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

第一章 算力產業概述與發展背景

第一節 算力基本概念與核心內涵

一、算力的定義與計量單位

二、算力與數據、算法的協同關系

三、算力作為新型基礎設施的戰略定位

第二節 算力產業鏈結構解析

一、上游分析

二、中游分析

三、下游分析

第二章 全球算力產業發展現狀

第一節 全球算力規模與增長態勢

一、全球總算力規模（eflops級）年度變化

二、區域算力分布格局（北美主導，亞太加速追趕）

三、公共云與私有算力資源占比演變

第二節 全球算力技術演進特征

一、異構計算架構成為主流

二、先進封裝與chiplet技術提升算力密度

三、光互聯與cpo技術在高帶寬場景滲透

第三節 全球算力基礎設施布局

一、超大規模數據中心集群建設進展

二、國家級超算中心升級計劃

三、邊緣算力節點在工業與車聯網中的部署密度

第三章 中國算力產業發展回顧：“十四五”期間

第一節 “十四五”期間算力規模擴張

一、全國總算力規模突破

二、東數西算工程對算力地理重構的影響

三、智算中心數量與投資規模統計

第二節 算力基礎設施建設進展

一、數據中心機架總數與上架率變化

二、液冷、高壓直流等綠色節能技術應用比例

三、算力網絡試點成效

第三節 國產算力生態初步形成

一、國產ai芯片出貨量年均增速

二、自主算力平臺

三、操作系統與框架對國產算力適配率提升

第四章 算力產業鏈細分環節深度剖析

第一節 芯片層：算力核心載體

一、通用處理器（cpu）算力貢獻度下降趨勢

二、ai加速芯片（gpu/npu/tpu）成為主力

三、存算一體、光子芯片等前沿方向探索

第二節 服務器與硬件層

一、ai服務器出貨量占整體服務器比重

二、oam、ocp等開放硬件標準普及情況

三、國產服務器品牌在算力集群中的份額

第三節 數據中心與算力設施層

一、傳統idc向智算中心轉型路徑

二、算力調度平臺功能演進

三、邊緣算力節點在5g+工業互聯網中的部署模式

第四節 軟件與平臺層

一、算力虛擬化與容器化技術成熟度

二、跨地域算力調度與計費系統建設

三、mlops平臺對算力利用率的優化作用

第五章 算力應用場景需求分析

第一節 人工智能大模型訓練與推理

一、千億參數模型對算力集群規模要求

二、推理端輕量化算力需求爆發

三、moe架構對稀疏算力調度的新挑戰

第二節 科學計算與高性能計算

一、氣候模擬、核聚變、生物醫藥等領域算力消耗

二、國產超算在top500榜單中的表現

三、混合精度計算在hpc中的應用比例

第三節 智能制造與工業數字孿生

一、工廠級邊緣算力節點部署密度

二、實時控制對低延遲算力的需求

三、數字孿生仿真對gpu渲染算力依賴

第四節 自動駕駛與智能交通

一、l4級自動駕駛單車算力需求（tops級）

二、車路協同對邊緣算力池化要求

三、高精地圖更新對云端算力彈性需求

第五節 金融科技與元宇宙

一、高頻交易對低延遲cpu算力偏好

二、虛擬人渲染對圖形算力消耗激增

三、區塊鏈共識機制對專用算力影響減弱

第六章 算力市場容量與供需格局

第一節 全球算力市場容量測算

一、按算力類型劃分（ai算力、通用算力、hpc算力）

二、按交付模式劃分（公有云、私有云、混合部署）

三、高端算力與中低端算力供需缺口

第二節 中國市場容量特征

一、政府與國企成為國產算力主要采購方

二、互聯網廠商算力自研與外采策略分化

三、中小企業通過算力租賃獲取資源比例上升

第三節 供需矛盾與瓶頸分析

一、高端ai芯片供應受限導致算力“卡脖子”

二、電力與土地資源制約數據中心擴張

三、算力調度軟件滯后于硬件部署速度

第七章 算力產業競爭格局分析

第一節 全球競爭格局

一、美國企業主導高端算力生態（nvidia、amd、intel）

二、云計算巨頭（aws、azure、google cloud）構建閉環算力服務

三、開源硬件與risc-v陣營對傳統架構的挑戰

第二節 中國競爭格局

一、國產算力“國家隊”

二、整機廠向算力服務商轉型

三、運營商布局算力網絡

第三節 競爭關鍵維度

一、硬件性能與能效比

二、軟件生態兼容性與開發者友好度

三、全棧交付能力與運維服務體系

第八章 中國算力產業十大重點企業案例分析

第一節 華為技術有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第二節 中科曙光信息產業股份有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第三節 寒武紀科技股份有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第四節 浪潮電子信息產業股份有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第五節 曙光智算科技有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第六節 阿里巴巴集團控股有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第七節 騰訊控股有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第八節 百度集團股份有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第九節 天數智芯（上海）科技有限公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第十節 摩爾線程智能科技（北京）有限責任公司

一、企業整體概況

二、營業規模分析

三、業務范圍分析

四、綜合競爭力分析

五、發展戰略分析

第九章 算力上游供應鏈安全評估

第一節 芯片制造與先進制程

一、7nm以下先進制程對高端算力芯片的必要性

二、中芯國際、華虹在算力芯片代工中的角色

三、美國出口管制對供應鏈穩定性影響

第二節 關鍵材料與設備

一、光刻膠、硅片、銅互連材料國產化率

二、刻蝕、薄膜沉積、量測設備進口依賴度

三、供應鏈多元化策略實施進展

第三節 ip核與eda工具

一、arm、imagination等ip授權風險

二、華大九天、概倫電子等國產eda對算力芯片支持能力

三、開源risc-v在算力芯片中的可行性

第十章 算力軟件生態與標準化進程

第一節 算力調度與虛擬化

一、kubernetes對gpu資源調度優化

二、算力切分（mig、vgpu）技術普及率

三、跨云算力調度協議進展

第二節 編程框架與編譯器

一、cuda生態壟斷地位與替代方案

二、國產框架對多芯片支持

三、ai編譯器降低硬件綁定

第三節 行業標準與互操作性

一、中國算力互聯互通標準制定進展

二、ocp、odcc等開放組織對硬件規范影響

三、算力計量與計費標準缺失問題

第十一章 算力產業投融資與并購動態

第一節 全球投融資熱點

一、ai算力芯片初創企業融資高峰

二、云計算廠商并購邊緣算力平臺趨勢

三、ipo退出通道收緊對估值影響

第二節 中國資本流向

一、國家大基金三期對算力芯片投資方向

二、地方產業基金聚焦智算中心建設

三、vc/pe對軟件層關注度提升

第三節 投資邏輯演變

一、從“硬件性能”轉向“全棧交付能力”

二、生態壁壘成為估值核心因子

三、地緣政治風險納入盡調必選項

第十二章 2026-2030年“十五五”期間算力技術趨勢預測

第一節 架構創新方向

一、chiplet多芯粒集成成為高端算力標配

二、存算一體芯片在推理場景規模化應用

三、光子計算在特定hpc場景試點

第二節 能效與可持續發展

一、每瓦特算力目標值設定

二、液冷數據中心滲透率

三、綠電+算力一體化園區模式推廣

第三節 算力網絡與泛在化

一、算力像水電一樣“即取即用”愿景實現路徑

二、6g+算力融合催生空天地一體化算力網

三、個人終端本地算力（端側ai）占比提升

第十三章 2026-2030年中國算力市場預測

第一節 市場規模與結構預測

一、總算力規模年均復合增長率

二、ai算力占比從40%提升至70%

三、國產算力市占率突破50%情景分析

第二節 區域布局預測

一、八大算力樞紐集群效應強化

二、西部地區綠電算力成本優勢凸顯

三、京津冀、長三角算力協同機制完善

第三節 客戶結構演變

一、政府與國企采購占比

二、互聯網廠商轉向“自研+租賃”混合模式

三、制造業企業算力支出年均增長

第十四章 2026-2030年全球算力市場預測

第一節 全球算力規模與格局

一、全球總算力進入zettaflops時代

二、中美歐三極算力生態并行發展

三、新興市場（印度、中東）算力需求崛起

第二節 技術路線競爭預測

一、cuda生態是否被打破

二、risc-v+開源軟件棧能否構建新范式

三、量子-經典混合計算對傳統算力沖擊

第三節 供應鏈重構趨勢

一、去美化供應鏈加速建設

二、東南亞、墨西哥成為新制造基地

三、關鍵設備與材料本地化率目標設定

第十五章 算力產業投資機會與風險研判

第一節 高價值賽道排序

一、ai算力芯片 > 算力調度軟件 > 液冷基礎設施

二、垂直行業算力解決方案（金融、醫療、制造）

三、算力即服務（caas）平臺商業模式

第二節 投資建議

一、優先布局具備軟硬協同能力的企業

二、關注算力效率（非峰值性能）指標

三、重視知識產權與出口合規體系

第三節 風險預警

一、技術迭代導致資產快速貶值

二、生態封閉導致客戶鎖定失敗

三、電力與碳配額政策收緊影響運營

第十六章 算力產業進入壁壘與swot分析

第一節 行業進入壁壘

一、技術壁壘

二、資金壁壘

三、客戶認證壁壘

第二節 中國算力產業swot分析

一、優勢：龐大內需市場、工程師紅利、政策引導

二、劣勢：高端制造受限、基礎軟件薄弱、生態碎片化

三、機會：“十五五”國產替代窗口、ai爆發驅動

四、威脅：技術封鎖升級、國際巨頭降價競爭

第十七章 算力產業發展戰略建議

第一節 對芯片與硬件廠商

一、聚焦場景定義芯片，避免盲目對標

二、聯合軟件伙伴共建最小可行生態

三、采用“先邊緣后云端”漸進策略

第二節 對數據中心與云服務商

一、構建多芯片兼容的算力池

二、開發算力碳足跡追蹤系統

三、提供算力效能（非僅算力）sla承諾

第三節 對政府與投資機構

一、設立算力互操作性測試認證中心

二、引導綠電與算力協同規劃

三、支持開源社區與人才培養

第十八章 結論與展望

第一節 核心結論

一、“十四五”完成算力從“有沒有”到“用起來”跨越

二、“十五五”將實現“高效、綠色、自主、泛在”算力體系

三、軟件與生態決定國產算力最終成敗

第二節 未來展望

一、算力將成為數字經濟時代的核心生產要素

二、中國有望在特定領域實現局部領先

三、全球算力治理規則亟待建立

圖表目錄

圖表：算力行業生命周期

圖表：算力行業產業鏈全景圖

圖表：2023-2025年全球算力行業市場規模

圖表：2023-2025年中國算力行業市場規模

圖表：2023-2025年算力行業銷售收入

圖表：2023-2025年算力行業毛利潤及凈利潤

圖表：2023-2024年算力行業資產總計

圖表：2023-2024年算力行業負債總計

圖表：2023-2025年算力行業資產負債率

圖表：2025-2030年算力行業償債能力預測

圖表：2023-2025年算力行業市場集中度

圖表：2023-2025年算力市場價格走勢

圖表：2023-2025年算力行業產品產銷率

圖表：2023-2025年算力行業銷售收入

圖表：2023-2025年算力行業成本結構

圖表：2023-2025年算力行業銷售費用分析

圖表：2023-2025年算力行業管理費用分析

圖表：2023-2025年算力行業財務費用分析

圖表：2023-2025年中國gdp及增速走勢圖

圖表：“十五五”中國算力行業產值增速預測

圖表：2025-2030年中國算力行業市場規模預測

圖表：2025-2030年中國算力行業需求規模預測

圖表：“十四五”期間中國算力行業發展目標完成情況

圖表：算力行業swot分析圖

圖表：2025-2030年中國算力行業投資規模預測

圖表：2023-2025年算力行業銷售利潤率分析