算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析

算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析

當全球算力規模突破千億億次門檻，中國算力產業正站在“十五五”規劃的歷史坐標上，經歷從規模擴張到質量躍遷的關鍵轉型。這場由算力驅動的產業革命，不僅重塑了數字經濟的基礎設施形態，更在芯片設計、異構計算、綠色能源等關鍵領域引發鏈式創新。算力產業鏈已形成“硬件筑基-平臺賦能-場景深耕”的三層架構，各環節呈現技術滲透與生態協同的雙重特征。

一、算力產業鏈全景分析

算力產業鏈的上游聚焦硬件基礎設施，涵蓋芯片、服務器、光模塊等核心組件。芯片領域正經歷從“可用”到“好用”的質變：GPU、ASIC等加速芯片在AI訓練場景實現性能突破，存算一體架構通過減少數據搬運能耗，將圖像識別能效比提升數十倍。國內企業通過Chiplet封裝技術突破先進制程限制，在特定場景實現國產替代。服務器市場呈現“高密度+液冷”趨勢，單機柜功率密度大幅提升，液冷技術使PUE值顯著降低，滿足“東數西算”工程對綠色算力的要求。

中游環節以算力服務與平臺為核心，云服務商推出算力訂閱模式，支持毫秒級調度;第三方算力租賃商通過共享算力池降低中小企業使用門檻。算力調度平臺成為關鍵基礎設施，跨域調度時延大幅降低，資源利用率顯著提升。區域級算力平臺整合政府、運營商、云商資源，通過算力券政策降低中小企業AI開發成本，推動算力從“奢侈品”向“公共品”轉變。

下游應用場景覆蓋智能制造、智能醫療、自動駕駛等垂直領域。數字孿生技術將產線優化周期大幅縮短;AI制藥平臺通過算力驅動的分子模擬，將新藥研發周期壓縮;L4級自動駕駛車輛單幀圖像處理依賴算力支撐，驅動邊緣算力節點快速部署。這些場景對算力的需求，反向推動芯片架構、網絡協議、存儲技術的持續創新。

二、技術演進：四化并進驅動產業升級

“十五五”期間，算力技術將呈現“多元化、集約化、智能化、綠色化”四化并進特征。

1. 異構計算成為主流

以CPU為中心的傳統架構難以滿足AI負載需求，異構計算(CPU+GPU/FPGA/ASIC等)通過動態調度算法提升算力利用率，成為主流技術路線。例如，阿里云A3超級計算機集群通過統一調度GPU、CPU、NPU資源，使模型訓練效率大幅提升。

2. 綠色算力從試點走向規模化

PUE指標要求趨嚴，液冷技術從試點走向規模化應用，冷板式液冷在數據中心滲透率顯著提升。可再生能源使用比例受強制性約束，西部樞紐節點通過“風光儲一體化”供電系統，將棄電率控制在極低水平。余熱回收技術將數據中心廢熱用于區域供暖，能源梯級利用效率大幅提升。

據中研普華產業研究院發布的《2026-2030年中國算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析報告》預測分析

3. 量子計算開啟前瞻性布局

雖然仍處于早期階段，但專用量子計算在金融風控、物流優化等領域展現潛力。國內企業通過“量子-經典混合計算”架構，在特定場景實現算力數量級提升，為未來競爭儲備技術彈藥。

4. 算力網絡演進為一體化服務平臺

“星火·鏈網”實現跨域算力資源實時交易，算力網絡演進為“算力+數據+算法”的一體化服務平臺。這種網絡化趨勢要求企業超越單一技術競爭，在生態構建、標準制定、安全防護等領域建立綜合優勢。

三、區域布局：東西協同與場景分化

1. 東部樞紐：高效算力樞紐

京津冀、長三角、粵港澳大灣區作為東部算力需求高地，重點發展實時性要求高的邊緣計算、人工智能訓練與推理、金融計算等，定位為“高效算力樞紐”。產業鏈側重高端研發、總部經濟與前沿應用，例如深圳-北京跨域調度時延極低，支撐實時性業務需求。

2. 西部節點：綠色算力基地

成渝、貴州、甘肅、寧夏等西部節點依托能源與氣候優勢，重點承接后臺處理、離線分析、數據存儲、模型預訓練等“非實時”算力需求，定位為“綠色算力基地”。產業鏈側重數據存儲、清洗、標注及算力設備制造、運維等，例如貴州通過低成本電力與氣候條件，吸引大型數據中心落地。

3. 跨域協調機制成關鍵

區域間網絡直連、算力交易、稅收分成等協調機制的效果，直接影響“東數西算”的戰略成效與投資價值。例如，成都通過算力券政策降低中小企業AI開發成本，推動算力從“東部集中”向“東西協同”轉變。

四、投資機遇：聚焦高成長細分賽道

1. 智能算力：AI大模型訓練的核心引擎

智能算力需求因大模型訓練與推理、自動駕駛、科學智能的爆發而呈指數級增長。投資可關注AI芯片(GPU、ASIC、FPGA)、加速服務器、智能算力中心建設與運營等領域。例如，具備自主設計能力的芯片企業，以及在特定場景(如自動駕駛、AI制藥)實現突破的解決方案提供商。

2. 綠色算力：政策扶持與市場需求雙重驅動

隨著“雙碳”目標的推進，綠色算力成為政策扶持重點。投資可聚焦液冷技術、可再生能源消納機制、PUE優化方案等領域。例如，液冷數據中心解決方案提供商，以及通過源網荷儲協同降低棄電率的企業。

3. 邊緣算力：低時延場景的剛需

邊緣算力伴隨物聯網和工業互聯網深入，在低時延、高帶寬場景中不可或缺。投資可關注邊緣計算芯片、邊緣數據中心建設與運營、邊緣AI應用等領域。例如，為智能汽車提供低功耗、高算力芯片的企業，以及在工業互聯網領域實現預測性維護的解決方案提供商。

4. 算力網絡與調度：實現“東數西算”價值的關鍵

算力網絡與調度平臺是實現“東數西算”價值的關鍵，其商業模式與技術標準仍在探索中，但跨域調度、利益分配等機制已初步形成。投資可關注參與區域級或城市級算力平臺建設的企業，以及提供算力調度技術與服務的創新企業。

五、風險預警：技術、市場與政策的三重挑戰

1. 技術迭代風險

計算技術迭代迅速，路線存在不確定性。例如，量子計算、光子計算等前沿領域存在路線分歧，企業需平衡技術前瞻性與商業化可行性，避免投資技術路線選擇錯誤或被顛覆的風險。

2. 市場競爭加劇風險

中游算力服務市場集中度可能提升，價格戰壓力持續，對企業的規模效應、技術差異化和成本控制能力提出高要求。例如，云服務商通過價格戰爭奪市場份額，可能導致行業利潤率下降。

3. 宏觀經濟與需求波動風險

算力投資是資本密集型，宏觀經濟下行可能影響下游客戶IT支出，導致需求不及預期。例如，全球芯片短缺曾導致服務器交付周期延長，影響算力供給能力。

4. 能效與碳排放約束風險

綠色標準趨嚴，不符合要求的數據中心可能面臨整改、限電甚至淘汰，增加投資與運營成本。例如，部分高PUE數據中心因未達標被強制關停，導致企業損失巨大。

5. 地緣政治與供應鏈安全風險

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。例如，國際貿易摩擦導致高端光模塊進口受限，影響數據中心建設進度。

“十五五”將是中國從“算力大國”邁向“算力強國”的關鍵五年。算力產業的發展邏輯，正從單純的資源投入驅動，轉向“技術自主創新×綠色集約高效×供需精準匹配×生態協同開放”的多維驅動。對投資者而言，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。唯有如此，方能在算力革命的浪潮中把握先機，贏得未來。

更多深度行業研究洞察分析與趨勢研判，詳見中研普華產業研究院《2026-2030年中國算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析報告》。