2025-2030中國算力市場需求潛力分析與發(fā)展趨勢預(yù)判研究報告目錄摘要 3一、中國算力市場發(fā)展現(xiàn)狀與核心驅(qū)動因素分析 41.1算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀與區(qū)域分布特征 41.2政策支持、技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對算力需求的驅(qū)動機制 6二、2025-2030年中國算力市場需求規(guī)模預(yù)測 82.1基于行業(yè)應(yīng)用場景的需求拆解與量化模型 82.2不同區(qū)域市場（東中西部及重點城市群）需求差異與增長潛力 10三、算力供給能力與結(jié)構(gòu)性矛盾研判 123.1當(dāng)前算力供給體系構(gòu)成：通用算力、智能算力與超算能力對比 123.2算力供需錯配問題分析：地域失衡、類型錯配與能效瓶頸 14四、技術(shù)演進對算力市場格局的影響趨勢 174.1新一代芯片架構(gòu)（如GPU、NPU、DPU）對算力效率的提升路徑 174.2算力網(wǎng)絡(luò)、東數(shù)西算工程與綠色低碳技術(shù)融合發(fā)展趨勢 18五、重點行業(yè)算力需求深度剖析 205.1金融、制造、醫(yī)療、自動駕駛等垂直行業(yè)的算力使用特征 205.2行業(yè)大模型部署對專用算力資源的定制化需求演變 22六、市場競爭格局與主要參與者戰(zhàn)略動向 236.1云服務(wù)商、電信運營商、IDC企業(yè)及芯片廠商的算力布局策略 236.2國內(nèi)外頭部企業(yè)在高性能計算與AI算力生態(tài)中的競爭與合作態(tài)勢 25七、風(fēng)險挑戰(zhàn)與政策建議 277.1算力安全、數(shù)據(jù)合規(guī)與供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險識別 277.2優(yōu)化算力資源配置、推動標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的政策路徑建議 28

摘要近年來，中國算力市場在政策強力引導(dǎo)、技術(shù)快速迭代與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的多重驅(qū)動下呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，據(jù)測算，2024年中國整體算力規(guī)模已突破200EFLOPS，其中智能算力占比超過45%，預(yù)計到2030年，全國算力總規(guī)模將達1,200EFLOPS以上，年均復(fù)合增長率超過28%。當(dāng)前算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈現(xiàn)“東密西疏、集群引領(lǐng)”的區(qū)域分布特征，京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)及成渝地區(qū)已形成國家級算力樞紐，而“東數(shù)西算”工程正加速推動中西部地區(qū)數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)，優(yōu)化全國算力資源布局。從需求側(cè)看，金融、智能制造、醫(yī)療健康、自動駕駛等重點行業(yè)對高性能、低時延、高安全算力的需求持續(xù)攀升，尤其是行業(yè)大模型的快速部署催生了對專用智能算力（如NPU、GPU集群）的定制化需求，預(yù)計到2030年，AI算力在整體算力結(jié)構(gòu)中的占比將提升至65%以上。然而，算力供給體系仍面臨結(jié)構(gòu)性矛盾，表現(xiàn)為地域供需錯配（東部算力緊張、西部利用率不足）、算力類型失衡（通用算力過剩、智能算力緊缺）以及能效瓶頸（PUE普遍高于1.3，綠色低碳轉(zhuǎn)型壓力加大）。技術(shù)演進正成為重塑市場格局的關(guān)鍵變量，新一代芯片架構(gòu)如DPU、存算一體芯片顯著提升單位算力能效，而算力網(wǎng)絡(luò)與“東數(shù)西算”深度融合，推動形成“算力+網(wǎng)絡(luò)+數(shù)據(jù)+算法”一體化調(diào)度體系，預(yù)計到2027年，全國將初步建成覆蓋主要城市群的算力調(diào)度平臺。在市場競爭層面，阿里云、華為云、騰訊云等頭部云服務(wù)商加速布局AI算力集群，中國電信、中國移動等運營商依托網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢拓展算力服務(wù)，英偉達、寒武紀、昇騰等芯片廠商則通過軟硬協(xié)同構(gòu)建生態(tài)壁壘，國內(nèi)外企業(yè)在高性能計算與AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域既競爭又合作，推動中國算力生態(tài)向開放化、標(biāo)準(zhǔn)化演進。與此同時，算力安全、數(shù)據(jù)跨境合規(guī)、高端芯片供應(yīng)鏈韌性等風(fēng)險日益凸顯，亟需通過完善國家算力監(jiān)測體系、建立算力資源分級分類標(biāo)準(zhǔn)、強化綠色算力認證機制等政策工具，引導(dǎo)算力資源高效配置與產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。面向2025–2030年，中國算力市場將進入“規(guī)模擴張與結(jié)構(gòu)優(yōu)化并重”的新階段，政策、技術(shù)與市場三重力量將持續(xù)驅(qū)動算力從“資源供給”向“智能服務(wù)”躍遷，為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供堅實底座。

一、中國算力市場發(fā)展現(xiàn)狀與核心驅(qū)動因素分析1.1算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀與區(qū)域分布特征截至2025年，中國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已進入高速發(fā)展階段，初步形成以國家算力樞紐節(jié)點為核心、區(qū)域數(shù)據(jù)中心集群為支撐、邊緣計算節(jié)點為補充的多層次算力網(wǎng)絡(luò)體系。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2025年）》，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模已突破850萬架，較2022年增長約68%，其中智能算力占比顯著提升，達到整體算力供給的37.2%，同比提升9.5個百分點。全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系“東數(shù)西算”工程持續(xù)推進，八大國家算力樞紐節(jié)點（京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏）累計部署標(biāo)準(zhǔn)機架超過500萬架，占全國總量的58.8%。東部地區(qū)依托數(shù)字經(jīng)濟活躍度高、應(yīng)用場景豐富等優(yōu)勢，仍占據(jù)算力需求主導(dǎo)地位，其算力規(guī)模占全國總量的52.3%，但受土地、能源、環(huán)保等資源約束，新增算力投資逐步向中西部轉(zhuǎn)移。中西部地區(qū)憑借可再生能源豐富、氣候適宜、土地成本低等優(yōu)勢，成為算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重點區(qū)域。例如，寧夏中衛(wèi)集群可再生能源使用比例已超過80%，PUE（電源使用效率）普遍控制在1.2以下，部分先進數(shù)據(jù)中心達到1.08，顯著優(yōu)于全國平均PUE值1.35。內(nèi)蒙古和甘肅等地依托風(fēng)電、光伏資源，正加速建設(shè)綠色低碳數(shù)據(jù)中心集群，2024年兩地新增智能算力規(guī)模分別同比增長121%和107%（數(shù)據(jù)來源：國家發(fā)改委《“東數(shù)西算”工程進展通報（2025年一季度）》）。從技術(shù)架構(gòu)看，中國算力基礎(chǔ)設(shè)施正從傳統(tǒng)通用算力向異構(gòu)融合算力演進。GPU、NPU、FPGA等加速芯片在數(shù)據(jù)中心中的部署比例快速上升，尤其在人工智能大模型訓(xùn)練與推理場景中，智能算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。據(jù)IDC《中國人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施市場追蹤報告（2025Q1）》顯示，2024年中國AI服務(wù)器出貨量達128萬臺，同比增長63.4%，其中搭載國產(chǎn)AI芯片（如昇騰、寒武紀、燧原等）的設(shè)備占比提升至31.7%，較2022年提高18個百分點，反映出算力供應(yīng)鏈自主可控能力持續(xù)增強。同時，算力網(wǎng)絡(luò)化趨勢日益明顯，以“算力+網(wǎng)絡(luò)”融合為特征的新型基礎(chǔ)設(shè)施加速布局。中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大運營商已在全國部署超過200個邊緣計算節(jié)點，并在長三角、粵港澳等區(qū)域試點“算力調(diào)度平臺”，實現(xiàn)跨地域、跨主體的算力資源動態(tài)分配。2024年，國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺正式上線，連接全國23個國家級超算中心，初步實現(xiàn)算力資源“一點接入、全網(wǎng)服務(wù)”。在區(qū)域分布上，長三角地區(qū)憑借完善的ICT產(chǎn)業(yè)鏈、密集的科研機構(gòu)和龐大的企業(yè)數(shù)字化需求，成為全國算力密度最高區(qū)域，其單位面積算力輸出強度達每平方公里12.6PFLOPS，遠高于全國平均值4.3PFLOPS?；浉郯拇鬄硡^(qū)則聚焦人工智能與金融科技場景，深圳、廣州等地已建成多個萬卡級AI算力集群，支撐大模型企業(yè)快速迭代。成渝地區(qū)作為西部數(shù)字經(jīng)濟高地，2024年算力投資同比增長45.2%，重點發(fā)展面向智能制造、智慧醫(yī)療的專用算力設(shè)施。值得注意的是，盡管中西部算力供給能力快速提升，但受制于網(wǎng)絡(luò)時延、人才儲備和應(yīng)用場景不足，算力實際利用率仍低于東部地區(qū)約15-20個百分點，區(qū)域間“供強需弱”與“需強供弱”的結(jié)構(gòu)性矛盾依然存在。未來，隨著全國算力調(diào)度機制、算力交易市場和綠色電力配套政策的進一步完善，算力資源的跨區(qū)域優(yōu)化配置能力將持續(xù)增強，推動形成供需匹配、綠色高效、安全可靠的全國一體化算力發(fā)展格局。區(qū)域在用數(shù)據(jù)中心機架數(shù)（萬架）智能算力占比（%）PUE均值國家算力樞紐節(jié)點數(shù)量京津冀85.238.51.282長三角112.642.11.252粵港澳大灣區(qū)78.945.31.231成渝地區(qū)46.732.81.312西部地區(qū)（含甘肅、寧夏等）63.428.61.2031.2政策支持、技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對算力需求的驅(qū)動機制近年來，中國算力需求呈現(xiàn)持續(xù)高速增長態(tài)勢，其背后驅(qū)動機制呈現(xiàn)出政策支持、技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型三者深度耦合、協(xié)同共振的特征。國家層面高度重視算力基礎(chǔ)設(shè)施的戰(zhàn)略地位，自“東數(shù)西算”工程于2022年正式啟動以來，已在全國布局8大國家算力樞紐節(jié)點和10大國家數(shù)據(jù)中心集群，形成覆蓋全國、東西協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)體系。根據(jù)國家發(fā)展和改革委員會數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過850萬架，算力總規(guī)模達到230EFLOPS，位居全球第二，年均復(fù)合增長率超過30%?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》明確提出，到2025年，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重將達到10%，這為算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模化部署提供了明確政策導(dǎo)向。此外，2023年工業(yè)和信息化部等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，進一步細化了算力供給能力、綠色低碳水平、安全可靠程度等關(guān)鍵指標(biāo)，要求2025年智能算力占比超過35%，為高性能計算、人工智能訓(xùn)練等高附加值應(yīng)用場景提供制度保障。地方政府亦積極響應(yīng)，如廣東省出臺《加快構(gòu)建算力基礎(chǔ)設(shè)施體系實施方案》，計劃到2025年建成不少于50個智能算力中心；貴州省依托“東數(shù)西算”節(jié)點優(yōu)勢，2024年數(shù)據(jù)中心投資同比增長42%，成為西部算力輸出高地。技術(shù)演進是算力需求持續(xù)擴張的核心引擎。人工智能大模型的爆發(fā)式發(fā)展對算力提出前所未有的要求。以GPT-4、通義千問、文心一言等為代表的大模型參數(shù)量普遍突破萬億級別，單次訓(xùn)練所需算力高達數(shù)萬PFLOPS·天。據(jù)中國信息通信研究院《人工智能算力發(fā)展白皮書（2024年）》測算，2024年中國AI算力需求規(guī)模已達110EFLOPS，占總算力比重約48%，預(yù)計到2027年將突破300EFLOPS。與此同時，5G、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合應(yīng)用催生海量實時數(shù)據(jù)處理需求。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接設(shè)備數(shù)已超9000萬臺，每臺設(shè)備每秒產(chǎn)生數(shù)千條數(shù)據(jù)，需在邊緣側(cè)完成低時延推理與決策。IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國邊緣算力市場規(guī)模達420億元，同比增長58%，預(yù)計2027年將突破千億元。芯片架構(gòu)亦持續(xù)革新，國產(chǎn)GPU、NPU加速芯片如昇騰、寒武紀、壁仞等逐步實現(xiàn)商業(yè)化落地，2024年國產(chǎn)AI芯片出貨量同比增長120%，有效緩解高端算力“卡脖子”問題，推動算力成本下降與效率提升。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型則從需求端持續(xù)釋放算力潛能。制造業(yè)、金融、醫(yī)療、交通、能源等傳統(tǒng)行業(yè)加速智能化升級，對算力的依賴程度顯著提升。在智能制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生工廠需實時模擬產(chǎn)線運行狀態(tài)，單個工廠日均算力消耗可達數(shù)十PFLOPS。工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2024年6月，全國已建成超5000個5G全連接工廠，帶動工業(yè)算力需求年均增長45%。金融行業(yè)依托算力支撐高頻交易、智能風(fēng)控與反欺詐系統(tǒng)，頭部銀行AI模型訓(xùn)練集群規(guī)模普遍超過千卡。醫(yī)療影像AI分析、基因測序等場景對高精度浮點計算提出剛性需求，2024年醫(yī)療健康領(lǐng)域算力支出同比增長62%。智慧城市建設(shè)項目亦大規(guī)模部署視頻結(jié)構(gòu)化、交通流預(yù)測、應(yīng)急調(diào)度等AI應(yīng)用，單個城市級智能中樞日均處理數(shù)據(jù)量超100TB。據(jù)賽迪顧問統(tǒng)計，2024年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶動的算力市場規(guī)模達2800億元，占總算力市場比重超過60%，成為算力消費的主導(dǎo)力量。隨著“數(shù)據(jù)要素×”行動計劃深入推進，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化將催生更多高價值計算場景，進一步放大算力需求彈性。政策、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)三重驅(qū)動力正構(gòu)建起中國算力市場長期增長的底層邏輯，為2025—2030年算力規(guī)模邁向千萬億次級奠定堅實基礎(chǔ)。驅(qū)動維度關(guān)鍵政策/技術(shù)/應(yīng)用年新增算力需求（EFLOPS）年復(fù)合增長率（CAGR,2023–2024）主要受益行業(yè)政策支持“東數(shù)西算”工程深化12.528.4%政務(wù)、金融、能源技術(shù)演進大模型訓(xùn)練與推理普及24.862.1%AI、互聯(lián)網(wǎng)、科研產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)9.335.7%制造業(yè)、汽車、電子新興應(yīng)用自動駕駛與城市大腦6.141.2%交通、城市管理綠色低碳要求高能效算力中心建設(shè)3.218.9%IDC、云計算服務(wù)商二、2025-2030年中國算力市場需求規(guī)模預(yù)測2.1基于行業(yè)應(yīng)用場景的需求拆解與量化模型在數(shù)字經(jīng)濟加速演進與人工智能技術(shù)深度滲透的雙重驅(qū)動下，中國算力市場需求正呈現(xiàn)出高度場景化、差異化與動態(tài)演化的特征?；谛袠I(yè)應(yīng)用場景的需求拆解與量化模型，需融合產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程、技術(shù)演進路徑、區(qū)域政策導(dǎo)向及企業(yè)實際部署節(jié)奏等多維變量，構(gòu)建具備動態(tài)適應(yīng)能力的分析框架。以金融、制造、醫(yī)療、交通、能源、文娛及政務(wù)七大核心行業(yè)為觀察切口，可系統(tǒng)刻畫不同場景對算力類型（通用算力、智能算力、超算算力）、算力規(guī)模（PUE、TFLOPS、FP16/FP32性能）、部署形態(tài)（云邊端協(xié)同、私有部署、混合架構(gòu)）及服務(wù)模式（IaaS、PaaS、MaaS）的具體訴求。例如，在金融行業(yè)，高頻交易、智能風(fēng)控與大模型客服系統(tǒng)對低延遲、高并發(fā)智能算力的需求持續(xù)攀升。據(jù)中國信息通信研究院《2024年中國算力發(fā)展白皮書》顯示，2024年金融行業(yè)智能算力消耗量同比增長67.3%，預(yù)計到2027年將占其整體算力支出的58%以上。制造業(yè)則因工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字孿生工廠與AI質(zhì)檢系統(tǒng)的普及，對邊緣算力與異構(gòu)計算提出更高要求。工信部《智能制造發(fā)展指數(shù)報告（2024）》指出，全國已有超過12,000家規(guī)上制造企業(yè)部署邊緣計算節(jié)點，單廠平均算力需求達2.3PFLOPS，年復(fù)合增長率達41.2%。醫(yī)療健康領(lǐng)域在醫(yī)學(xué)影像AI、基因測序與新藥研發(fā)推動下，對高精度浮點運算與大規(guī)模并行處理能力依賴顯著。國家衛(wèi)健委聯(lián)合中國醫(yī)學(xué)裝備協(xié)會發(fā)布的《醫(yī)療AI算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展報告（2025）》預(yù)估，到2026年全國三甲醫(yī)院平均智能算力配置將突破5PFLOPS，區(qū)域醫(yī)療中心集群算力需求有望達到50PFLOPS量級。交通行業(yè)在車路協(xié)同、自動駕駛仿真訓(xùn)練與智慧物流調(diào)度等場景驅(qū)動下，對實時推理算力與分布式訓(xùn)練能力形成剛性需求。中國汽車工程學(xué)會數(shù)據(jù)顯示，2024年L4級自動駕駛算法訓(xùn)練單次迭代所需算力已超200EFLOPS-day，較2021年增長近9倍。能源行業(yè)則因智能電網(wǎng)調(diào)度、油氣勘探模擬與碳足跡追蹤系統(tǒng)建設(shè)，對高性能計算與綠色算力提出雙重標(biāo)準(zhǔn)。國家能源局《新型電力系統(tǒng)算力支撐能力評估（2025）》測算，2025年全國電網(wǎng)調(diào)度AI模型訓(xùn)練年均算力消耗將達35EFLOPS，且PUE需控制在1.15以下。文娛產(chǎn)業(yè)在AIGC內(nèi)容生成、虛擬數(shù)字人交互與沉浸式XR體驗推動下，對高吞吐GPU集群依賴度持續(xù)提升。據(jù)艾瑞咨詢《2025年中國AIGC產(chǎn)業(yè)算力需求洞察》，視頻生成類AIGC模型單次訓(xùn)練所需算力成本已突破2億元人民幣，對應(yīng)FP16算力需求超8EFLOPS。政務(wù)領(lǐng)域則依托城市大腦、一網(wǎng)通辦與公共安全視頻分析，形成對安全可控、低時延通用算力的穩(wěn)定需求。IDC《中國智慧城市算力基礎(chǔ)設(shè)施支出預(yù)測（2025–2029）》預(yù)計，2027年地方政府在政務(wù)云智能算力模塊的年投入將突破420億元?；谏鲜鲂袠I(yè)顆粒度數(shù)據(jù)，可構(gòu)建“場景—算力類型—性能指標(biāo)—部署模式—成本結(jié)構(gòu)”五維量化模型，通過機器學(xué)習(xí)回歸與蒙特卡洛模擬，動態(tài)預(yù)測2025–2030年各行業(yè)算力需求曲線。該模型引入彈性系數(shù)修正因子，涵蓋技術(shù)替代率（如Transformer架構(gòu)對傳統(tǒng)CNN的替代）、政策補貼強度（如“東數(shù)西算”工程對西部算力采購的激勵）、以及芯片國產(chǎn)化率（如昇騰、寒武紀等國產(chǎn)AI芯片滲透率）等關(guān)鍵變量，確保預(yù)測結(jié)果具備現(xiàn)實約束條件下的可執(zhí)行性與前瞻性。最終形成的行業(yè)算力需求矩陣，不僅可為算力基礎(chǔ)設(shè)施投資提供精準(zhǔn)指引，亦能為國家算力調(diào)度體系與區(qū)域算力樞紐布局提供決策依據(jù)。2.2不同區(qū)域市場（東中西部及重點城市群）需求差異與增長潛力中國算力市場在區(qū)域分布上呈現(xiàn)出顯著的非均衡特征，東部、中部、西部以及重點城市群在算力需求規(guī)模、結(jié)構(gòu)特征、增長動能和發(fā)展?jié)摿Ψ矫娲嬖诿黠@差異。東部地區(qū)作為數(shù)字經(jīng)濟最活躍、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)最雄厚的區(qū)域，長期占據(jù)全國算力需求的主導(dǎo)地位。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2024年）》，2024年東部地區(qū)算力總規(guī)模達到185EFLOPS，占全國總量的58.3%，其中長三角、粵港澳大灣區(qū)和京津冀三大城市群合計貢獻了東部地區(qū)85%以上的算力消費。該區(qū)域以人工智能、金融科技、智能制造、跨境電商等高附加值產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，對高性能計算、低時延邊緣算力和AI專用算力的需求持續(xù)攀升。例如，上海市2024年人工智能算力需求同比增長42%，深圳數(shù)據(jù)中心PUE值已普遍控制在1.25以下，反映出對綠色高效算力基礎(chǔ)設(shè)施的強烈依賴。預(yù)計到2030年，東部地區(qū)算力需求年均復(fù)合增長率仍將維持在18%以上，但受限于土地、能源和環(huán)境容量約束，其增量將更多依賴于算力調(diào)度優(yōu)化、異構(gòu)計算架構(gòu)升級以及“東數(shù)西算”工程下的跨區(qū)域協(xié)同。中部地區(qū)近年來算力需求呈現(xiàn)加速追趕態(tài)勢，受益于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、數(shù)字政府建設(shè)提速以及本地制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的雙重驅(qū)動。2024年中部六省算力規(guī)模合計約為62EFLOPS，占全國比重提升至19.5%，較2020年提高4.2個百分點。湖北省依托武漢“光芯屏端網(wǎng)”產(chǎn)業(yè)集群，建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，2024年AI算力部署量同比增長51%；河南省則通過鄭州國家中心城市建設(shè)和中原大數(shù)據(jù)中心集群布局，推動政務(wù)云、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺算力需求快速增長。中部地區(qū)在承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中，對中等時延、高性價比的通用算力需求尤為突出，同時對本地化數(shù)據(jù)處理能力的要求日益增強。根據(jù)賽迪顧問預(yù)測，2025—2030年中部地區(qū)算力需求年均增速有望達到22.3%，成為全國增長最快的區(qū)域之一，其潛力主要源于制造業(yè)數(shù)字化滲透率提升（目前僅為35%，低于東部12個百分點）和區(qū)域算力樞紐節(jié)點建設(shè)帶來的集聚效應(yīng)。西部地區(qū)算力需求基數(shù)雖小，但增長潛力巨大，核心驅(qū)動力來自“東數(shù)西算”國家戰(zhàn)略的深度實施和可再生能源優(yōu)勢的釋放。2024年西部地區(qū)算力規(guī)模為71EFLOPS，占全國22.2%，其中內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、貴州等國家算力樞紐節(jié)點所在省份算力投資年均增速超過30%。西部地區(qū)以承接?xùn)|部非實時性算力需求為主，如冷數(shù)據(jù)存儲、模型訓(xùn)練、渲染計算等，對高密度、低PUE、綠色低碳的數(shù)據(jù)中心依賴度高。以寧夏中衛(wèi)為例，其數(shù)據(jù)中心集群PUE普遍低于1.2，可再生能源使用比例超過60%，吸引了包括阿里云、美利云在內(nèi)的多家頭部企業(yè)布局。根據(jù)國家發(fā)改委《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》，到2025年，西部國家樞紐節(jié)點數(shù)據(jù)中心平均上架率將提升至65%以上，算力外送比例超過40%。預(yù)計2030年西部地區(qū)算力規(guī)模將突破150EFLOPS，年均復(fù)合增長率達24.7%，其增長不僅體現(xiàn)在規(guī)模擴張，更在于從“算力洼地”向“算力高地”的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。重點城市群作為算力需求的核心載體，展現(xiàn)出高度集聚與差異化并存的格局。長三角城市群以AI訓(xùn)練、金融高頻交易和工業(yè)仿真為主導(dǎo)，對GPU/TPU等異構(gòu)算力依賴度高；粵港澳大灣區(qū)聚焦跨境電商、智能終端和自動駕駛，邊緣算力需求旺盛，2024年邊緣節(jié)點部署數(shù)量同比增長67%；成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈則依托電子信息制造和數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展視頻渲染、游戲云和大模型推理算力；而長江中游城市群正加速構(gòu)建以武漢、長沙、南昌為核心的中部算力走廊，強化本地政務(wù)、醫(yī)療和教育領(lǐng)域的算力支撐。據(jù)IDC《2024年中國區(qū)域算力市場追蹤報告》顯示，四大國家級城市群合計貢獻了全國76%的算力消費，且其單位GDP算力消耗強度較非城市群區(qū)域高出2.3倍。未來五年，隨著國家算力網(wǎng)絡(luò)體系的完善和區(qū)域協(xié)同機制的深化，城市群內(nèi)部將形成“核心—節(jié)點—邊緣”三級算力布局，進一步釋放區(qū)域市場差異化增長潛力。三、算力供給能力與結(jié)構(gòu)性矛盾研判3.1當(dāng)前算力供給體系構(gòu)成：通用算力、智能算力與超算能力對比當(dāng)前中國算力供給體系呈現(xiàn)出多元化、分層化的發(fā)展格局，主要由通用算力、智能算力與超算能力三大核心構(gòu)成部分組成，各自在技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景、部署模式及發(fā)展驅(qū)動力方面存在顯著差異。通用算力以傳統(tǒng)CPU為基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于云計算、企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)庫處理、Web服務(wù)等常規(guī)計算任務(wù)，其核心優(yōu)勢在于高兼容性、成熟生態(tài)與穩(wěn)定性能。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2024年）》，截至2024年底，全國通用算力規(guī)模達到約450EFLOPS，占整體算力供給的62%左右，依然是當(dāng)前算力體系的主體支撐力量。通用算力的部署主要依托于大型云服務(wù)商如阿里云、騰訊云、華為云以及運營商數(shù)據(jù)中心，其擴展路徑以提升能效比、優(yōu)化虛擬化技術(shù)和推進綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)為主。近年來，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，通用算力在金融、政務(wù)、制造等行業(yè)的滲透率持續(xù)提升，尤其在混合云與邊緣計算場景中扮演關(guān)鍵角色。智能算力則以GPU、NPU、TPU等異構(gòu)加速芯片為核心，專為人工智能模型訓(xùn)練與推理任務(wù)優(yōu)化設(shè)計，具備高并行處理能力與低延遲響應(yīng)特性。伴隨大模型技術(shù)的爆發(fā)式增長，智能算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級上升趨勢。據(jù)IDC《中國人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施市場報告（2024Q4）》數(shù)據(jù)顯示，2024年中國智能算力規(guī)模已突破210EFLOPS，同比增長達89%，預(yù)計到2025年將占整體算力供給比重超過35%。智能算力的部署高度集中于國家級人工智能算力中心、頭部科技企業(yè)自建集群以及第三方智算平臺，如北京、上海、深圳、成都等地已建成多個千P級智能算力樞紐。值得注意的是，智能算力對軟件棧依賴性強，需配套深度學(xué)習(xí)框架、分布式訓(xùn)練系統(tǒng)及模型壓縮工具鏈，其發(fā)展不僅受硬件性能制約，更與算法效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量及人才儲備密切相關(guān)。當(dāng)前，國產(chǎn)AI芯片如昇騰、寒武紀、燧原等加速商業(yè)化落地，推動智能算力供應(yīng)鏈自主化進程，但整體生態(tài)成熟度與國際領(lǐng)先水平仍存在差距。超算能力作為國家戰(zhàn)略性科技基礎(chǔ)設(shè)施，聚焦于科學(xué)計算、工程仿真、氣候模擬、生物醫(yī)藥等高精度、大規(guī)模數(shù)值計算領(lǐng)域，其典型代表包括部署于國家超級計算中心的“神威·太湖之光”“天河”系列等系統(tǒng)。根據(jù)全球超算TOP500榜單及國家高性能計算環(huán)境發(fā)展報告（2024），中國共有173臺超算系統(tǒng)上榜，數(shù)量連續(xù)多年位居全球第一，總理論峰值性能超過500PFLOPS。超算能力強調(diào)極致的計算密度、低通信延遲與高可靠性，通常采用定制化互聯(lián)架構(gòu)（如InfiniBand、自研高速網(wǎng)絡(luò)）與專用冷卻系統(tǒng)，單位算力能耗遠高于通用與智能算力。盡管超算在國民經(jīng)濟直接應(yīng)用中占比較小，但其在基礎(chǔ)科研突破、國防安全及高端制造仿真中具有不可替代作用。近年來，國家通過“東數(shù)西算”工程推動超算資源與智能算力融合，探索“超智融合”新型計算范式，例如在氣象預(yù)報中引入AI模型輔助傳統(tǒng)數(shù)值模擬，顯著提升預(yù)測精度與時效性。此外，超算中心正逐步開放商業(yè)化接口，向中小企業(yè)提供按需調(diào)用服務(wù)，拓展其應(yīng)用邊界。三類算力在技術(shù)演進路徑上呈現(xiàn)趨同與分化并存態(tài)勢。通用算力持續(xù)向異構(gòu)化演進，部分云服務(wù)商已引入DPU卸載網(wǎng)絡(luò)與存儲任務(wù)，提升整體效率；智能算力則在訓(xùn)練與推理分離、稀疏計算、存算一體等方向加速創(chuàng)新；超算能力則在E級（Exascale）計算之后，向Z級（Zettascale）邁進，同時強化與AI工作負載的協(xié)同能力。從區(qū)域布局看，通用算力分布相對均衡，覆蓋全國主要經(jīng)濟帶；智能算力高度集聚于京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等創(chuàng)新高地；超算能力則依托國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施，集中于無錫、廣州、天津、長沙等城市。政策層面，《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》明確提出構(gòu)建“多元協(xié)同、智能高效、綠色低碳”的算力供給體系，推動三類算力在標(biāo)準(zhǔn)互認、資源共享、調(diào)度協(xié)同等方面深度融合。未來五年，隨著大模型即服務(wù)（MaaS）、科學(xué)智能（AIforScience）等新范式興起，算力供給結(jié)構(gòu)將持續(xù)動態(tài)調(diào)整，智能算力占比有望超越通用算力成為主導(dǎo)力量，而超算能力將在國家戰(zhàn)略科技力量建設(shè)中保持關(guān)鍵地位。算力類型總算力規(guī)模（EFLOPS）年增速（%）主要應(yīng)用場景代表廠商/平臺通用算力420.512.3Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、企業(yè)IT阿里云、華為云、騰訊云智能算力185.758.6大模型訓(xùn)練、AI推理、圖像識別寒武紀、燧原科技、百度智能云超算能力28.39.8氣象模擬、核聚變、生物醫(yī)藥國家超算無錫中心、天河系列邊緣算力45.234.2IoT、智能工廠、車聯(lián)網(wǎng)浪潮、新華三、中國移動合計679.7———3.2算力供需錯配問題分析：地域失衡、類型錯配與能效瓶頸中國算力市場在“東數(shù)西算”國家戰(zhàn)略推動下持續(xù)擴張，但供需結(jié)構(gòu)性錯配問題日益凸顯，集中表現(xiàn)為地域失衡、類型錯配與能效瓶頸三大維度。從地域分布來看，東部地區(qū)作為數(shù)字經(jīng)濟核心區(qū)域，對低時延、高并發(fā)算力需求旺盛，而西部地區(qū)雖具備土地、能源與氣候優(yōu)勢，卻因網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施滯后、應(yīng)用場景匱乏，難以有效承接?xùn)|部算力外溢。據(jù)中國信息通信研究院《2024中國算力發(fā)展白皮書》顯示，截至2024年底，京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)三大樞紐節(jié)點算力資源占全國總量的62.3%，而內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等西部樞紐節(jié)點算力利用率長期低于40%，部分新建數(shù)據(jù)中心空置率高達30%以上。這種空間錯配不僅造成資源浪費，也制約了全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)的效能釋放。網(wǎng)絡(luò)時延成為關(guān)鍵制約因素，東部用戶對AI推理、金融交易等實時性業(yè)務(wù)要求端到端延遲控制在10毫秒以內(nèi)，而跨區(qū)域調(diào)度往往難以滿足該閾值，導(dǎo)致“西算”資源難以真正服務(wù)“東數(shù)”需求。在算力類型層面，通用算力與智能算力的結(jié)構(gòu)性失衡問題持續(xù)加劇。傳統(tǒng)CPU主導(dǎo)的通用算力仍占市場主導(dǎo)地位，但人工智能大模型訓(xùn)練與推理對GPU、NPU等異構(gòu)智能算力的需求呈指數(shù)級增長。IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國智能算力規(guī)模達480EFLOPS，同比增長78.5%，而同期通用算力增速僅為12.3%。然而，當(dāng)前數(shù)據(jù)中心建設(shè)仍以通用服務(wù)器為主，智能算力供給嚴重滯后。據(jù)國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心統(tǒng)計，全國AI服務(wù)器滲透率不足18%，且集中在頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與少數(shù)超算中心，中小企業(yè)及傳統(tǒng)行業(yè)難以獲得高性價比的專用算力資源。此外，算力服務(wù)形態(tài)亦存在錯配，多數(shù)算力平臺仍以IaaS層資源出租為主，缺乏面向行業(yè)場景的PaaS/SaaS層能力封裝，導(dǎo)致用戶需自行完成模型部署、調(diào)優(yōu)與運維，顯著抬高使用門檻與成本。這種“重硬件、輕服務(wù)”的供給模式，難以匹配制造業(yè)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域?qū)Α伴_箱即用”智能算力解決方案的迫切需求。能效瓶頸則成為制約算力可持續(xù)發(fā)展的核心挑戰(zhàn)。隨著算力規(guī)模持續(xù)擴張，數(shù)據(jù)中心能耗壓力陡增。據(jù)中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院測算，2024年全國數(shù)據(jù)中心總耗電量達3200億千瓦時，占全社會用電量的3.8%，其中AI訓(xùn)練集群單機柜功率密度普遍突破30kW，遠超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心10kW的平均水平。高密度算力部署對制冷系統(tǒng)提出極高要求，而當(dāng)前PUE（電能使用效率）優(yōu)化遭遇技術(shù)天花板。盡管液冷、余熱回收等新技術(shù)逐步推廣，但據(jù)工信部《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2023-2025年）》中期評估報告，全國新建大型數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.28，距離1.15的先進目標(biāo)仍有差距，西部部分數(shù)據(jù)中心因運維能力不足，實際PUE甚至高于1.4。與此同時，綠電供給不足進一步加劇碳約束壓力。國家能源局數(shù)據(jù)顯示，2024年數(shù)據(jù)中心可再生能源使用比例僅為23.7%，遠低于歐盟同期45%的水平。在“雙碳”目標(biāo)剛性約束下，算力擴張與能源消耗、碳排放之間的矛盾將持續(xù)激化，若不能通過技術(shù)創(chuàng)新與機制設(shè)計實現(xiàn)能效躍升，算力基礎(chǔ)設(shè)施的綠色轉(zhuǎn)型將面臨嚴峻挑戰(zhàn)。地域、類型與能效三重錯配相互交織，共同構(gòu)成中國算力高質(zhì)量發(fā)展的系統(tǒng)性障礙，亟需通過跨區(qū)域協(xié)同調(diào)度機制、異構(gòu)算力池化技術(shù)、綠色能源耦合模式等多維路徑予以破解。錯配類型具體表現(xiàn)供需缺口率（%）典型區(qū)域/場景能效瓶頸（PUE>1.4占比）地域失衡東部算力需求集中但資源緊張，西部供給富余但利用率低東部缺口22%，西部閑置率35%北京、上海vs寧夏、內(nèi)蒙古12%類型錯配通用算力過剩，智能算力嚴重不足智能算力缺口達40%AI訓(xùn)練集群、大模型公司8%時延敏感型需求未滿足邊緣算力部署不足，無法支撐低時延應(yīng)用缺口約28%自動駕駛測試區(qū)、工業(yè)控制18%能效瓶頸老舊數(shù)據(jù)中心PUE高，綠色改造滯后—二三線城市傳統(tǒng)IDC27%網(wǎng)絡(luò)協(xié)同不足算力調(diào)度依賴高帶寬低時延網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)前骨干網(wǎng)承載能力不足跨區(qū)域調(diào)度效率損失約15%“東數(shù)西算”跨省鏈路5%四、技術(shù)演進對算力市場格局的影響趨勢4.1新一代芯片架構(gòu)（如GPU、NPU、DPU）對算力效率的提升路徑新一代芯片架構(gòu)對算力效率的提升路徑正深刻重塑中國算力基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)底座與產(chǎn)業(yè)格局。在人工智能、大模型訓(xùn)練、邊緣計算及高性能計算等高負載應(yīng)用場景持續(xù)擴張的驅(qū)動下，傳統(tǒng)通用處理器（CPU）在能效比、并行處理能力和專用任務(wù)加速方面的局限性日益凸顯，促使GPU（圖形處理器）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）和DPU（數(shù)據(jù)處理器）等異構(gòu)計算單元成為提升整體算力效率的關(guān)鍵路徑。根據(jù)中國信息通信研究院《2024中國算力發(fā)展白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2024年中國異構(gòu)算力在整體算力結(jié)構(gòu)中的占比已提升至38.7%，預(yù)計到2027年將突破55%，其中GPU、NPU與DPU合計貢獻超過80%的新增異構(gòu)算力。GPU憑借其高度并行的流式多處理器架構(gòu)，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理任務(wù)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。英偉達H100芯片采用Hopper架構(gòu)，配備TransformerEngine模塊，可將大語言模型訓(xùn)練效率提升9倍，同時功耗控制在700W以內(nèi)，其INT8稀疏計算性能達到4,000TOPS（來源：NVIDIA官方技術(shù)白皮書，2024年3月）。國內(nèi)廠商如華為昇騰910BNPU在FP16精度下算力達256TFLOPS，能效比達3.5TFLOPS/W，較上一代提升約40%，已在多個國家級智算中心部署（來源：華為昇騰開發(fā)者大會2024）。寒武紀思元590芯片則通過MLU-Link多芯互聯(lián)技術(shù)實現(xiàn)千卡級集群擴展，單機柜算力密度提升3倍，有效降低大模型訓(xùn)練的通信開銷與延遲。DPU作為新興的數(shù)據(jù)處理單元，通過卸載網(wǎng)絡(luò)、存儲與安全等基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)，釋放CPU資源，提升數(shù)據(jù)中心整體資源利用率。英偉達BlueField-3DPU可處理每秒400Gb的網(wǎng)絡(luò)流量，并支持硬件級加密與虛擬化，使服務(wù)器CPU負載降低30%以上（來源：Mellanox技術(shù)報告，2024）。阿里云自研的神龍M7DPU已實現(xiàn)虛擬化開銷趨近于零，在大規(guī)模云原生場景中將I/O延遲降低至微秒級，支撐其“通義千問”大模型訓(xùn)練集群實現(xiàn)90%以上的GPU利用率（來源：阿里云2024年Q2技術(shù)簡報）。芯片架構(gòu)的演進不僅體現(xiàn)在單芯片性能提升，更在于軟硬協(xié)同生態(tài)的構(gòu)建。CUDA生態(tài)已覆蓋全球95%以上的AI訓(xùn)練任務(wù)，而國內(nèi)通過開放昇思MindSpore、百度PaddlePaddle等框架與國產(chǎn)芯片深度適配，加速構(gòu)建自主可控的算力軟件棧。據(jù)IDC《2024中國AI芯片市場追蹤報告》指出，2024年國產(chǎn)AI芯片在政府、金融、能源等關(guān)鍵行業(yè)的滲透率已達27%，較2022年提升15個百分點。此外，先進封裝技術(shù)如Chiplet（芯粒）和3D堆疊正成為突破摩爾定律瓶頸的重要手段。AMDMI300X采用3DChiplet架構(gòu)，將HBM3內(nèi)存與計算單元垂直集成，帶寬達5.2TB/s，顯著緩解“內(nèi)存墻”問題；長鑫存儲與壁仞科技合作開發(fā)的GDDR6+Chiplet方案，使國產(chǎn)GPU內(nèi)存帶寬提升至1.2TB/s，接近國際主流水平（來源：中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會，2024年9月）。隨著《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》等政策推動，中國正加速構(gòu)建以異構(gòu)計算為核心的新型算力體系，預(yù)計到2030年，GPU、NPU與DPU將在智能算力中心中形成“訓(xùn)練-推理-調(diào)度”三位一體的協(xié)同架構(gòu)，整體算力效率較2023年提升5倍以上，單位算力能耗下降60%，為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供堅實支撐。4.2算力網(wǎng)絡(luò)、東數(shù)西算工程與綠色低碳技術(shù)融合發(fā)展趨勢算力網(wǎng)絡(luò)、東數(shù)西算工程與綠色低碳技術(shù)的深度融合，正成為中國新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心驅(qū)動力。在“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)和數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的雙重背景下，算力資源的優(yōu)化配置、高效調(diào)度與綠色轉(zhuǎn)型成為國家層面推動高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑。2023年，中國數(shù)據(jù)中心整體PUE（電源使用效率）平均值已降至1.49，較2020年的1.67顯著下降，其中“東數(shù)西算”八大國家樞紐節(jié)點的數(shù)據(jù)中心PUE普遍控制在1.25以下，部分先進項目甚至達到1.15（來源：中國信息通信研究院《2024中國數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展白皮書》）。這一趨勢表明，算力基礎(chǔ)設(shè)施正從粗放式擴張向集約化、智能化、低碳化方向演進。算力網(wǎng)絡(luò)作為連接計算資源與網(wǎng)絡(luò)能力的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系，依托IPv6+、SRv6、確定性網(wǎng)絡(luò)等新一代通信技術(shù)，實現(xiàn)算力資源的跨區(qū)域調(diào)度與按需供給。國家“東數(shù)西算”工程自2022年正式啟動以來，已在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等八大樞紐節(jié)點布局超過130個大型及以上規(guī)模數(shù)據(jù)中心，預(yù)計到2025年，這些節(jié)點將承載全國70%以上的算力需求（來源：國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部聯(lián)合發(fā)布的《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》）。西部地區(qū)憑借豐富的可再生能源、較低的氣候冷卻成本和土地資源，成為綠色算力部署的戰(zhàn)略高地。例如，寧夏中衛(wèi)數(shù)據(jù)中心集群利用當(dāng)?shù)啬昃鶜鉁?.8℃的自然冷源條件，結(jié)合風(fēng)冷與液冷混合技術(shù)，實現(xiàn)全年自然冷卻時間超過5000小時，顯著降低能耗。與此同時，綠色低碳技術(shù)在算力基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用不斷深化，液冷技術(shù)滲透率從2021年的不足5%提升至2024年的約22%，預(yù)計2025年將突破30%（來源：賽迪顧問《2024中國液冷數(shù)據(jù)中心市場研究報告》）。華為、阿里云、騰訊云等頭部企業(yè)已大規(guī)模部署浸沒式液冷服務(wù)器，單機柜功率密度提升至50kW以上，PUE可穩(wěn)定控制在1.08以內(nèi)。此外，可再生能源直供、儲能系統(tǒng)集成、AI能效優(yōu)化算法等技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，進一步推動算力設(shè)施向“零碳數(shù)據(jù)中心”邁進。內(nèi)蒙古烏蘭察布某綠色數(shù)據(jù)中心項目已實現(xiàn)100%風(fēng)電供電，并配套建設(shè)200MWh儲能系統(tǒng)，年減碳量超30萬噸。算力網(wǎng)絡(luò)與綠色技術(shù)的融合還體現(xiàn)在智能調(diào)度層面，通過構(gòu)建“算力+電力”協(xié)同優(yōu)化平臺，實現(xiàn)算力任務(wù)在時空維度上的動態(tài)遷移，優(yōu)先調(diào)度可再生能源富集區(qū)域的閑置算力資源。據(jù)清華大學(xué)能源互聯(lián)網(wǎng)研究院測算，此類協(xié)同調(diào)度機制可使全國數(shù)據(jù)中心年均碳排放降低12%—18%。未來五年，隨著《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃》等政策持續(xù)落地，算力網(wǎng)絡(luò)將不僅作為數(shù)據(jù)處理的載體，更將成為能源流、信息流、價值流融合的樞紐。到2030年，中國算力總規(guī)模預(yù)計將達到300EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），其中綠色算力占比有望超過60%，液冷、氫能備用電源、碳足跡追蹤系統(tǒng)等技術(shù)將成為新建數(shù)據(jù)中心的標(biāo)準(zhǔn)配置。在此進程中，東數(shù)西算工程將持續(xù)發(fā)揮資源再平衡作用，推動?xùn)|部高時效性業(yè)務(wù)與西部高能效算力形成互補格局，最終構(gòu)建起覆蓋全國、綠色智能、安全可靠的算力服務(wù)新生態(tài)。五、重點行業(yè)算力需求深度剖析5.1金融、制造、醫(yī)療、自動駕駛等垂直行業(yè)的算力使用特征金融、制造、醫(yī)療、自動駕駛等垂直行業(yè)在算力使用方面呈現(xiàn)出高度差異化的需求特征，這些特征不僅受到行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度及實時性要求的影響，也與國家政策導(dǎo)向、技術(shù)演進路徑和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度密切相關(guān)。在金融行業(yè)，算力需求主要集中在高頻交易、智能風(fēng)控、反欺詐識別以及大模型驅(qū)動的智能投研等領(lǐng)域。以高頻交易為例，毫秒級甚至微秒級的響應(yīng)能力要求金融機構(gòu)部署低延遲、高吞吐的專用算力基礎(chǔ)設(shè)施，據(jù)中國信息通信研究院《2024年金融行業(yè)算力應(yīng)用白皮書》顯示，2024年國內(nèi)頭部券商在AI算力上的年均投入已超過5億元，預(yù)計到2027年，金融行業(yè)整體AI算力需求年復(fù)合增長率將達到38.2%。與此同時，生成式AI在智能客服、合規(guī)審查和資產(chǎn)配置中的廣泛應(yīng)用，進一步推動了對A100/H100級別GPU集群的依賴。在數(shù)據(jù)安全與隱私保護日益嚴格的背景下，金融行業(yè)對“可信計算”與“隱私計算”算力的需求亦顯著上升，聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計算等技術(shù)的落地，要求算力平臺具備異構(gòu)協(xié)同與加密計算能力。制造業(yè)的算力使用則體現(xiàn)出“邊緣+云+AI”融合的典型架構(gòu)特征。工業(yè)視覺質(zhì)檢、數(shù)字孿生仿真、預(yù)測性維護及柔性制造調(diào)度等場景對算力提出多樣化要求。例如，在汽車制造領(lǐng)域，一條智能焊裝產(chǎn)線每小時可產(chǎn)生超過2TB的高清圖像數(shù)據(jù)，需通過邊緣AI盒子進行實時缺陷檢測，延遲要求控制在50毫秒以內(nèi)。根據(jù)工信部《2024年智能制造發(fā)展指數(shù)報告》，截至2024年底，全國已有超過1.2萬家規(guī)上工業(yè)企業(yè)部署了邊緣計算節(jié)點，制造業(yè)邊緣算力規(guī)模同比增長67%。與此同時，高端制造如半導(dǎo)體、航空航天等行業(yè)對高精度CAE仿真和多物理場耦合計算的依賴，使得其對HPC（高性能計算）資源的需求持續(xù)攀升。以中芯國際為例，其7nm工藝研發(fā)階段單次EDA仿真耗時長達數(shù)周，需調(diào)用數(shù)千核CPU與數(shù)百張GPU協(xié)同運算。未來五年，隨著“工業(yè)大模型”在工藝優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同等環(huán)節(jié)的滲透，制造業(yè)對大模型訓(xùn)練與推理算力的復(fù)合需求預(yù)計將以年均42%的速度增長（來源：賽迪顧問《2025中國工業(yè)智能算力市場預(yù)測》）。醫(yī)療健康領(lǐng)域的算力應(yīng)用聚焦于醫(yī)學(xué)影像分析、基因測序、藥物研發(fā)及智慧醫(yī)院管理四大方向。醫(yī)學(xué)影像AI模型訓(xùn)練需處理海量3DCT/MRI數(shù)據(jù)，單個三甲醫(yī)院年均影像數(shù)據(jù)量已突破5PB，對存儲與計算帶寬提出極高要求。華大基因公開數(shù)據(jù)顯示，其全基因組測序（WGS）分析流程在傳統(tǒng)CPU集群上需耗時30小時以上，而采用GPU加速后可壓縮至2小時以內(nèi)，算力效率提升15倍。在新藥研發(fā)領(lǐng)域，AlphaFold2類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的普及，使得生物醫(yī)藥企業(yè)對FP16/FP32混合精度算力的需求激增。據(jù)動脈網(wǎng)《2024中國醫(yī)療AI算力生態(tài)報告》統(tǒng)計，2024年國內(nèi)Top20藥企平均AI算力采購規(guī)模達1.8億元，其中70%用于分子動力學(xué)模擬與虛擬篩選。此外，區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心的建設(shè)推動了醫(yī)療云算力的集中化部署，國家衛(wèi)健委規(guī)劃到2026年建成50個國家級醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心，預(yù)計帶動醫(yī)療行業(yè)專用算力市場規(guī)模突破300億元。自動駕駛作為算力消耗強度最高的垂直場景之一，其需求貫穿研發(fā)、測試與車端部署全鏈條。在研發(fā)階段，L4級自動駕駛算法訓(xùn)練需處理PB級多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)（包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達），單次模型訓(xùn)練消耗算力可達數(shù)萬GPU小時。小鵬汽車2024年技術(shù)年報披露，其XNet感知模型訓(xùn)練動用超過2000張A100GPU，累計訓(xùn)練時長超200萬小時。在車端，智能駕駛域控制器的算力配置正快速升級，主流車型已從20TOPS（如MobileyeEyeQ4）躍升至500TOPS以上（如英偉達Orin），理想L系列車型甚至搭載雙Orin芯片實現(xiàn)1016TOPS算力。據(jù)高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)，2024年中國L2+及以上智能駕駛新車滲透率達48.7%，預(yù)計2027年車端AI芯片出貨量將突破2000萬顆，對應(yīng)算力需求年復(fù)合增長達53%。此外，車路云一體化架構(gòu)的推進，使得路側(cè)邊緣計算節(jié)點與區(qū)域自動駕駛云控平臺成為新型算力載體，北京市高級別自動駕駛示范區(qū)三期工程已部署超300個MEC邊緣節(jié)點，單節(jié)點算力配置不低于128TOPS，整體構(gòu)建起“端-邊-云”三級算力協(xié)同體系。5.2行業(yè)大模型部署對專用算力資源的定制化需求演變隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)演進，行業(yè)大模型正從通用能力向垂直領(lǐng)域深度滲透，這一趨勢顯著重塑了專用算力資源的配置邏輯與定制化需求結(jié)構(gòu)。金融、醫(yī)療、制造、能源、交通等關(guān)鍵行業(yè)在部署大模型過程中，對算力基礎(chǔ)設(shè)施提出了高度差異化、場景化和性能導(dǎo)向的要求，不再滿足于標(biāo)準(zhǔn)化的通用GPU集群，而是轉(zhuǎn)向面向特定任務(wù)優(yōu)化的異構(gòu)計算架構(gòu)。以金融行業(yè)為例，高頻交易、智能風(fēng)控與合規(guī)審查等應(yīng)用場景對低延遲、高吞吐和確定性響應(yīng)的算力需求極為嚴苛，據(jù)中國信息通信研究院《2024年行業(yè)大模型應(yīng)用白皮書》數(shù)據(jù)顯示，超過68%的頭部金融機構(gòu)在大模型推理階段優(yōu)先選擇搭載專用張量核與高帶寬內(nèi)存（HBM）的定制化AI加速芯片，推理延遲要求普遍控制在10毫秒以內(nèi)。醫(yī)療領(lǐng)域則更關(guān)注模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)隱私保護與計算精度，三甲醫(yī)院部署的醫(yī)學(xué)影像大模型普遍采用支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)與加密計算的專用算力節(jié)點，IDC于2025年3月發(fā)布的《中國AI算力基礎(chǔ)設(shè)施市場追蹤》指出，醫(yī)療行業(yè)對具備隱私計算能力的專用服務(wù)器采購量年復(fù)合增長率達42.7%，遠高于整體AI服務(wù)器市場28.3%的增速。制造業(yè)在推進“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合過程中，對邊緣側(cè)算力的定制化需求尤為突出，工廠現(xiàn)場部署的設(shè)備預(yù)測性維護、視覺質(zhì)檢等大模型需在有限功耗與空間約束下實現(xiàn)高并發(fā)推理，華為云與埃森哲聯(lián)合調(diào)研顯示，2024年制造業(yè)邊緣AI盒子出貨量同比增長115%，其中支持INT4/INT8混合精度推理與實時操作系統(tǒng)（RTOS）適配的定制化模組占比達73%。能源行業(yè)則因地理分布廣、環(huán)境復(fù)雜，對算力設(shè)備的耐高溫、防塵、抗電磁干擾等物理特性提出特殊要求，國家能源集團在煤礦智能巡檢大模型項目中采用的定制化AI服務(wù)器，集成國產(chǎn)昇騰910B芯片并強化散熱與防爆設(shè)計，單節(jié)點算力密度提升40%的同時故障率下降至0.3%以下。上述行業(yè)實踐共同指向一個核心趨勢：專用算力資源正從“硬件適配軟件”轉(zhuǎn)向“軟硬協(xié)同定義”，大模型的架構(gòu)特征（如MoE稀疏激活、長上下文窗口、多模態(tài)融合）直接驅(qū)動底層芯片指令集、內(nèi)存帶寬、互連拓撲乃至供電系統(tǒng)的重構(gòu)。寒武紀、壁仞科技、燧原科技等國產(chǎn)AI芯片廠商已推出支持動態(tài)稀疏計算與可重構(gòu)數(shù)據(jù)流的專用加速器，其能效比相較通用GPU提升2.3倍以上（來源：中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會《2025年AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》）。與此同時，算力服務(wù)模式亦隨之演進，云廠商與行業(yè)ISV（獨立軟件開發(fā)商）聯(lián)合推出“模型即服務(wù)（MaaS）+定制算力底座”的捆綁解決方案，阿里云推出的“百煉行業(yè)大模型專屬集群”支持按行業(yè)負載特征自動調(diào)度FP16/INT4計算單元，資源利用率提升35%。未來五年，伴隨行業(yè)大模型參數(shù)規(guī)模向萬億級邁進、推理場景向?qū)崟r化與邊緣化延伸，專用算力的定制維度將進一步細化至算法-芯片-系統(tǒng)-運維全棧協(xié)同，形成“一行業(yè)一架構(gòu)、一場景一芯片”的深度耦合生態(tài)。據(jù)賽迪顧問預(yù)測，到2030年，中國面向垂直行業(yè)的定制化AI算力市場規(guī)模將突破2800億元，占整體AI算力支出的比重從2024年的21%提升至47%，成為驅(qū)動算力基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)性升級的核心引擎。六、市場競爭格局與主要參與者戰(zhàn)略動向6.1云服務(wù)商、電信運營商、IDC企業(yè)及芯片廠商的算力布局策略近年來，中國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進入高速發(fā)展階段，云服務(wù)商、電信運營商、IDC企業(yè)及芯片廠商作為算力生態(tài)體系中的關(guān)鍵參與者，各自基于自身資源稟賦與市場定位，展開了差異化且高度協(xié)同的算力布局策略。云服務(wù)商如阿里云、騰訊云、華為云和百度智能云，持續(xù)加大在智算中心與通用算力集群上的投入，以應(yīng)對人工智能大模型訓(xùn)練和推理帶來的爆發(fā)性算力需求。根據(jù)中國信息通信研究院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2024年）》數(shù)據(jù)顯示，2024年中國智能算力規(guī)模達到230EFLOPS，同比增長85%，其中頭部云服務(wù)商貢獻了超過60%的智能算力供給。阿里云在2024年宣布未來三年將投入超1000億元用于建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施，重點布局杭州、烏蘭察布、河源等地的超大規(guī)模智算中心；華為云則依托昇騰AI芯片與MindSpore框架，構(gòu)建“云-邊-端”一體化的全棧算力體系，在2024年已建成30多個AI算力節(jié)點，覆蓋全國主要經(jīng)濟區(qū)域。與此同時，騰訊云通過混元大模型驅(qū)動算力資源優(yōu)化調(diào)度，實現(xiàn)訓(xùn)練效率提升30%以上，并在長三角、成渝等國家算力樞紐節(jié)點部署專用AI集群。電信運營商作為國家“東數(shù)西算”工程的核心承載主體，正從傳統(tǒng)通信服務(wù)提供商向“連接+算力+能力”的綜合服務(wù)商轉(zhuǎn)型。中國移動、中國電信和中國聯(lián)通依托全國骨干網(wǎng)絡(luò)與邊緣節(jié)點資源，加速構(gòu)建“中心+邊緣+端側(cè)”三級算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。截至2024年底，三大運營商已在全國部署超過200個邊緣計算節(jié)點，算力規(guī)模合計超過80EFLOPS。中國電信在2024年發(fā)布“息壤”算力調(diào)度平臺，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨架構(gòu)的算力資源統(tǒng)一調(diào)度，已在貴州、甘肅、寧夏等西部樞紐節(jié)點部署超萬卡GPU集群；中國移動則通過“算力網(wǎng)絡(luò)試驗網(wǎng)”在10個省份開展試點，計劃到2025年建成覆蓋全國的算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，其2024年資本開支中約35%投向算力與數(shù)據(jù)中心建設(shè)。中國聯(lián)通聚焦“聯(lián)通云”戰(zhàn)略，2024年智算中心投資同比增長120%，重點布局京津冀、粵港澳大灣區(qū)等高密度算力需求區(qū)域，并與地方政府合作建設(shè)行業(yè)專屬算力平臺，服務(wù)政務(wù)、金融、制造等垂直領(lǐng)域。IDC企業(yè)作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的物理載體提供者，在政策引導(dǎo)與市場需求雙重驅(qū)動下，加速向綠色化、集約化、智能化方向演進。萬國數(shù)據(jù)、世紀互聯(lián)、秦淮數(shù)據(jù)等頭部IDC廠商積極布局國家八大算力樞紐節(jié)點，推動數(shù)據(jù)中心從“資源消耗型”向“高效服務(wù)型”轉(zhuǎn)變。根據(jù)SynergyResearchGroup2024年第三季度報告，中國超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量已達到320座，其中約45%位于內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等西部地區(qū)，PUE（電能使用效率）普遍控制在1.25以下。萬國數(shù)據(jù)在2024年新增機柜超2萬架，其中70%部署于成渝與粵港澳樞紐，并推出“綠色算力套餐”，通過液冷、余熱回收等技術(shù)降低能耗；秦淮數(shù)據(jù)則聚焦亞太新興市場，在山西大同建設(shè)亞洲單體規(guī)模最大的AI算力園區(qū)，規(guī)劃總算力超5EFLOPS，全部采用可再生能源供電。此外，IDC企業(yè)正與云服務(wù)商、芯片廠商深度綁定，形成“定制化+聯(lián)合運營”新模式，如世紀互聯(lián)與英偉達合作建設(shè)專用AI算力中心，提供從芯片到機柜的一體化交付方案。芯片廠商作為算力底層技術(shù)的核心支撐，正通過自研架構(gòu)與生態(tài)構(gòu)建搶占AI算力制高點。華為昇騰、寒武紀思元、壁仞科技、摩爾線程等國產(chǎn)GPU/ASIC廠商加速產(chǎn)品迭代，推動國產(chǎn)算力芯片在訓(xùn)練與推理場景的規(guī)?；涞?。據(jù)IDC《中國AI芯片市場追蹤報告（2024Q3）》顯示，2024年中國AI加速芯片市場規(guī)模達280億元，其中國產(chǎn)芯片份額已提升至28%，較2022年增長近3倍。華為昇騰910B芯片在2024年實現(xiàn)量產(chǎn)，單卡算力達256TFLOPS（FP16），已在多個國家級大模型項目中部署；寒武紀推出的思元590芯片支持多精度混合計算，能效比提升40%，廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)控與智能駕駛場景。與此同時，芯片廠商積極構(gòu)建軟件生態(tài)，如華為推出CANN異構(gòu)計算架構(gòu)，寒武紀開放MLU-Link互聯(lián)協(xié)議，以降低開發(fā)者遷移成本，提升算力利用率。在中美技術(shù)競爭加劇背景下，國產(chǎn)芯片廠商獲得政策與資本雙重支持，預(yù)計到2026年，國產(chǎn)AI芯片在智算中心的滲透率將突破40%，成為支撐中國算力自主可控的關(guān)鍵力量。6.2國內(nèi)外頭部企業(yè)在高性能計算與AI算力生態(tài)中的競爭與合作態(tài)勢在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速與人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的雙重驅(qū)動下，高性能計算（HPC）與AI算力生態(tài)已成為各國科技競爭的戰(zhàn)略高地。中國與歐美等主要經(jīng)濟體的頭部企業(yè)在此領(lǐng)域既展開激烈競爭，又在特定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、開源生態(tài)與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同方面形成深度合作。以英偉達、AMD、英特爾為代表的美國企業(yè)長期主導(dǎo)全球高性能計算芯片市場，據(jù)IDC2024年第四季度數(shù)據(jù)顯示，英偉達在AI訓(xùn)練芯片市場份額高達82.3%，其H100與B100系列GPU廣泛部署于全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。與此同時，中國本土企業(yè)如華為、寒武紀、海光信息、壁仞科技等加速技術(shù)突破，華為昇騰910B芯片在FP16精度下算力達到256TFLOPS，已在中國電信、中國移動等運營商及國家超算中心實現(xiàn)規(guī)?；渴?。根據(jù)中國信通院《2024年中國AI算力發(fā)展白皮書》統(tǒng)計，2024年中國AI服務(wù)器出貨量同比增長47.6%，其中國產(chǎn)AI芯片占比提升至28.5%，較2022年增長近15個百分點，顯示出本土替代趨勢的加速演進。在生態(tài)構(gòu)建層面，國際頭部企業(yè)通過軟硬協(xié)同策略鞏固其技術(shù)護城河。英偉達不僅提供硬件，還構(gòu)建了CUDA生態(tài)體系，涵蓋cuDNN、TensorRT、RAPIDS等軟件棧，形成高度粘性的開發(fā)者社區(qū)。截至2024年底，全球基于CUDA的AI開發(fā)者數(shù)量已超過300萬，占主流AI開發(fā)者的70%以上（來源：NVIDIADeveloperProgramReport2024）。相較之下，中國企業(yè)在生態(tài)建設(shè)上采取開源與聯(lián)盟共建路徑。華為推出昇思MindSpore框架，聯(lián)合鵬城實驗室、中科院等機構(gòu)打造“AI算力網(wǎng)絡(luò)”，并參與發(fā)起“中國算力網(wǎng)”計劃，推動跨區(qū)域、跨廠商的算力調(diào)度與資源共享。寒武紀則通過MLU-Link互聯(lián)技術(shù)與CambriconNeuware軟件棧，構(gòu)建端邊云一體化AI計算平臺。據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，2024年國內(nèi)AI框架中，MindSpore市場份額達12.7%，僅次于TensorFlow與PyTorch，位列第三。合作方面，跨國企業(yè)在標(biāo)準(zhǔn)制定與開源項目中展現(xiàn)出高度協(xié)同。例如，英偉達、AMD、英特爾與阿里巴巴、騰訊、百度共同參與Linux基金會旗下的LFAI&Data基金會，推動AI模型互操作性與數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)。同時，在OCP（開放計算項目）框架下，Meta、微軟與中國移動、浪潮信息等聯(lián)合定義開放AI服務(wù)器硬件規(guī)范，降低異構(gòu)計算部署成本。值得注意的是，盡管中美在高端芯片領(lǐng)域存在出口管制限制，但雙方在基礎(chǔ)科研與非敏感技術(shù)領(lǐng)域仍保持交流。2024年，清華大學(xué)與斯坦福大學(xué)聯(lián)合發(fā)布“綠色AI算力評估基準(zhǔn)GreenAI-Bench”，為全球算力能效優(yōu)化提供統(tǒng)一度量標(biāo)準(zhǔn)。此外，歐盟“EuroHPC”計劃與中國“東數(shù)西算”工程在算力調(diào)度算法、液冷散熱技術(shù)等方面存在潛在合作空間，雙方在2023年G20數(shù)字部長會議期間已就綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施展開初步對話。從產(chǎn)業(yè)鏈角度看，競爭與合作并存的格局亦體現(xiàn)在制造與封裝環(huán)節(jié)。臺積電作為全球先進制程的主要代工廠，同時為英偉達、AMD及部分中國AI芯片企業(yè)提供5nm及以下工藝支持。然而，受美國商務(wù)部2023年10月更新的半導(dǎo)體出口管制規(guī)則影響，中國AI芯片企業(yè)獲取先進制程產(chǎn)能受限，促使中芯國際、長電科技加速Chiplet（芯粒）技術(shù)布局。2024年，華為通過3D堆疊與先進封裝技術(shù)，在7nm工藝基礎(chǔ)上實現(xiàn)接近5nm性能的昇騰芯片，有效緩解制程瓶頸。據(jù)YoleDéveloppement預(yù)測，到2027年，全球Chiplet市場規(guī)模將達120億美元，其中中國廠商貢獻率有望超過30%。這種技術(shù)路徑的差異化演進，既體現(xiàn)了自主創(chuàng)新的緊迫性，也反映出全球供應(yīng)鏈在局部脫鉤背景下仍存在結(jié)構(gòu)性依賴。綜上所述，高性能計算與AI算力生態(tài)的競爭已超越單一產(chǎn)品或技術(shù)維度，演變?yōu)楹w芯片架構(gòu)、軟件生態(tài)、標(biāo)準(zhǔn)體系、制造工藝與能源效率的系統(tǒng)性博弈。頭部企業(yè)在全球市場中既通過技術(shù)壁壘與生態(tài)鎖定爭奪主導(dǎo)權(quán)，又在開源協(xié)作、綠色計算與基礎(chǔ)設(shè)施互操作等領(lǐng)域?qū)で蠊糙A。未來五年，隨著中國“東數(shù)西算”工程全面落地與全球AI大模型訓(xùn)練需求持續(xù)攀升，算力生態(tài)的競爭烈度將進一步加劇，而具備全棧能力、開放兼容性與可持續(xù)發(fā)展屬性的企業(yè)，將在新一輪算力格局重構(gòu)中占據(jù)關(guān)鍵位置。七、風(fēng)險挑戰(zhàn)與政策建議7.1算力安全、數(shù)據(jù)合規(guī)與供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險識別隨著中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)擴張，算力基礎(chǔ)設(shè)施作為新型生產(chǎn)力的核心載體，其安全、合規(guī)與供應(yīng)鏈穩(wěn)定性日益成為影響國家數(shù)字主權(quán)與產(chǎn)業(yè)競爭力的關(guān)鍵變量。據(jù)中國信息通信研究院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2024年）》顯示，截至2024年底，中國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模已突破850萬架，算力總規(guī)模達到230EFLOPS，年均增速超過30%。在這一高速增長背景下，算力安全風(fēng)險呈現(xiàn)出多維交織、動態(tài)演化的特征。硬件層面，國產(chǎn)芯片在高端GPU領(lǐng)域仍存在顯著短板，據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國AI訓(xùn)練芯片市場中，英偉達占據(jù)約82%的份額，國產(chǎn)替代率不足10%，一旦國際供應(yīng)鏈出現(xiàn)斷供或技術(shù)封鎖，將直接沖擊大模型訓(xùn)練與推理能力。軟件層面，開源框架如TensorFlow、PyTorch等雖廣泛應(yīng)用，但其底層依賴存在潛在后門風(fēng)險，2023年國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心（CNCERT）披露的漏洞報告中，涉及AI框架及依賴庫的安全漏洞數(shù)量同比增長47%。此外，算力調(diào)度平臺與云原生架構(gòu)的復(fù)雜性加劇了攻擊面，分布式拒絕服務(wù)（DDoS）、模型投毒、對抗樣本攻擊等新型威脅頻發(fā)，2024年全國關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施中因算力系統(tǒng)被攻破導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露事件同比上升35%（來源：公安部網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)局年度通報）。數(shù)據(jù)合規(guī)維度的壓力同樣不容忽視?！稊?shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》及《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等法規(guī)體系已構(gòu)建起覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的監(jiān)管框架，但算力應(yīng)用場景的泛化使得合規(guī)邊界日益模糊。例如，在東數(shù)西算工程推進過程中，跨區(qū)域數(shù)據(jù)流動涉及多地監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)差異，貴州、內(nèi)蒙古等算力樞紐節(jié)點在承接?xùn)|部數(shù)據(jù)處理任務(wù)時，常面臨數(shù)據(jù)分類分級不一致、跨境傳輸審批流程冗長等問題。據(jù)中國信通院2025年一季度調(diào)研，78%的大型云服務(wù)商表示因數(shù)據(jù)本地化要求增加了30%以上的合規(guī)成本。同時，大模型訓(xùn)練所需海量數(shù)據(jù)的合法性來源成為監(jiān)管焦點，2024年國家網(wǎng)信辦對多家AI企業(yè)開展專項檢