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2026中国智能算力行业市场:以算力为基,筑智能时代

智能算力行业发展机遇大,如何驱动行业内在发展动力?

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从年初DeepSeek大模型的爆火,到春晚AI互动创纪录的算力消耗,再到十五五规划将"全国一体化算力网"写入国家战略,智能算力已经从技术圈的专业术语演变为全民关注的基础设施。

一、从"水电煤"到"智能氧气":算力地位的历史性跃升

如果问2025年中国科技产业最热门的词汇是什么,"智能算力"必然榜上有名。从年初DeepSeek大模型的爆火,到春晚AI互动创纪录的算力消耗,再到十五五规划将"全国一体化算力网"写入国家战略,智能算力已经从技术圈的专业术语演变为全民关注的基础设施。

2025年除夕夜,当亿万观众在春晚现场通过AI生成专属祝福图片时,很少有人意识到,这短短几分钟的互动,单次请求的算力消耗高达10Tops,是传统春晚互动算力消耗的100万倍。豆包大模型在除夕当晚的峰值推理吞吐量达到633亿tokens,在全球范围内首次实现亿级用户规模的大模型推理并发。

这只是一个缩影。中研普华产业研究院在《2025-2030年中国智能算力行业市场分析及发展前景预测报告》中指出,智能算力正在成为AI时代的"智能氧气"——它不再是可有可无的资源,而是支撑数字经济运行的底层命脉。没有算力,大模型无法训练,智能体无法运行,人工智能赋能千行百业更是无从谈起。

二、规模爆发:中国智能算力的"狂飙"与"理性"

中国智能算力市场正在经历前所未有的爆发期。2024年,中国智能算力规模同比增长超过七成,增幅是同期通用算力增幅的三倍以上。截至2025年6月底,我国在用算力中心机架总规模已超过千万标准机架,智能算力规模接近800EFLOPS。

中研普华研究报告预测,到2025年底,中国智能算力规模将突破1000EFLOPS大关,市场规模接近2000亿元。这一增速在全球范围内遥遥领先,中国已成为全球智能算力增长最快的区域市场。

然而,繁荣背后也有隐忧。2025年,算力租赁市场经历了"价格雪崩"——H100 GPU的小时租赁价格从2023年的高位回落至当前水平,跌幅超过七成。A800等主流AI服务器的租赁价格在两年内降幅超过五成。

中研普华产业研究院分析认为,价格大幅回调反映了市场从"野蛮生长"向"理性回归"的转变。一方面,地方政府、央企和互联网巨头自建智算中心加速,闲置产能大量释放;另一方面,DeepSeek等高效开源模型的出现降低了大模型训练门槛,市场焦点从"训练"转向"推理"。这种转变意味着,单纯依靠"囤卡"赚取差价的粗放模式已经走到尽头,行业竞争正从"资源供给"转向"技术整合与生态服务"。

三、十五五规划:算力基建国产化的政策东风

2026年3月,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》正式发布,为智能算力产业划定了清晰的发展路线。

中研普华研究报告深入解读,《纲要》在四个维度构建了算力与AI支撑科技自立自强的完整战略体系:

第一,算力筑基:强化自主可控的"硬支撑"。 《纲要》明确提出"推进全国一体化算力网建设",加快国家枢纽算力设施集群建设,论证建设超大规模智算集群。更具战略意义的是,规划强调"强化科技基础条件自主保障",推动算力基础设施从"规模扩张"向"自主提质"转型——从高端算力芯片的自主研发到智算中心的国产化部署,从存储架构的创新突破到算力调度系统的自主可控,全方位降低对外部技术的依赖。

第二,AI攻坚:突破关键核心技术的"突破口"。 《纲要》将人工智能纳入基础研究的战略性布局,强调"加强基础研究战略性、前瞻性、体系化布局"。在"人工智能+"行动中,规划提出全方位赋能千行百业,促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。

第三,生态构建:打造协同创新的"软环境"。 《纲要》提出研制高性能人工智能芯片和高可用基础软件栈,强化"模芯云用"协同创新。这意味着,未来的竞争不再是单一芯片或单一模型的竞争,而是芯片、框架、模型、应用全栈协同的生态竞争。

第四,绿色转型:实现可持续发展的"必选项"。 随着算力规模扩张,能耗问题日益突出。《纲要》强调推进算力资源绿色化发展,液冷技术、微电网、端侧AI分流将成为缓解能耗压力的重要手段。

中研普华认为,十五五规划为智能算力产业提供了强有力的政策保障,从需求侧看,"人工智能+"行动将创造海量算力需求;从供给侧看,国产替代将加速推进,为本土企业打开历史性机遇窗口。

四、国产突围:从"跟跑"到"并跑"的芯片攻坚战

在智能算力产业链中,加速芯片是核心中的核心。长期以来,GPU等高端算力芯片市场被国际巨头垄断,国产芯片只能在夹缝中求生存。但2025年,这一格局正在发生根本性改变。

华为昇腾作为国产AI算力的领军者,2025年实现了关键突破。昇腾910C采用先进工艺正式量产,性能达到国际旗舰产品的八成水平。更关键的是,华为通过"超节点+集群"战略,利用自研互联技术有效弥补了单芯片性能的差距。目前,昇腾AI云服务客户数已突破数千家,全面适配DeepSeek、盘古、文心一言等主流大模型。

寒武纪在2025年迎来了业绩爆发。其思元系列芯片在云端训练与推理领域实现规模化商用,获得互联网大厂的百亿级订单。寒武纪的崛起标志着国产AI芯片从"能用"走向"好用",开始在高端市场与国际巨头正面竞争。

海光信息则凭借兼容CUDA生态的优势,在政务云、金融信创等场景获得大量订单。其深算DCU性能达到国际主流产品的九成水平,成为国产替代的重要选择。

中研普华产业研究院指出,国产算力芯片的突围并非偶然,而是政策、市场、技术三重因素共振的结果。政策层面,"东数西算"工程和大模型推理需求爆发为国产芯片提供了广阔市场;技术层面,中芯国际等本土晶圆厂的工艺突破为芯片量产提供了制造保障;市场层面,互联网大厂的"去英伟达化"趋势为国产芯片创造了导入机会。

五、应用重构:从"训练为王"到"推理主导"

2025年,智能算力的应用结构正在发生深刻变化。过去,算力需求主要集中在模型训练环节,大模型厂商是算力采购的主力。但随着DeepSeek等高效开源模型的普及,市场焦点正从"训练大模型"转向"模型的实际应用"。

这种转变带来了三个显著趋势:

第一,推理算力需求爆发。 根据行业预测,到2028年,推理算力在整体AI算力中的占比将达到七成以上。与训练不同,推理对实时性要求更高,对低延迟场景的需求更为迫切。这意味着,未来智算中心的布局需要更加贴近用户,"东数西算"的算力调度模式也需要相应调整。

第二,Token消耗量几何级增长。 摩根大通预测,中国的AI推理Token消耗量预计将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿,五年间增长约370倍。这一增长主要来自智能体(Agent)模式的普及——与早期的问答模式不同,智能体需要在后台持续执行多步骤任务,单次活跃会话的Token吞吐量呈几何级数增长。

第三,多模态应用推高算力门槛。 视频生成、图像理解等多模态应用的落地进一步推高了算力消耗。以视频生成为例,生成一条短视频的Token消耗是传统文本问答的数百倍。这意味着,未来的算力基础设施需要具备更强的并行处理能力和更高的带宽支持。

中研普华《2025-2030年中国智能算力行业市场分析及发展前景预测报告》强调,应用结构的变化将重塑算力产业链的竞争格局。谁能更好地满足推理场景的低延迟需求,谁能在多模态处理上实现技术突破,谁就能在下一阶段的竞争中占据先机。

六、商业模式进化:从"卖算力"到"卖服务"

随着市场成熟,智能算力行业的商业模式也在快速进化。

算力租赁市场在2025年经历了从"野蛮生长"到"高质量发展"的转折。早期,算力租赁的核心竞争力在于"有卡",谁能拿到高端GPU谁就能赚取高额利润。但2025年,市场逻辑发生了根本性转变——从"抢卡"转向"拼交付"。

中研普华产业研究院观察到,当前算力租赁市场的竞争焦点已经转向:

- 资源利用率:谁能把GPU的空转时间降到最低;

- 交付稳定性:谁能保障训练任务不中断、推理服务低延迟;

- 成本结构优化:谁能在电力、合规等成本压力下保持盈利;

- 风险管控能力:谁能在市场波动中稳健运营。

云服务模式也在升级。头部云厂商不再满足于提供裸金属服务器,而是推出MaaS(模型即服务)、Agent开发支持等增值服务。阿里云、腾讯云等近期上调了部分模型的调用价格,原因是除了GPU外,存储乃至CPU都面临供应链压力,但云厂商凭借规模优势能够优先获得上游供应。

智算中心运营则呈现出"重资产+轻运营"的特征。地方政府和央企主导投资建设智算中心,但运营层面更多引入专业化团队。这种分工模式既保障了基础设施的公共属性,又提高了运营效率。

七、投资策略:十五五规划下的产业机遇

站在2025年的历史节点,智能算力产业正处于十五五规划启动的关键期。中研普华《2025-2030年中国智能算力行业市场分析及发展前景预测报告》提出以下核心投资建议:

第一,关注国产算力芯片的投资机会。 随着十五五规划明确提出"研制高性能人工智能芯片"和"强化科技基础条件自主保障",国产算力芯片企业将迎来历史性发展机遇。建议重点关注具备全栈自研能力、已实现规模化商用、生态适配良好的企业。

第二,布局智算中心建设与运营赛道。 十五五规划提出"论证建设超大规模智算集群",地方政府和央企的智算中心投资将持续加码。建议关注在智算中心设计、建设、运营方面有成熟经验,具备液冷等绿色技术储备的企业。

第三,把握算力租赁与云服务的转型机遇。 尽管算力租赁价格承压,但市场需求依然旺盛。未来的赢家不再是简单的"二房东",而是能够提供稳定交付、增值服务、智能调度的平台型企业。

第四,重视AI应用端的投资机会。 随着推理算力需求爆发,AI应用将迎来井喷期。建议关注在智能体、多模态应用、行业解决方案方面有技术积累和应用场景的企业。

第五,警惕行业风险。 技术迭代风险、国际贸易风险、市场竞争加剧风险是智能算力行业面临的三大挑战。投资者应关注企业的技术护城河、供应链安全、盈利能力可持续性。

八、结语:以算力为基,筑智能时代

从春晚的亿级并发到十五五规划的战略部署,从价格雪崩到国产突围,中国智能算力产业正在经历一场深刻的变革。这场变革不仅是技术层面的升级,更是产业逻辑的重构。

中研普华依托专业数据研究体系,对行业海量信息进行系统性收集、整理、深度挖掘和精准解析,致力于为各类客户提供定制化数据解决方案及战略决策支持服务。通过科学的分析模型与行业洞察体系,我们助力合作方有效控制投资风险,优化运营成本结构,发掘潜在商机,持续提升企业市场竞争力。

若希望获取更多行业前沿洞察与专业研究成果,可参阅中研普华产业研究院最新发布的《2025-2030年中国智能算力行业市场分析及发展前景预测报告》,该报告基于全球视野与本土实践,为企业战略布局提供权威参考依据。

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