告》分析認為當前，AI算力需求正從初期的"爆發式增長"轉向"結構性分化"，不同行業、不同場景對算力的需求差異顯著。
1 行業概述與時代背景：算力成為數字經濟核心生產力
算力，作為集信息計算力、數據存儲力、網絡運載力于一體的新型生產力，在數字經濟時代正發揮著日益重要的作用。
從驅動因素看，算力發展已從早期的"技術嘗鮮"轉向"場景剛需"，在自動駕駛、工業質檢、醫療影像分析等領域成為不可或缺的基礎支撐。
這一轉變的核心邏輯在于AI應用場景的深度滲透——算力需求正呈現"三重分化"特征：算力類型分化(訓練算力vs推理算力)、算力精度分化(高精度vs低精度)以及算力部署分化(云端vs邊緣端)。
從經濟乘數效應看，每1元算力投入可帶動3-4元的經濟產出，算力對經濟發展的放大、疊加、倍增作用日益顯著。
國家層面已將算力提升至與水、電同等重要的公共基礎資源高度，其發展深度與廣度直接關系到國家數字主權與產業安全。在"十五五"時期，隨著數字中國建設的深入推進，算力作為數字經濟核心底座的地位將更加凸顯。
2 競爭格局深度剖析：三足鼎立與生態融合
中國算力市場已形成三大主體主導的競爭格局，但邊界正逐漸模糊，生態融合加速。硬件廠商、云服務商和垂直解決方案商三大勢力各具優勢，共同構建起日趨完善的算力產業生態。
2.1 硬件廠商：從性能比拼到生態控制
硬件廠商作為算力的基礎供應商，競爭焦點已從單一的芯片性能轉向全棧生態控制。以往，硬件競爭主要聚焦于"算力性能"(如單芯片算力、能效比)，但隨著場景分化，硬件廠商的競爭維度顯著擴展。
以GPU為例，英偉達憑借CUDA生態壟斷訓練市場，而中國廠商如華為昇騰則通過"芯片+框架+模型"全棧布局，在政務、金融等場景實現突破。
硬件廠商的核心競爭策略主要體現在三個方面：一是"軟硬協同能力"，即通過自研芯片與AI框架、開發工具鏈的深度適配，降低客戶開發門檻;二是"定制化能力"，針對特定場景(如自動駕駛、智慧醫療)開發專用硬件;三是"生態開放能力"，通過開放芯片架構、構建開發者社區，吸引更多第三方軟件廠商圍繞其硬件生態開發應用。未來，硬件廠商的競爭將不僅是"芯片性能戰"，更是"生態控制力戰"。
2.2 云服務商：規模效應與場景化服務雙輪驅動
云服務商作為算力的集成運營商，通過公有云、私有云、混合云等模式，向客戶提供彈性算力資源。
其核心競爭力在于"規模效應"與"全棧服務"。一方面，通過集中采購硬件、優化數據中心布局，云服務商能夠顯著降低單位算力成本;另一方面，提供從底層算力到上層AI開發平臺(如機器學習平臺、數據標注工具)的全鏈條服務，可降低客戶AI應用門檻。
阿里云、騰訊云等頭部企業正積極調整競爭策略，聚焦兩大方向：一是通過智能調度算法實現跨區域、跨層級算力動態分配，提升資源利用率;二是針對垂直行業(如自動駕駛、智慧城市)開發場景化解決方案，增強客戶粘性。中國移動計劃到2028年底建成國內規模最大、技術領先的智算基礎設施，體現了云服務商在算力資源布局上的雄心。
未來五年，隨著"東數西算"工程深入推進，云服務商將面臨差異化競爭挑戰。東部地區聚焦高附加值服務，發展AI訓練、金融計算等;西部地區利用可再生能源優勢，承接后臺任務與綠色算力需求。這種區域協同新格局要求云服務商具備全國一體化的算力調度與服務能力。
2.3 垂直解決方案商：行業Know-how構筑壁壘
垂直解決方案商充當算力的"場景翻譯官"，通過深度理解行業需求，將通用算力轉化為可落地的行業解決方案。這類企業的核心競爭力在于"行業Know-how"與"端到端交付能力"。例如，在醫療領域，專業企業通過長期服務三甲醫院，積累大量影像數據與臨床邏輯，開發出肺結節識別準確率超行業閾值的模型。
隨著AI應用從"單點突破"向"全鏈條滲透"，垂直解決方案商的市場空間將持續擴大。那些能跨越"技術-業務"鴻溝、實現"AI+行業"深度融合的企業，將成為未來算力市場的重要參與者。在醫療、制造、金融等領域，垂直解決方案商通過提供"算力+模型+硬件"一體化服務，正獲得快速增長機會。
技術是算力競爭的核心驅動力。未來五年，中國AI算力行業的技術突破將圍繞"架構創新、能效革命、安全加固"三大方向展開，重塑算力供給模式與競爭壁壘。
3.1 算力架構創新：異構融合與顛覆性技術并行
傳統馮·諾依曼架構因"存儲墻""功耗墻"問題難以滿足AI算力需求，行業正探索存算一體、光計算、量子計算等新型架構。
存算一體架構通過將計算單元嵌入存儲單元，減少數據搬運，能效比GPU提升數十倍;光計算利用光子并行性，適用于高吞吐場景;量子計算雖處于早期階段，但已在藥物研發、密碼破譯等領域展現潛力。
異構計算(CPU+GPU+NPU+DPU)將成為主流架構趨勢。中研普華預測，未來五年，國產異構平臺在金融、政務等關鍵領域的應用比例將大幅提升。
例如，在自動駕駛領域，GPU負責感知算法的實時處理，NPU承擔決策系統的低功耗運行，FPGA用于傳感器數據的預處理，形成多層次算力協同體系。
AI算力正經歷從"通用計算"到"異構融合"的技術范式轉型。大模型參數規模的指數級增長推動訓練算力需求持續攀升，但未來訓練需求將趨于平穩，而推理需求將迎來爆發式增長。這種"訓推分離"趨勢正重塑算力市場格局，推動"云、邊、端"協同的算力網絡構建。
3.2 綠色低碳革命：從成本項到核心競爭力
隨著算力規模擴張，能耗與碳排放問題日益凸顯。據統計，數據中心總耗電量占全社會用電量的比例持續上升。綠色算力已從"可選"變為"必選"，成為算力企業的核心競爭力與市場準入要素。
為降低能耗，行業正從"硬件優化"與"軟件協同"兩個層面推進能效革命。硬件層面，通過開發低功耗芯片、液冷散熱技術(相比風冷，能效提升顯著)，減少單機能耗;軟件層面，通過智能調度算法、模型壓縮技術，提升整體能效。
全球新建數據中心平均PUE(電源使用效率)已降至1.25，液冷技術普及率超40%，余熱回收、可再生能源直供等方案成為標配。
3.3 安全可信框架：算力應用的底線保障
隨著算力深度融入經濟社會運行，數據泄露、算法攻擊等安全風險日益嚴峻。為應對這些挑戰，行業正從"技術防護"與"合規管理"兩個維度加強安全加固。
在技術層面，通過開發抗量子計算加密算法、聯邦學習技術(數據不出域完成模型訓練)，保護數據與模型安全。
在合規層面，通過建立數據安全管理體系、通過等保認證，滿足監管要求。未來，安全能力將成為算力供應商的"入場券"，缺乏安全保障的算力產品將難以進入金融、能源、交通等關鍵行業市場。
4 政策與投資環境分析：東風已至，把握機遇
"十五五"期間，中國算力發展將在延續"十四五"政策紅利的基礎上，邁向更高質量、更優布局、更安全可控的新階段。政策東風已為算力產業發展構筑起四梁八柱，創造有利的投資環境。
4.1 國家戰略持續深化
"東數西算"工程將從啟動建設期進入全面優化與效益顯現期。跨區域調度機制、能耗指標、利益分配等實施細則將進一步完善，推動形成"算力高效調度、數據有序流動、產業協同發展"的新格局。
與此同時，與"數字中國"、"雙碳"戰略的協同將更加緊密，綠色算力、零碳數據中心將成為政策扶持重點。
國家層面正持續加強算力產業發展的頂層設計。工業和信息化部副部長熊繼軍指出，要"持續加強多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳的算力基礎設施建設，切實提升算力資源使用效率，推動算力網絡'點、鏈、網、面'體系化高質量發展"。這一導向為算力投資指明了方向。
4.2 產業政策精準聚焦
預計政策將從泛在鼓勵向重點突破傾斜。一方面，繼續支持智能計算中心、超算中心、邊緣數據中心等多元化算力基礎設施建設;另一方面，將加大對高端芯片(GPU、AI加速芯片)、先進計算架構(存算一體、光子計算)、核心基礎軟件(操作系統、數據庫、中間件)等"卡脖子"環節的研發投入與國產化替代支持力度。
2025年8月國務院印發的《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》提出，優化國家智算資源布局，完善全國一體化算力網，充分發揮"東數西算"國家樞紐作用，加大數、算、電、網等資源協同。這些政策將為企業投資決策提供明確指引。
4.3 投資機遇與策略建議
在政策利好與技術突破雙輪驅動下，算力領域呈現多層次投資機遇：智能算力、綠色算力、邊緣算力是增速更快的細分賽道;核心芯片、基礎軟件、高端服務器部件等國產化替代領域存在歷史性窗口期;垂直行業一體化解決方案服務商將深度受益于產業數字化轉型。
針對不同風險偏好的投資者，本報告提出差異化策略建議：
穩健型投資者：可關注已在算力產業鏈關鍵環節建立優勢地位的龍頭企業，如云服務商、核心硬件供應商等。
成長型投資者：可布局在綠色算力、邊緣計算、垂直行業解決方案等新興領域具備獨特技術優勢的創新企業。
戰略投資者：可關注算力網絡與調度平臺、跨域算力交易技術及服務等可能成為未來算力生態關鍵節點的創新企業。
5 潛在風險與應對策略
算力產業雖然前景廣闊，但投資者和企業仍需清醒認識其中潛藏的多種風險，并制定相應的應對策略。
5.1 技術迭代與路線選擇風險
計算技術迭代迅速，路線存在不確定性。例如，存算一體、光計算、量子計算等新型架構正處探索階段，未來哪種技術路線將成為主流存在變數。投資者需警惕技術路線選擇錯誤或被顛覆的風險。
應對策略：建議投資者關注具備多技術路線布局能力的企業，以及擁有強大研發實力和快速迭代能力的公司。對于初創企業投資，應重點關注其技術獨特性和專利壁壘，而非單純追求短期回報。
5.2 市場競爭與盈利壓力
算力服務市場集中度可能提升，價格戰壓力持續。特別是云服務市場，頭部企業憑借規模優勢和生態壁壘，可能進一步擴大市場份額，對中小廠商形成擠壓。
應對策略：企業應避免同質化競爭，通過深耕垂直行業、提供差異化服務構建核心競爭力。投資者可關注那些在特定領域建立護城河、具備穩定客戶群和持續盈利能力的成長型企業。
5.3 供應鏈安全與地緣政治風險
高端芯片、設備供應鏈的全球波動，可能對國內算力產業造成沖擊。近年來，半導體領域的貿易限制和出口管制措施，對算力產業鏈的穩定性和安全性構成挑戰。
應對策略：企業應加強供應鏈韌性建設，通過國產化替代、多元化采購策略降低依賴風險。投資者可關注在供應鏈關鍵環節實現突破的國內企業，如芯片制造、EDA工具、先進材料等領域的領先公司。
6 結論與建議
6.1 趨勢總結與前景展望
展望2026-2030年，中國算力行業將呈現"算力普惠化、場景深度化、生態全球化"三大趨勢。算力成本持續下降，從"少數企業用得起"向"中小企業用得好"普及;AI算力與行業場景的融合從"單點應用"向"全鏈條滲透";中國AI算力企業將加速出海，參與全球競爭。
據預測，到2035年，AI將為我國GDP貢獻超過11萬億元，約占GDP的4%到5%，或將帶動十倍甚至百倍的算力需求增長。在這一大背景下，算力產業有望迎來黃金發展期，但同時也將面臨轉型升級的挑戰。
6.2 針對不同市場參與者的建議
對投資者的啟示：應摒棄"大水漫灌"式的投資思維，聚焦技術壁壘高、國產化缺口大、符合綠色趨勢、深度綁定核心場景的細分領域與龍頭企業。關注企業的核心研發能力、生態構建能力與長期盈利能力。
對企業的建議：戰略決策者需將算力能力內化為企業核心戰略資產。上游企業應聚力核心技術攻關;中游企業需從資源提供商向服務賦能商轉型，構建差異化優勢;下游應用方應積極擁抱算力，以場景創新反哺算力技術迭代。
對市場新人的指引：進入算力領域，需建立跨學科知識視野(計算技術、網絡、能源、行業知識)，密切關注國家政策導向與技術演進動態，從產業鏈價值洼地或高增長環節尋找職業與事業的切入點。
中研普華產業研究院《2026-2030年中國算力行業競爭格局及發展趨勢預測報告》結論分析認為，算力浪潮奔涌向前，唯有深刻理解其發展規律，精準把握時代脈搏，方能在"十五五"的壯闊藍圖中，錨定方向，馭浪前行。本報告旨在為各類市場參與者提供決策參考，共同推動中國從"算力大國"邁向"算力強國"。
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本報告基于公開信息、行業調研及客觀分析編制而成，旨在提供研究與參考。報告內容不代表任何具體的投資建議或決策依據。編寫者已力求報告內容的準確性與可靠性，但不對其中所載信息、觀點及判斷的絕對準確性、完整性或及時性作任何明示或暗示的保證。市場有風險，投資需謹慎。
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