算力基建的定義是指以數據服務器、運算中心、數據存儲陣列等為核心，實現數據信息的計算、存儲、傳遞、加速、展示等功能的數據中心、智能計算中心等算力基礎設施的建設活動。它是新型信息基礎設施的重要組成部分，也是數字經濟發展的重要基石。這些設施通過提供高性能的計算能力，支持各類數據密集型應用的運行，滿足科學研究、產業升級和社會生活的多樣化需求。
具體來說，算力基建涵蓋了數據中心、云計算平臺、大數據分析等多個環節，形成了一個完整的ICT服務體系。它不僅包括實體設施如數據中心，還涉及算力傳輸網絡、管理平臺和應用服務等軟件層面的內容。此外，算力基建還包括智算中心、超算中心等高級形態，其中智算中心是基于人工智能理論，采用人工智能計算架構的算力基礎設施，專為人工智能應用提供算力服務、數據服務和算法服務;而超算中心則是基于超級計算機或大規模計算集群的數據中心，具備大規模并行計算能力。
算力基建行業，作為信息技術領域的重要分支，是指構建、運營和優化用于數據處理、存儲和傳輸的基礎設施，包括數據中心、云計算平臺、高性能計算集群等。這些設施是支撐數字經濟、人工智能、大數據分析等新興產業發展的基石，對于提升國家競爭力、推動經濟社會高質量發展具有重要意義。
中國算力總規模已位列全球第二
在數字經濟與人工智能技術雙重驅動下，算力已成為繼電力、網絡之后的新型生產要素，是支撐國家競爭力的戰略性基礎設施。中國算力基建行業以數據中心、服務器、智能算法平臺等為核心載體，服務于人工智能、云計算、大數據等前沿領域的需求。截至2023年，我國算力總規模已位列全球第二，累計建成國家級超算中心14個，全國在用超大型和大型數據中心達633個、智算中心達60個，這為我國在算力領域的發展奠定了堅實的基礎。地方政府也積極響應國家政策，紛紛制定具體的算力發展規劃。
隨著數字技術在各個行業應用的不斷深入，傳統產業的數字化轉型開始加速，對算力的需求也在不斷增長。事實上，算力對宏觀經濟的拉動作用已經開始顯現。根據《2022—2023全球計算力指數評估報告》，算力指數每提升1點，數字經濟增加值和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書(2023年)》顯示，算力每投入1元錢，就將帶動3至4元的GDP增長。
為了滿足算力需求的指數級增長，數據中心的部署也如火如荼。據不完全統計，截至2024年上半年，全國已經建設和正在建設的智算中心超過250個，2024年上半年，智算中心招投標相關事件791起，同比增長高達407%;已有超20個城市建設了智算中心。截至2024年5月底，全國規劃具有超萬張GPU集群的智算中心已有十多個。
中國作為全球最大的算力市場之一，正通過“東數西算”工程、綠色數據中心建設、國產芯片替代等戰略，加速構建高效、低碳、自主可控的算力體系。
《中國算力發展報告(2024年)》顯示，2024年，我國在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模達246EFLOPS，位居世界前列。
近年來，我國政府高度重視算力基礎設施建設。國家發展改革委等三部門聯合印發《國家數據基礎設施建設指引》，明確提出要加快推進算力基礎設施建設。《指引》強調，要推進算力與綠色電力協同發展，加強大型風光基地和算力樞紐節點聯動，引導新建算力中心與可再生能源發電協同布局，提升可再生能源利用水平，促進更多綠色電力轉換成綠色算力。
一、行業現狀與技術演進
1、需求爆發與供給瓶頸
算力需求呈現指數級增長，頭部企業訂單激增，如海南華鐵簽訂36.9億元算力服務協議，藍耘科技獲37億元云訂單。阿里、騰訊等企業將50%以上的資本開支投向算力集群，算力租賃市場占比持續擴大。然而，供給端面臨雙重挑戰：
技術壁壘：7nm以下先進制程芯片國產化率不足20%，依賴進口;
能耗約束：數據中心PUE優化需依賴液冷技術，但推廣成本較高。以無錫中物達數據中心為例，其PUE≤1.3的低碳設計成為行業標桿，但全國僅41%的數據中心達到PUE≤1.4的標準。
2、技術創新與綠色轉型
液冷技術、高密度算力芯片等成為突破能耗瓶頸的關鍵。中科曙光通過“曙光智算”推動綠色算力中心整合，液冷服務器滲透率有望突破40%。同時，量子計算、存算一體架構等前沿技術加速產業化，如超導量子芯片實現50量子比特處理器的工程化驗證，金融加密與藥物研發領域已現商業化案例。
3、產業鏈協同與國產替代
上游：英偉達H20芯片與華為升騰系列主導市場，國產替代進程加速;
中游：阿里云、騰訊云、華為云占據公有云市場70%份額，頭部企業通過資本整合強化運維能力;
下游：工業互聯網、智能安防、自動駕駛等場景推動算力應用多元化。
據中研產業研究院《2025-2030年中國算力基建行業深度全景分析及投資趨勢預測報告》分析：
當前，中國算力基建行業正從“量”的積累轉向“質”的躍升。一方面，長三角、貴州等區域數據中心集群初具規模，服務器承載能力超225萬臺，光纜長度達191.6萬公里，硬件基礎日益堅實;另一方面，算力效率與場景適配性成為新焦點。例如，醫療影像實時推理需算力密度提升30%，金融風控模型訓練依賴動態能效管理。未來，行業需解決三大矛盾：技術自主性與全球競爭的矛盾、能耗約束與算力需求的矛盾、標準化缺失與生態協同的矛盾。在此背景下，異構計算架構升級、邊緣-超算協同、量子計算融合等技術路徑，將成為破局關鍵。
二、投資趨勢與戰略機遇
1、核心賽道
國產替代：華為升騰鏈、中科系服務器等自主技術企業具備長期價值;
綠色算力：液冷技術、智能供電方案提供商受益于政策強制推動;
區域布局：“東數西算”節點城市(如內蒙古、貴州)算力市場規模年均增速超30%。
2、風險與挑戰
技術迭代風險：AI芯片制程升級可能導致現有產能貶值;
政策不確定性：數據安全法規趨嚴增加合規成本;
生態碎片化：不同架構的算力平臺兼容性不足，制約資源調度效率。
3、場景化突破
智能駕駛需邊緣計算毫秒級響應，工業互聯網依賴端-邊-云三級調度體系，智慧城市安防日均處理2.3PB級數據。這些場景要求算力基建與垂直行業深度融合，推動“算力+行業”定制化解決方案發展。
三、未來行業三大趨勢
中國算力基建行業正處于歷史性機遇期，其發展不僅關乎技術突破，更是國家戰略競爭力的體現。從現狀看，行業已形成“需求爆發-技術攻堅-生態重構”的良性循環，但在芯片自主化、能耗優化、標準統一等方面仍需補足短板。未來，三大趨勢將主導行業演進：
綠色智能算力：液冷技術普及、PUE強制標準、可再生能源應用推動低碳轉型;
自主可控生態：RISC-V指令集、存算一體芯片等技術加速國產替代，華為升騰鏈、中科系企業引領產業鏈協同;
場景驅動創新：AI大模型訓練、量子-經典混合計算、工業互聯網等場景倒逼算力密度與效率提升。
長遠來看，算力基建將成為數字經濟的“水電煤”，其乘數效應將輻射至智能制造、智慧醫療、金融科技等全領域。政策引導下，行業需構建“技術-資本-場景”三位一體的發展模式，通過標準化建設、跨區域調度、開放合作，最終實現從“算力大國”向“算力強國”的跨越。
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