算力基础设施及算力服务行业市场规模及发展前景
思瀚产业研究院 超聚变    2026-05-23

算力是以计算为核心，集存储、网络为一体的新型生产力，以算力基础设施（数据中心、智算中心、边缘节点等）的核心算力服务于社会各行各业实质化需求，是激活数据要素潜能、推动科技创新与产业升级的核心支撑。算力产业围绕“算力”这一核心生产要素，涵盖算力的生产、调度、运营、适配及行业应用等产业全链条，按照产业链可分为以芯片、服务器、数据中心/智算中心、云服务等算力设备及服务为核心的算力基础设施，以人工智能框架、模型、中间件等为核心的算力应用，以及最终实现人工智能技术在现实场景落地的数智化解决方案。

2、算力产业市场规模

随着人工智能、物联网、汽车电子、消费电子、云计算等多个应用领域的市场增量需求，算力产业迎来高速发展。

根据信通院数据，截至 2025 年 6 月，全球计算设备算力总规模为 4,495EFlops，大幅增长 117%，其中基础算力规模（FP32）为 597EFlops；

智能算力规模（换算为 FP32）为 3,846EFlops，占总算力比例达到 85%，同比增加 13 个百分点；

超算算力规模（换算为 FP32）为 52EFlops，同比增长 63%。

随着智能算力成为绝对主导，预计未来五年全球算力规模将以超过60%的速度增长，至 2030 年全球算力将超过 50ZFlops，其中智能算力占比将超过 95%。中国是全球算力产业的重要参与者，在算力产业全链条均进行布局。

根据IDC 数据，2025 年中国智能算力规模将达到 1,037.3EFLOPS，预计到 2028 年将达到 2,781.9EFLOPS，而 2025 年中国通用算力规模将达到 85.8EFLOPS，预计到2028 年将达到 140.1EFLOPS。预测显示，2023-2028 年期间，中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达到 46.2%，通用算力规模预计达到 18.8%。

3、算力基础设施与算力服务行业概况

算力基础设施作为算力生产的“核心工厂”，其核心零部件、设备以及算力集群的性能、能效与适配性直接决定了算力产业的运行效率与发展边界，而算力服务是推动算力在应用场景中落地的重要环节。在算力需求呈爆炸式增长的当下，算力基础设施与算力服务不仅是算力供给的基础，更成为推动算力产业技术迭代、生态重构与场景赋能的核心驱动力。

当前，算力基础设施呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高效能治理具有重要意义。算力基础设施的基本算力单元是服务器。

服务器比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵，具有高速 CPU 运算能力、更高的可靠性、更强的 I/O 外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。按服务器架构及应用场景可分成通用服务器、智算服务器等。通用服务器主要以 CPU 为算力来源，优化了单线程性能和通用计算任务，而非针对并行处理，主要采用提高核心数来提升算力。

随着 AI 技术的发展，数据量呈几何倍增长，需要大量并行处理能力来训练和推理，导致通用型服务器难以满足日益增长的算力需求。

智算服务器是指专为人工智能应用设计的高性能计算机设备。相较于通用型服务器，智算服务器有以下特点：

1）硬件架构：智算服务器采用异构计算架构，通过异构形式适应不同应用范围以及提升服务器的数据处理能力，异构方式包括 CPU 与 GPU、TPU 等多种加速芯片，目前广泛使用的智算服务器为 CPU与 GPU 的组合；

2）GPU 数量：通用型服务器一般采用一个或两个 GPU，智算服务器需要承担大量的计算，一般配置四块 GPU 以上；

3）设计不同：智算服务器由于有多个 GPU，需要针对系统结构、散热、拓扑等做专门设计。以上特点使得智算服务器拥有更强的并行处理能力、更快的处理速度和更大的存储空间，能够支持大规模数据处理、模型训练、推理计算等复杂任务。

（1）行业市场规模

算力基础设施行业覆盖广泛，涵盖算力芯片、服务器、数据中心、云服务等多个层级。以服务器市场规模作为算力基础设施行业规模参照，根据行业咨询机构 IDC 数据，2025 年全球服务器市场出货量达到 1,678 万台，同比增长 15.3%；市场规模约为 4,441 亿美元，同比增长 80.4%。驱动这一增长的核心要素包括人工智能算力需求激增、云计算基础设施持续扩容、企业数字化转型深化以及边缘计算部署规模扩大。特别是生成式 AI 模型训练与推理对高性能计算（HPC）服务器的需求呈现指数级上升趋势，推动智算服务器等高端产品线快速增长。

美国及中国是算力产业的主要参与者，也是服务器市场份额及出货量增长最快的国家，2025 年度，美国服务器市场出货量占比达 46%，而中国服务器市场出货量占比为 28%。2025 年，中国服务器市场在人工智能需求的强力驱动下实现跨越式增长，全年出货量达 464 万台，其中 x86 服务器出货量占比约 78%，出货量增速仅 4.4%但市场规模增速为 46.0%，主要系 AI 服务器单价更高，成为推动整体市场爆发的核心引擎。

（2）行业发展前景

①全球算力需求持续提升，推动算力基础设施及算力服务各层级市场规模快速提升

人工智能、大模型等新兴技术的快速发展推动算力需求向异构计算、高性能计算转型，也进一步推动算力基础设施行业市场规模快速提升。算力芯片方面，根据 IFIND 统计数据，2021 年全球 GPU 芯片市场规模为 335 亿美元，2023 年为 604 亿美元，2021-2023 年复合年均增速为 34.28%，预计 2030 年市场规模将增长至 4,774 亿美元，2023-2030 年复合年均增速为 34.36%。

服务器领域，根据IDC 数据，2025 年全球服务器市场出货量达到 1,678 万台，同比增长 15.3%；市场规模约为 4,441 亿美元，同比增长 80.4%，这一数据充分印证了算力基础设施行业市场规模与算力需求的强关联性。在算力市场整体快速增长背景下，不同细分领域算力发展呈现差异化发展趋势，通用算力规模保持稳步增长，而智能算力受人工智能技术发展及落地驱动，增速更快。

自 2022 年以来，大模型训练场景快速推动集中化的数据中心服务器需求显著提升，并进一步推动了超节点、算力集群等部署形态的发展；随着大模型推理场景逐步落地带来的边缘端算力需求提升，叠加 OpenClaw 等新兴产品带来的个人大模型部署需求增长，边缘端算力基础设施也在快速增长。

从产业链层级来看，算力市场的快速发展已经带动从芯片、光模块、内存等核心零部件到服务器整机、算力集群，再到算力部署解决方案、算力应用的全链条产业的规模提升，但核心零部件市场等硬件侧市场发展相对更快，算力应用层则仍处于摸索阶段，大模型厂商也在不断探索商业化路径。短期来看，核心零部件以及整机市场的发展确定性更强。

②异构计算架构普及，从单一 CPU 架构向多算力芯片协同转变

2025 年作为大模型应用落地元年，全球大模型技术正加速从“技术验证”迈向“商业闭环”。以大模型为代表的 AI 技术落地极大催生了对智算算力的需求，智算算力已成为算力产业的核心驱动力。从技术架构来看，算力基础设施使用的算力芯片已从单一 CPU 架构转向“CPU+GPU+DPU+ASIC”的异构计算模式，通过多芯片协同工作，大幅提升了算力输出效率。例如，英伟达下一代产品凭借 3nm 制程工艺，单片算力突破 20PFLOPS，而华为昇腾、谷歌 TPU 等专用芯片通过存算一体设计，将内存带宽提升 5 倍以上。

在此背景下，支撑多类别算力芯片的异构计算架构，已成为提升系统效能、适配复杂业务场景、实现算力高效利用的关键路径。异构计算架构通过统筹不同架构算力芯片的协同工作，可针对通用计算、并行计算、AI 训练推理、低时延加速、专用场景处理等差异化任务进行最优算力匹配，避免单一芯片在性能、功耗、成本上的局限，显著提升系统整体算力密度与能效比；能够兼容不同厂商、不同代际的算力芯片，增强平台扩展性与投资延续性，已成为算力基础设施供应商的核心竞争力。

从算力基础设施服务商角度，对于异构计算的支持则体现在多算力芯片兼容及多元算力统一纳管两方面。在多算力芯片兼容方面，服务器整机厂商需在架构设计阶段即统筹考虑兼容性问题，服务器应支持不同架构、不同品牌加速芯片的灵活组合与部署，并在软硬件层面完成深度适配，从而满足多算力平台并行部署及国产化替代需求。

在多元算力统一纳管方面，尽管国际主流 AI 芯片仍由英伟达主导，但国产芯片已呈百花齐放之势，客户侧算力池通常涵盖国内外多种算力芯片，亟需算力基础设施服务商提供异构算力统一调配与协同部署能力，实现多元算力资源的高效整合与弹性调度。

③绿色低碳转型深化，液冷成为从服务器到数据中心的主流散热方案，算电协同助力数据中心应对电力需求增长

作为新质生产力的关键载体，算力正深刻重构产业生态，但其发展建设过程中的能耗和碳排放问题日益凸显，发展绿色算力已经成为业界普遍共识；人工智能训推环节的高能耗也导致数据中心用电需求持续提升，带动电力设备及储能产业链景气度提升。

绿色算力从单一能效优化升级为涵盖技术革新、政策协同、产业模式创新的系统工程，需要围绕着算力生产、供给、运营、应用的全过程，通过统筹推进算力设备、算力载体、算能协同和算用协同等多个环节的绿色化体系建设，实现高质量算力绿色低碳发展。

技术创新是降低算力能耗的核心抓手，液冷技术从试点走向规模化普及，成为算力基础设施技术升级的核心趋势之一，实现从液冷组件、液冷整机柜到液冷集群的多层级应用：芯片层面通过先进制程、存算一体架构减少数据搬运能耗；服务器层面普及高密度集成服务器普及，液冷服务器占比不断提升；在数据中心层面，液冷技术成为主流，浸没式、冷板式液冷替代传统风冷，并通过深度利用自然冷源，进一步减少整体能耗。

同时，大型、超大型算力中心负荷集中、密度大，未来智算中心扩张将进一步加剧局部电网扩容压力；受此趋势影响，国家政策持续强化算力与能源协同布局，数据中心逐步纳入新型电力系统体系，算电协同已从行业概念升级为国家级新基建方向，政府工作报告明确提出推动绿色电力与算力协同布局，并加强全国算力监测与调度体系建设，通过负荷调节和绿电供给相结合的方式提升电力系统运行效率，推动算力基础设施与新型电力系统深度融合。

④单机柜算力密度持续提升，超节点成为算力新底座

传统智算中心受限于芯片工艺物理极限、“内存墙”瓶颈及通用服务器性能天花板，算力供给已难以匹配当前爆发式增长的需求。服务器高密度部署与集群化应用，通过 Scale-up 纵向扩展与 Scale-out 横向扩展等多种路径，推动算力资源实现规模化供给，显著提升了算力密度与空间利用率，为大型数据中心的高效运营奠定了坚实基础。

超节点作为整机柜级一体化紧耦合算力系统，已成为 AI 大模型训练的核心基础设施。其通过芯片级高速互联、统一液冷供电与集中式管理，有效破解了传统服务器集群在带宽、时延与运维层面的瓶颈。

当前，全球 AI 算力架构正加速向超节点演进：英伟达已推出标杆方案，国内厂商亦密集发布自研产品，在集成密度、通信速率与计算能力等关键指标上逐步逼近国际一流水准。超节点更为国产加速卡追赶国际领先水平开辟了新的可能。在该架构下，不同计算单元得以通过更低通信延迟与更高带宽实现深度协同，从根本上提升集群有效算力。

借助架构与互联层面的系统性创新，国内算力体系无需完全依赖单卡性能突破，而是通过规模化堆叠，在集群有效算力上逼近甚至在特定场景下超越海外领先水平。超节点的技术攻坚聚焦于高密集成、高速互联、全局协同、可靠运维四大维度。

单机柜上百颗芯片带来数百千瓦级供电压力与极致散热挑战，亟须高效液冷方案支撑；高密部署场景下，百纳秒级时延的紧耦合互联对自研协议、交换芯片、高速线缆及信号完整性提出极高要求；统一内存架构与硬件级集合通信依赖软硬件深度协同设计；

高密度、高功耗、高复杂度的系统必须攻克漏液防护、供电冗余、故障精准定位与快速恢复等工程化难题，方能实现稳定商用。超节点作为系统级创新载体，正推动算力基础设施从"硬件堆叠"向"系统创新"实现质变。凭借软硬件协同的架构优势，其支撑 AI 技术持续迭代与产业深度赋能，重塑算力基础设施格局，标志着智算中心正式迈入超节点时代。

⑤国产化替代深化，国产软硬件及服务器整机适配逐步完善

目前，各国政府均密集出台政策加大对算力基础设施发展的政策扶持，并将算力竞争作为国力竞争的重要手段，算力自主性也成为各国算力产业发展重点。在贸易摩擦等不稳定因素助推下，中国将算力自主可控上升到前所未有的高度，关键算力基础设施去“卡脖子”化成为战略目标，AI 芯片国产化提速、软硬件生态自主可控，全产业链自主可控程度不断提升。

同时，国内以互联网厂商为主的算力需求方在规划长期算力建设战略时，已从“绝对性能优先”转向“供货稳定、成本可控、系统可预期”的综合指标，国产芯片虽然短期内在性能上有一定差距，但在可获得性、价格体系和长期可持续性方面更具优势，下游需求量不断提升。

目前，算力基础设施领域各环节均加快实现国产化，本土算力基础设施厂家凭借对国内市场的深刻理解、快速响应的服务能力以及持续提升的技术产品力，在国内市场份额持续扩大，推动核心环节国产化进程加速。

鲲鹏、昇腾、海光等芯片厂商的技术突破，为国产服务器提供了核心硬件支撑；超聚变、浪潮信息等服务器厂商通过自主研发，在智能计算服务器、液冷服务器等领域实现技术领先，带动了精密制造、散热技术等配套产业的发展。算力基础设施产业的崛起，不仅提升了我国高端制造业的竞争力，更推动了整个产业链的自主可控，为产业结构升级注入了强大动力。

⑥算力向边缘延伸加速，边缘 AI 落地与场景化应用持续深化

据 IDC 预测，2025 年全球超 50%的数据将在边缘产生，75%的企业数据需在靠近数据源的边缘侧实现处理闭环。当前，大模型的训练和推理主要依托云端强大的集中算力完成，但随着 AI 技术的逐渐成熟，产业重心正在从模型训练向场景应用迁移，当前推理算力需求进入结构性、可持续的爆发式增长周期；

同时，云端大模型面临网络延迟高、数据安全隐患以及成本压力等挑战，而边缘计算能够有效降低数据回传带宽成本、提升业务处理效率，增强数据安全与合规能力，为 AI 应用下沉奠定坚实基础。考虑到边缘场景下大模型应用面临的资源受限、模型轻量化等问题，行业主要参与者正通过软硬件协同优化和新型架构创新来逐步破解：

一方面，加速研发边缘轻量化大模型，在降低推理时延和功耗的同时保障精度与数据安全；另一方面，完善云边协同机制，或通过分层推理缓解单端压力；同时，推动统一的边缘AI 框架与标准建设，提升跨平台部署兼容性与生态成熟度。通过多种举措实现“云边协同”，能够实现大模型与边缘计算的融合应用，为各领域的智能化升级提供强有力的支撑。

目前，边缘 AI 已经逐步实现落地，以工业场景为例，通过在产线直接部署边缘节点并安装 AI 视觉缺陷检测、设备预测性维护等边缘 AI 应用，可显著提升生产良品率与系统运行稳定性，进一步释放边缘算力的产业价值。

⑦AI 行业落地提速，全栈价值升级与规模化闭环逐步成型

未来五年，AI 行业落地正迈入关键机遇期。随着 AI 技术向行业纵深渗透，客户需求已从单点效率优化升级为全局业务创新与效益提升，全栈 AI 建设中的价值创造逻辑发生根本转变，企业对于算力的需求已从传统的底层硬件参数比拼，转向注重实际业务产出，高质量、可复制的词元（Token）成为产业新价值高地。

在此背景下，以算力软硬协同为核心的 AI Infra 体系正成为竞争关键，算力服务商通过算力调度优化、模型工程化与行业知识深度融合，将分散的算力资源转化为可量化、可复用的智能服务，真正实现从“卖算力”到“卖效果”的商业模式跃迁。从产业演进路径看，行业正构建起“算力筑基-平台赋能-场景变现”的商业闭环，底层算力设施提供弹性支撑，中层 AI 平台实现模型训练、推理与调度的全栈管理，上层行业应用则将智能能力转化为可量化的业务收益。

这一闭环不仅标志着 AI 从“技术可用”迈向“商业可行”，更预示着产业智能化进入以价值创造为核心的高质量发展新阶段。在市场与技术双轮驱动下，政务、金融、制造等数据基础扎实、场景需求明确的行业将率先实现规模化落地，而算力基础设施服务商之间的竞争将不仅局限于算力性能及规模，也将聚焦于场景适配度与商业闭环效率；能够将算力基础、平台能力与行业 Know-How 深度耦合的服务商，才能在算力市场中占据价值高地，真正实现产业智能化的质变。

（3）行业主要壁垒

①技术壁垒

算力基础设施领域相关产业普遍具有技术密集特点，算力芯片依赖先进制程、架构设计、EDA 工具与先进封装，研发投入大、迭代周期短、试错成本极高；服务器涉及电子技术、材料科学、工程学、热学、力学、计算机体系结构、软件工程能力、AI 算力调优与释放等多个学科领域知识，需在高密度、高可靠、低功耗、液冷等方面实现系统级优化，对多物理场仿真、高速信号完整性、智能化运维提出严苛要求；

数据中心则涉及智算集群架构、光互联、供配电、散热与网络调度等综合技术，三者共同构成极高的技术门槛。此外，算力基础设施行业涵盖从算力芯片到云服务的完整层级，最终算力的高效输出无法依靠零部件或单一设备的简单堆砌实现，需要综合 CPU、GPU、内存、硬盘等多种核心零部件特性实现高效整合，并实现对算力集群的统一管理与调度。

在设计层面，芯片厂商、服务器厂商需针对不同场景设计特定优化方案，如金融级安全加固、工业级环境适配、AI 场景内存带宽提升等，形成差异化优势。当前算力设备的主要需求集中于大型互联网厂商、运营商等大型客户，对于服务器定制化设计的需求极高，相关芯片及服务器厂商依靠与大型客户的深度合作，在产品设计技术方面进行长期积累，能够赢得最大的市场份额。为完善技术壁垒，企业通常需通过组建完整多学科研发团队进行长期研发投入，构建可持续创新的研发体系，以应对行业快速迭代的技术体系及多样化市场需求，并保持企业市场竞争力水平。

②供应链壁垒

算力基础设施各层级均依赖于供应链的深度合作，算力芯片高度依赖海外高端光刻机、光刻胶、特种材料与代工产能，供给集中度高、交期长、存在断供风险；服务器的 CPU、GPU、内存、接口芯片等关键元器件被少数国际厂商垄断，采购规模、锁价能力、备货周期直接决定成本与交付能力；数据中心及云服务则受土地、电力指标、能耗指标（PUE）、网络资源约束，资源获取与合规审批形成强壁垒。

为构建供应链壁垒，龙头厂商通过与加工厂家生产环节的紧密合作、高效生产，与零部件供应商的深入合作、适配及供货保障，以保障供应链运行高效、供货稳定与成本可控。就上游零部件而言，龙头厂商一般与零部件厂商深度合作，共同推进从零部件到整机的整体设计及适配，从而形成供应链壁垒，并基于资金实力及合作稳定性考虑要求主要零部件厂商优先保障行业龙头厂商的零部件需求。

在加工环节，龙头企业一般会建立完整的供应链控制系统，将订单、仓储、物流、设备人员等实现全连接，达到降低交付周期、提高供货稳定的目的。同时，对于供应链的良好管理能够提升成本控制能力，通过规模化生产、精益制造带来的性价比优势，能够进一步提升公司的利润空间。

③生态壁垒

生态壁垒主要体现在与多算力生态的适配能力以及自身产品生态构建层面。一方面，由于异构算力发展以及国内外多芯片体系同步发展的行业趋势，整机厂商、云服务商均在基于自身产品特性、业务发展历程选择拥抱不同算力生态，并在与 CPU、GPU 等核心硬件、操作系统、数据库、云计算平台等核心软件方面进行适配开发；此外，在国产化生态下，与国产软件的协同优化能力，是整机厂商进入关键领域的核心门槛。

另一方面，主要算力芯片厂商、整机厂商也在专注于自身生态构建，在掌握产业链核心环节基础上，通过开放合作构建生态、打造全栈算力产品矩阵、提供软硬一体化解决方案、联合生态伙伴提供垂直领域场景服务能力，提升自身产品生态的市场竞争力。

④品牌及客户壁垒

领先的算力基础设施厂商在产品设计及推广的过程中形成品牌声誉，推动自身品牌形象的塑造，进而巩固市场地位，新进入行业的公司缺乏品牌认可度，难以在短时间内取得客户的信任。在市场竞争日益激烈的情况下，以良好产品品质为依托的品牌认可度对企业尤其重要，知名品牌是企业产品质量、品牌文化、工艺技术等多方面因素综合体现。

此外，算力的主要需求方集中于大型互联网、运营商及金融行业，对算力基础设施的可靠性、安全性、兼容性要求极高，一般具有严格的认证体系、长期的合作黏性及高昂的转换成本，部分行业客户存在高度定制化需求，新进入者难以快速切入主流市场。

同时，下游客户的定制化需求显著，可能要求厂商协助参与其业务系统设计，客户黏性不断强化。这种合作模式下，客户与龙头企业的技术接口、数据标准适配度高，一旦相关产品切入核心客户的供应链体系，双方便形成长期稳定的合作基础，从而形成品牌及客户壁垒。

（4）行业面临的机遇与挑战

随着计算机技术的快速发展，算力基础设施行业经历了持续的技术演进与代际迭代，以适应不同时期的计算需求。2012 年前后，云计算的兴起推动算力部署方式由本地化向云端化转变；2016 年起，人工智能技术的迅速发展带动新型架构服务器的需求增长；2020 年 5G 通信技术的商用普及进一步推动边缘计算场景的兴起，边缘算力设备需求进一步提升。

2022 年末至今，大模型技术的快速发展及落地推动算力芯片多样化发展、服务器需求爆发性增长，为提升大模型运行效率，GPU、FPGA、ASIC 等多种算力加速芯片百花齐放，针对人工智能应用的专用服务器也成为算力演进的必然产物；随着训练需求的进一步提升和推理场景的逐步拓展，专业的算力芯片、训练服务器、推理服务器及大规模集群服务器等类型都呈现出快速发展态势。在此背景下，中国算力基础设施行业面临的主要机遇包括：

①AI 算力需求爆发，发展空间广阔

AI 模型训练和推理环节，对高并行度、高吞吐量和高能效算力设备的需求快速增长，算力基础设施作为算力的物理底座，其应用场景已从传统的互联网数据处理，拓展至人工智能训练与推理、大数据分析、边缘计算等高算力场景。随着全球数字化进程全面推进，算力的重要性不断凸显，各国将加快布局高性能计算与智能算力基础设施，行业由此迎来需求持续增长与结构升级的战略性发展机遇。

②算力政策密集落地，国家战略强力支撑

算力芯片、服务器、数据中心、云计算等算力基础设施核心层级均已被纳入数字中国、东数西算、新质生产力等国家战略体系。“十五五”规划建议将全国一体化算力网纳入现代化基础设施体系，明确“适度超前建设新型基础设施”；工信部 2025 年发布《算力强基揭榜行动》《算力互联互通行动计划》等专项政策，为算力产业提供系统性支持。

此外，“东数西算”等专项工程深化实施，跨区域算力调度网络逐步完善，带动智算中心与边缘算力节点建设加速，进一步推动服务器应用场景拓展。此外，信息安全上升为国家战略，央国企成为国产服务器深化应用先锋，政策推动核心技术自主可控的算力基础设施厂商市场份额持续提升。

③国产替代加速推进，关键行业渗透率稳步提升

在国家自主可控战略的持续推动下，国产算力基础设施产业链正加速走向完善，CPU、GPU、主板、操作系统等关键环节的自主化水平不断提升，核心技术突破和产业配套能力显著增强。以鲲鹏、飞腾、昇腾等国产芯片为代表的算力生态体系日趋成熟，围绕其构建的软硬件适配、开发工具链及行业应用生态持续完善，国产服务器在政府、金融、电信、能源、科研等关键行业的渗透率稳步提升，国产化替代进程全面加快。

与此同时，国际贸易形势和外部供应链的不确定性虽在短期内对行业带来一定挑战，但也进一步激发了国内产业链上下游的自主创新动力。随着国家在基础软件、处理器架构和高性能计算领域的持续投入，本土厂商在算力芯片、高性能服务器、AI 服务器以及智算中心设备等细分领域正加速实现技术突破与产业化落地，为我国算力体系的安全可控与可持续发展提供坚实支撑。

④应用场景全面拓展，市场空间持续扩容

AI 原生场景爆发，大模型训练/推理、自动驾驶、智能制造、医疗影像等领域对算力基础设施的要求不断提升，AI 芯片及智算服务器成为行业增长引擎；绿色算力需求升级，液冷服务器市场加速放量，成为数据中心节能降碳核心方案；边缘计算场景拓展，工业互联网、智能电网、云游戏等低时延业务推动边缘算力建设，政策支持“云边端”算力协同发展，带动边缘算力市场需求增长；行业定制化需求提升，互联网、智能制造、金融行业等行业具备高度定制化需求，催生高定制化算力解决方案需求，为国产厂商提供差异化竞争空间。但同时，中国算力基础设施产业也面临如下挑战：

受制于半导体制程等产业瓶颈，中国算力发展对系统级能力提出更高要求

当前中国算力产业与海外先进水平存在明显差距。在半导体先进制程与生态方面，海外已形成完整的芯片设计、制造、软件工具链生态，先进制程持续迭代，高端算力芯片与软硬件协同生态成熟稳定。中国受装备、先进工艺等瓶颈制约，高端算力芯片自主供给受限，直接影响大规模 AI 集群的算力密度与能效。同时，海外依托成熟编程框架、开发者生态和行业优化体系，实现了算力资源高效调度与应用快速落地，而国内由于技术路线分散，异构算力适配、底层软件优化能力仍显不足，对国内算力发展提出了更高的系统级要求，需要通过架构创新、封装技术突破、全栈软硬件协同优化等方式，弥补底层硬件差距，提升整体算力系统的竞争力与自主可控水平。

算力“建-管-用”全链条挑战加剧，亟须一体化解决方案加速算力价值释放

当前算力供给仍以大型数据中心集中式部署为主，在“建好、管好、用好”算力应用全链条上面临诸多挑战：在算力建设阶段，高密度液冷部署、异构算力兼容、自主可控工业场景适配等需求对基础设施提出更高要求，传统模式已难以高效支撑全场景算力布局。算力管理阶段，跨数据中心分布式算力调度、中心边缘协同、预测式主动运维等能力存在短板，全局算力统筹与资源利用效率亟待提升。算力应用阶段，算力资源向算力价值的转化，软硬协同与算智融合等瓶颈凸显，亟须构建一套从底层操作系统到上层应用中台的一体化方案，以释放算力价值、加速 AI 产业化落地。

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