1、行业概述：算力成为数字时代核心驱动力

在数字化浪潮中，算力已跃升为推动社会进步的关键引擎。其本质是数据处理能力，依托中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、专业集成电路（ASIC）等芯片，广泛应用于计算机、服务器及智能终端，借助云计算与边缘计算技术，对海量数字应用与数据进行加工处理。2024年，中国智能算力规模达725.3EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算次数），同比增长74.1%，算力总规模居世界前列。预计2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，2026年达到1460.3EFLOPS，2028年达到2781.9EFLOPS。

算力即国力

资料来源：普华有策AI生成

从功能维度划分，算力可细分为通算、智算、超算三大类别，分别对应基础计算、智能计算与超级计算模式。基础算力由基于 CPU 芯片的服务器提供，支撑移动计算、物联网等基础通用计算场景，云计算与边缘计算皆属此类；智能算力即 AI 算力，基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台，主要用于 AI 训练与推理，如语音、图像及视频处理；超算算力则由超级计算机等高性能计算集群提供，服务于行星模拟、药物分子设计、基因分析等尖端科学领域。

算力的主要分类

资料来源：普华有策

随着技术积累与市场发展，算力全面国产化时代提前来临。服务器作为算力的基本载体，其核心部件 CPU 和 GPU 等计算芯片的国产化进程不断加速。历经多年磨砺，我国国产 CPU 已从 “可用” 迈向 “好用”，而 AI 算力芯片在新一轮 AI 浪潮及国际局势变化的推动下，国产化发展迎来关键节点。在数字经济背景下，算力在数字产业化中驱动数据中心建设，提供算力服务；在产业数字化中满足实体产业生产的硬件与服务需求，成为产业升级的重要支撑。

在国内，算力产业作为生产制造业，上下游厂商通过股权或业务紧密相连，形成了中科院系、华为系、中电子系等主要体系。中科院系以海光芯片为核心，中科曙光及 ODM 为主要整机厂，构建了兼容性良好的 ×86 信创服务器体系；华为系凭借鲲鹏 + 昇腾芯片，联合四川长虹、高新发展等硬件生态合作伙伴，打造自主可控程度更高的 Arm 信创服务器体系；中电子系则以飞腾芯片为核心，中国长城为主要整机厂，形成了高自主可控的 Arm 信创服务器体系。

2、驱动因素：多重力量助推国产算力发展

（1）AI 大模型引发 “大” 算力刚需

自 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，AI 大模型在全球掀起了规模空前的人工智能浪潮。2023 年以来，海外 OpenAI 发布 GPT-4、Meta 开源 Llama2，国内大模型也持续迭代升级，顶尖模型部分通用能力已逼近世界前沿。由于大模型性能优势显著，且提升模型参数量成为重要技术路径，“大” 算力的刚需属性愈发凸显。

（2）推理算力需求带动总算力提升

算力需求逐渐向推理端倾斜，主流模型日均 Token 量已达数万亿。大模型算力需求涵盖训练与推理两端，从技术发展看，推理阶段优化成为新焦点。OpenAI 采用 “测试时计算” 技术提升推理性能，其他厂商也纷纷跟进。从应用层面，大模型在各行业加速渗透，以豆包大模型为例，其日均 tokens 使用量增长迅猛，在信息处理、客服销售等多个场景调用量大幅攀升。海外 AI 应用同样扩张迅速，AI 应用端的繁荣显著加速了推理侧算力需求。预计到 2026 年，推理算力占比将提升至 62.2%，训练占 37.8%。DeepSeek 发布的多款创新模型在性能与成本上优势突出，推动 AI 大模型降本，有望吸引更多厂商布局推理端大模型，进而大幅提升推理侧算力需求，带动总算力增长，为国产算力芯片带来发展机遇，目前国内多家云计算及智算企业已接入 DeepSeek 大模型。

（3）美国封锁激发国产算力发展潜力

美国政府持续加码对华 AI 算力封锁。2025 年 1 月发布的新规将出口目的地分类，严格限制对中国等国家的 AI 芯片销售，旨在阻止中国获取 AI 计算资源构建前沿模型。面对外部封锁，我国将加速国产 AI 芯片产业投入，减少对外部供应链依赖，推动国产 AI 芯片产业快速发展，重塑全球 AI 芯片竞争格局。

（4）政策全方位支持国产算力崛起

我国高度重视人工智能对现代化产业体系的重要作用，自上而下出台多项政策支持算力基础设施建设。2023 年，工信部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确 2025 年全国算力目标；发改委等五部门发布《关于深入实施 “东数西算” 工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，推动多元算力集聚。地方层面，各地纷纷出台算力发展规划，支持国产算力发展。财政方面，积极财政政策将加大对包括国产算力在内的新质生产力领域的支持，为产业发展提供有力保障。

近三年我国算力行业主要政策解读

资料来源：普华有策

3、国产算力底座布局：芯片突破与产业推进

（1）国产芯片加速渗透，性能逐步提升

AI 发展拉动多元异构算力需求，带动 AI 芯片市场增长。在英伟达产品受限背景下，国产芯片凭借性能提升与性价比优势，迎来国产替代机遇。华为海思、寒武纪、海光信息等国内领先厂商不断取得突破。华为昇腾 310 和 910 处理器性能卓越，昇腾 910C 样片已发送，预计 2025 年量产，将与英伟达展开竞争；寒武纪思元 370 实测性能出色，采用先进技术提升算力与能效；景嘉微发布景宏系列填补 AI 领域产品空白；海光信息深算二号性能翻倍，持续优化产品；燧原科技 S60 推理产品性能提升，软件易用性增强。这些国产芯片的发展，为国产算力底座奠定了坚实基础。

（2）超前建设推动算力国产化循环

当前，国内算力发展模式已转变为国家引导下的超前算力建设，以此孕育算力产业生态。运营商云市场份额不断提升，在大模型时代向智能云演进。三大运营商资本开支虽整体下行，但结构上向算力倾斜，2025 年 AI 智算投入将持续加大。地方智算中心加速落地，明确算力规模、算网能力及能耗指标规划。同时，新建及改扩建数据中心对服务器能效的要求，也将引导算力芯片发展方向，推动国产算力芯片发展，开启算力国产化的良性循环。

4、国产算力破局之路：系统性思维引领发展

在先进工艺受限的情况下，国产算力需以系统性思维破局。AI 时代是基于芯片集群和网络集群的超大型系统工程，系统效率成为关键。算、传、存等环节同等重要，国产算力应从系统层面出发，在芯侧、端侧、群侧挖掘优化空间，如先进封装 3D IC、AI 存储等领域。华为在技术突破方面的系统性方案，为中国科技发展提供了可借鉴的模板，有望引领国产算力在复杂环境中实现弯道超车，推动产业迈向新高度。