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2026中國智能算力行業市場:以算力為基,筑智能時代

智能算力行業市場需求與發展前景如何?怎樣做價值投資?

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從年初DeepSeek大模型的爆火,到春晚AI互動創紀錄的算力消耗,再到十五五規劃將"全國一體化算力網"寫入國家戰略,智能算力已經從技術圈的專業術語演變為全民關注的基礎設施。

一、從"水電煤"到"智能氧氣":算力地位的歷史性躍升

如果問2025年中國科技產業最熱門的詞匯是什么,"智能算力"必然榜上有名。從年初DeepSeek大模型的爆火,到春晚AI互動創紀錄的算力消耗,再到十五五規劃將"全國一體化算力網"寫入國家戰略,智能算力已經從技術圈的專業術語演變為全民關注的基礎設施。

2025年除夕夜,當億萬觀眾在春晚現場通過AI生成專屬祝福圖片時,很少有人意識到,這短短幾分鐘的互動,單次請求的算力消耗高達10Tops,是傳統春晚互動算力消耗的100萬倍。豆包大模型在除夕當晚的峰值推理吞吐量達到633億tokens,在全球范圍內首次實現億級用戶規模的大模型推理并發。

這只是一個縮影。中研普華產業研究院在《2025-2030年中國智能算力行業市場分析及發展前景預測報告》中指出,智能算力正在成為AI時代的"智能氧氣"——它不再是可有可無的資源,而是支撐數字經濟運行的底層命脈。沒有算力,大模型無法訓練,智能體無法運行,人工智能賦能千行百業更是無從談起。

二、規模爆發:中國智能算力的"狂飆"與"理性"

中國智能算力市場正在經歷前所未有的爆發期。2024年,中國智能算力規模同比增長超過七成,增幅是同期通用算力增幅的三倍以上。截至2025年6月底,我國在用算力中心機架總規模已超過千萬標準機架,智能算力規模接近800EFLOPS。

中研普華研究報告預測,到2025年底,中國智能算力規模將突破1000EFLOPS大關,市場規模接近2000億元。這一增速在全球范圍內遙遙領先,中國已成為全球智能算力增長最快的區域市場。

然而,繁榮背后也有隱憂。2025年,算力租賃市場經歷了"價格雪崩"——H100 GPU的小時租賃價格從2023年的高位回落至當前水平,跌幅超過七成。A800等主流AI服務器的租賃價格在兩年內降幅超過五成。

中研普華產業研究院分析認為,價格大幅回調反映了市場從"野蠻生長"向"理性回歸"的轉變。一方面,地方政府、央企和互聯網巨頭自建智算中心加速,閑置產能大量釋放;另一方面,DeepSeek等高效開源模型的出現降低了大模型訓練門檻,市場焦點從"訓練"轉向"推理"。這種轉變意味著,單純依靠"囤卡"賺取差價的粗放模式已經走到盡頭,行業競爭正從"資源供給"轉向"技術整合與生態服務"。

三、十五五規劃:算力基建國產化的政策東風

2026年3月,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十五個五年規劃綱要》正式發布,為智能算力產業劃定了清晰的發展路線。

中研普華研究報告深入解讀,《綱要》在四個維度構建了算力與AI支撐科技自立自強的完整戰略體系:

第一,算力筑基:強化自主可控的"硬支撐"。 《綱要》明確提出"推進全國一體化算力網建設",加快國家樞紐算力設施集群建設,論證建設超大規模智算集群。更具戰略意義的是,規劃強調"強化科技基礎條件自主保障",推動算力基礎設施從"規模擴張"向"自主提質"轉型——從高端算力芯片的自主研發到智算中心的國產化部署,從存儲架構的創新突破到算力調度系統的自主可控,全方位降低對外部技術的依賴。

第二,AI攻堅:突破關鍵核心技術的"突破口"。 《綱要》將人工智能納入基礎研究的戰略性布局,強調"加強基礎研究戰略性、前瞻性、體系化布局"。在"人工智能+"行動中,規劃提出全方位賦能千行百業,促進生產方式深層次變革和生產力革命性躍遷。

第三,生態構建:打造協同創新的"軟環境"。 《綱要》提出研制高性能人工智能芯片和高可用基礎軟件棧,強化"模芯云用"協同創新。這意味著,未來的競爭不再是單一芯片或單一模型的競爭,而是芯片、框架、模型、應用全棧協同的生態競爭。

第四,綠色轉型:實現可持續發展的"必選項"。 隨著算力規模擴張,能耗問題日益突出。《綱要》強調推進算力資源綠色化發展,液冷技術、微電網、端側AI分流將成為緩解能耗壓力的重要手段。

中研普華認為,十五五規劃為智能算力產業提供了強有力的政策保障,從需求側看,"人工智能+"行動將創造海量算力需求;從供給側看,國產替代將加速推進,為本土企業打開歷史性機遇窗口。

四、國產突圍:從"跟跑"到"并跑"的芯片攻堅戰

在智能算力產業鏈中,加速芯片是核心中的核心。長期以來,GPU等高端算力芯片市場被國際巨頭壟斷,國產芯片只能在夾縫中求生存。但2025年,這一格局正在發生根本性改變。

華為昇騰作為國產AI算力的領軍者,2025年實現了關鍵突破。昇騰910C采用先進工藝正式量產,性能達到國際旗艦產品的八成水平。更關鍵的是,華為通過"超節點+集群"戰略,利用自研互聯技術有效彌補了單芯片性能的差距。目前,昇騰AI云服務客戶數已突破數千家,全面適配DeepSeek、盤古、文心一言等主流大模型。

寒武紀在2025年迎來了業績爆發。其思元系列芯片在云端訓練與推理領域實現規模化商用,獲得互聯網大廠的百億級訂單。寒武紀的崛起標志著國產AI芯片從"能用"走向"好用",開始在高端市場與國際巨頭正面競爭。

海光信息則憑借兼容CUDA生態的優勢,在政務云、金融信創等場景獲得大量訂單。其深算DCU性能達到國際主流產品的九成水平,成為國產替代的重要選擇。

中研普華產業研究院指出,國產算力芯片的突圍并非偶然,而是政策、市場、技術三重因素共振的結果。政策層面,"東數西算"工程和大模型推理需求爆發為國產芯片提供了廣闊市場;技術層面,中芯國際等本土晶圓廠的工藝突破為芯片量產提供了制造保障;市場層面,互聯網大廠的"去英偉達化"趨勢為國產芯片創造了導入機會。

五、應用重構:從"訓練為王"到"推理主導"

2025年,智能算力的應用結構正在發生深刻變化。過去,算力需求主要集中在模型訓練環節,大模型廠商是算力采購的主力。但隨著DeepSeek等高效開源模型的普及,市場焦點正從"訓練大模型"轉向"模型的實際應用"。

這種轉變帶來了三個顯著趨勢:

第一,推理算力需求爆發。 根據行業預測,到2028年,推理算力在整體AI算力中的占比將達到七成以上。與訓練不同,推理對實時性要求更高,對低延遲場景的需求更為迫切。這意味著,未來智算中心的布局需要更加貼近用戶,"東數西算"的算力調度模式也需要相應調整。

第二,Token消耗量幾何級增長。 摩根大通預測,中國的AI推理Token消耗量預計將從2025年的約10千萬億增長至2030年的約3900千萬億,五年間增長約370倍。這一增長主要來自智能體(Agent)模式的普及——與早期的問答模式不同,智能體需要在后臺持續執行多步驟任務,單次活躍會話的Token吞吐量呈幾何級數增長。

第三,多模態應用推高算力門檻。 視頻生成、圖像理解等多模態應用的落地進一步推高了算力消耗。以視頻生成為例,生成一條短視頻的Token消耗是傳統文本問答的數百倍。這意味著,未來的算力基礎設施需要具備更強的并行處理能力和更高的帶寬支持。

中研普華《2025-2030年中國智能算力行業市場分析及發展前景預測報告》強調,應用結構的變化將重塑算力產業鏈的競爭格局。誰能更好地滿足推理場景的低延遲需求,誰能在多模態處理上實現技術突破,誰就能在下一階段的競爭中占據先機。

六、商業模式進化:從"賣算力"到"賣服務"

隨著市場成熟,智能算力行業的商業模式也在快速進化。

算力租賃市場在2025年經歷了從"野蠻生長"到"高質量發展"的轉折。早期,算力租賃的核心競爭力在于"有卡",誰能拿到高端GPU誰就能賺取高額利潤。但2025年,市場邏輯發生了根本性轉變——從"搶卡"轉向"拼交付"。

中研普華產業研究院觀察到,當前算力租賃市場的競爭焦點已經轉向:

- 資源利用率:誰能把GPU的空轉時間降到最低;

- 交付穩定性:誰能保障訓練任務不中斷、推理服務低延遲;

- 成本結構優化:誰能在電力、合規等成本壓力下保持盈利;

- 風險管控能力:誰能在市場波動中穩健運營。

云服務模式也在升級。頭部云廠商不再滿足于提供裸金屬服務器,而是推出MaaS(模型即服務)、Agent開發支持等增值服務。阿里云、騰訊云等近期上調了部分模型的調用價格,原因是除了GPU外,存儲乃至CPU都面臨供應鏈壓力,但云廠商憑借規模優勢能夠優先獲得上游供應。

智算中心運營則呈現出"重資產+輕運營"的特征。地方政府和央企主導投資建設智算中心,但運營層面更多引入專業化團隊。這種分工模式既保障了基礎設施的公共屬性,又提高了運營效率。

七、投資策略:十五五規劃下的產業機遇

站在2025年的歷史節點,智能算力產業正處于十五五規劃啟動的關鍵期。中研普華《2025-2030年中國智能算力行業市場分析及發展前景預測報告》提出以下核心投資建議:

第一,關注國產算力芯片的投資機會。 隨著十五五規劃明確提出"研制高性能人工智能芯片"和"強化科技基礎條件自主保障",國產算力芯片企業將迎來歷史性發展機遇。建議重點關注具備全棧自研能力、已實現規模化商用、生態適配良好的企業。

第二,布局智算中心建設與運營賽道。 十五五規劃提出"論證建設超大規模智算集群",地方政府和央企的智算中心投資將持續加碼。建議關注在智算中心設計、建設、運營方面有成熟經驗,具備液冷等綠色技術儲備的企業。

第三,把握算力租賃與云服務的轉型機遇。 盡管算力租賃價格承壓,但市場需求依然旺盛。未來的贏家不再是簡單的"二房東",而是能夠提供穩定交付、增值服務、智能調度的平臺型企業。

第四,重視AI應用端的投資機會。 隨著推理算力需求爆發,AI應用將迎來井噴期。建議關注在智能體、多模態應用、行業解決方案方面有技術積累和應用場景的企業。

第五,警惕行業風險。 技術迭代風險、國際貿易風險、市場競爭加劇風險是智能算力行業面臨的三大挑戰。投資者應關注企業的技術護城河、供應鏈安全、盈利能力可持續性。

八、結語:以算力為基,筑智能時代

從春晚的億級并發到十五五規劃的戰略部署,從價格雪崩到國產突圍,中國智能算力產業正在經歷一場深刻的變革。這場變革不僅是技術層面的升級,更是產業邏輯的重構。

中研普華依托專業數據研究體系,對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析,致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系,我們助力合作方有效控制投資風險,優化運營成本結構,發掘潛在商機,持續提升企業市場競爭力。

若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果,可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年中國智能算力行業市場分析及發展前景預測報告》,該報告基于全球視野與本土實踐,為企業戰略布局提供權威參考依據。

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