前言
在數字經濟蓬勃發展的當下，算力已成為推動各行業智能化轉型的核心驅動力。從人工智能大模型的訓練到科學研究的復雜模擬，從工業互聯網的高效生產到智慧城市的精細管理，算力的身影無處不在。然而，當行業目光過度聚焦于芯片這一算力的硬件載體時，我們或許忽略了算力行業更廣闊的競爭格局與發展趨勢。
一、宏觀環境分析
(一)政策驅動：戰略引領與區域協同共進
頂層戰略規劃明確方向
“十四五”規劃將算力基礎設施確立為數字經濟時代的關鍵基石，2023年《數字中國建設整體布局規劃》進一步提出構建全國一體化算力網的宏偉目標。到2026年，國家發改委聯合多部委發布《算力協同發展行動綱要》，明確到2028年實現全國算力資源的高效協同與優化配置，形成東西部算力互補、大中小企業協同發展的良好格局。
地方政策差異化布局
京津冀、長三角、粵港澳大灣區等八大國家算力樞紐節點持續發揮規模化集群效應。例如，長三角地區依托其強大的產業基礎和創新能力，打造成為全球領先的算力創新高地;西部樞紐節點如甘肅、寧夏等，憑借豐富的可再生能源優勢，承接大規模的數據存儲和冷數據處理任務。地方政府通過出臺算力券、稅收優惠等政策，降低中小企業使用算力的成本，促進區域算力資源的均衡發展。
(二)技術迭代：多元融合與綠色低碳并行
計算架構多元化發展
根據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》顯示：傳統以CPU為核心的通用計算模式逐漸向“CPU + GPU + NPU + DPU”的異構融合計算模式轉變，以更好地滿足人工智能大模型訓練與推理對極致性能的需求。同時，存算一體、光計算等新興技術也在不斷探索與應用，為算力發展帶來新的可能。
綠色低碳成為必然要求
隨著算力需求的快速增長，數據中心的能耗問題日益突出。液冷技術、余熱回收技術以及綠電直供等綠色解決方案得到廣泛應用。預計到2030年，全國新建大型數據中心的PUE(電源使用效率)將嚴格控制在1.2以下，綠色數據中心將成為行業主流。
(三)需求爆發：千行百業智能化升級加速
人工智能驅動算力需求激增
多模態大模型、具身智能等前沿領域的發展，對算力提出了前所未有的挑戰。單個千億參數大模型的訓練所需算力呈指數級增長，推動了算力市場的持續擴張。
傳統產業數字化轉型需求旺盛
工業互聯網、智慧城市、智能駕駛等傳統產業的智能化升級，對高性能算力的需求日益增長。以制造業為例，算力不僅支持設備的實時監控與故障預警，還貫穿于產品研發、生產制造、供應鏈管理等全流程，助力企業實現降本增效。
(一)上游：芯片之外的創新力量
國產芯片逐步突破但非唯一焦點
雖然華為昇騰、寒武紀等國產AI芯片在特定場景下取得了一定突破，但在高端芯片領域仍面臨國際競爭壓力。然而，算力行業的發展并非完全依賴于芯片的性能提升，軟件優化、算法創新以及系統架構設計同樣至關重要。例如，通過優化算法可以顯著提高芯片的算力利用率，降低對硬件性能的過度依賴。
基礎軟件生態構建關鍵支撐
操作系統、編譯器、框架等基礎軟件是算力發揮效能的重要保障。國內企業正加大在基礎軟件領域的研發投入，打造自主可控的軟件生態。例如，某國產操作系統針對算力場景進行了深度優化，提高了系統的穩定性和性能，為算力應用提供了堅實的基礎。
(二)中游：算力服務與調度平臺崛起
第三方算力服務平臺蓬勃發展
九章云極等獨立算力服務廠商通過整合多元異構算力資源，提供彈性定價、自助交付的算力服務，滿足了中小企業碎片化的算力需求。這些平臺通過技術創新和模式創新，打破了傳統算力供應的壁壘，促進了算力的普惠化應用。
算力網絡一體化加速推進
三大運營商聯合中國信通院啟動算力互聯網試驗網建設，實現了跨域算力資源的高效調度和優化配置。例如，通過算力網絡，企業可以根據自身需求靈活選擇不同地區的算力資源，降低了算力使用成本，提高了資源利用效率。
(三)下游：垂直行業應用場景深化
“AI + 行業”模式廣泛普及
算力與醫療、教育、交通等民生領域的深度融合，為改善人們的生活質量帶來了積極影響。在醫療領域，AI輔助醫學影像分析、智能診斷等應用提高了醫療服務的效率和準確性;在教育領域，個性化學習推薦、虛擬實驗等應用為學生提供了更加優質的教育資源。
科學計算與工程仿真需求持續增長
氣候預測、材料模擬、航空航天等領域的科學計算和工程仿真對高性能算力的需求依然旺盛。隨著技術的不斷進步，算力在這些領域的應用將更加深入和廣泛，為科技創新和產業發展提供有力支持。
(一)市場主體分層競爭
國家隊保障戰略安全
國家超算中心、三大運營商等憑借其強大的資源整合能力和政策支持，承擔著關鍵基礎設施建設和重大科研項目算力支持的任務。例如，國家超算中心在氣候模擬、基因測序等領域發揮著不可替代的作用，為國家的戰略安全提供了堅實保障。
科技巨頭構建全棧生態
阿里云、華為云、騰訊云等科技巨頭通過“芯片 + 框架 + 模型”的全棧布局，提供從底層算力到上層應用的一站式服務，占據了商用市場的主導地位。這些企業憑借其強大的技術實力和品牌影響力，吸引了大量的開發者和企業用戶，形成了龐大的產業生態。
創新企業聚焦細分賽道
寒武紀、壁仞科技等創新企業專注于AI芯片研發，為特定行業提供定制化解決方案;還有一些企業聚焦于算力調度、數據安全等細分領域，通過差異化競爭在市場中占據一席之地。例如，某企業在算力調度方面擁有獨特的技術優勢，能夠實現算力資源的高效分配和動態調整，提高了算力的使用效率。
(二)區域競爭格局分化
東部地區引領高端服務
京津冀、長三角、粵港澳大灣區等東部地區憑借其發達的科技產業和人才優勢，聚焦于高附加值的算力服務，如人工智能訓練、金融計算等。這些地區的企業在技術創新、應用場景拓展等方面處于領先地位，預計到2030年，東部算力規模占全國比重將保持在較高水平。
西部地區承接算力西遷
內蒙古、甘肅、寧夏等西部樞紐節點利用其豐富的可再生能源和土地資源，發展綠色算力基地，承接大規模的數據存儲和冷數據處理任務。隨著算力網絡的建設和完善，西部地區的算力資源將得到更充分的利用，成為國家算力體系的重要支撐。
(一)技術趨勢：超越芯片的多元創新
軟件與算法優化成為關鍵
在芯片性能提升逐漸遇到瓶頸的情況下，軟件優化和算法創新將成為提升算力的關鍵途徑。通過優化算法可以提高芯片的算力利用率，降低能耗;通過開發高效的軟件框架可以加速模型的訓練和推理過程，提高算力的應用效率。
新興技術融合帶來新機遇
存算一體、光計算、量子計算等新興技術與傳統硅基計算的融合將為算力發展帶來新的突破。例如，存算一體技術可以減少數據在存儲和計算之間的傳輸，提高計算效率;量子計算在特定領域的計算速度遠超傳統計算機，有望為科學研究和工程仿真帶來革命性的變化。
(二)應用趨勢：全場景滲透與深度融合
算力融入業務全流程
算力將從單點支持向研發、制造、服務全流程賦能轉變。在智能制造中，算力將貫穿產品設計、生產制造、質量檢測和售后服務等各個環節，實現生產過程的智能化和自動化;在智慧城市中，算力將支持城市規劃、交通管理、環境監測等多個領域的應用，提高城市的管理效率和居民的生活質量。
垂直行業專用平臺興起
圍繞制造、金融、醫療等主導產業，將涌現出一批具備行業適配能力的專用智算平臺。這些平臺將深度融合行業知識和算力技術，為企業提供更加精準、高效的解決方案。例如，金融領域專用平臺可以支持高頻交易、風險評估等業務的高效運行，提高金融機構的競爭力。
(三)市場趨勢：普惠化與生態化發展
普惠算力成為主流
客戶對算力的需求將從關注“建得起”轉向“用得好”，算力的利用率、時延和服務質量將成為核心考核指標。第三方普惠算力服務平臺將通過整合資源、降低門檻，推動算力向中小企業和開發者普及，促進算力市場的繁榮發展。
產業生態協同發展
算力行業的發展將越來越依賴于產業生態的協同合作。芯片廠商、軟件開發商、系統集成商、算力服務提供商等將加強合作，共同打造開放、共享、協同的產業生態，推動算力技術的創新和應用。
(一)關注軟件與算法創新領域
投資算法優化企業
關注那些在算法優化方面具有核心技術的企業，如能夠通過算法創新提高芯片算力利用率、降低能耗的企業。這些企業的技術突破將為算力行業的發展帶來新的動力。
布局基礎軟件研發
投資操作系統、編譯器、框架等基礎軟件研發企業，支持國內基礎軟件生態的建設。自主可控的基礎軟件將為算力應用提供更加安全、穩定的保障，具有廣闊的發展前景。
(二)挖掘新興技術應用潛力
關注存算一體、光計算等領域
投資在存算一體、光計算等新興技術領域具有領先優勢的企業，這些技術有望在未來取得重大突破，為算力發展帶來新的機遇。
探索量子計算應用
關注量子計算在材料模擬、藥物研發等領域的應用探索，支持相關企業開展研發和試點應用。雖然量子計算目前仍處于發展初期，但其潛在的應用價值巨大，值得提前布局。
(三)布局垂直行業專用平臺
投資制造業專用平臺
關注為制造業提供深度融合行業知識、優化算法與算力配置的專用智算平臺企業。制造業是算力應用的重要領域，專用平臺將有助于提高制造業的智能化水平和競爭力。
布局金融領域解決方案
投資在金融領域具有專業解決方案的企業，如能夠支持高頻交易、風險評估等業務的算力服務平臺。金融行業對算力的需求持續增長，具有穩定的市場前景。
如需了解更多算力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《2026-2030年中國算力行業競爭格局及發展趨勢預測報告》。
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