2026-2030年中国智能算力行业：政策与需求共振，开启国产化与商业化的黄金五年

前言

在数字化转型深入推进、人工智能技术爆发式增长以及“东数西算”国家战略工程全面落地的背景下，智能算力已成为推动数字经济发展的核心生产力。它不仅支撑着人工智能大模型的训练与推理，还在工业互联网、智慧城市、智能驾驶等众多领域发挥着关键作用。

一、宏观环境分析

政策环境

国家高度重视算力基础设施建设，将其定位为数字经济时代的关键基础设施和支撑数字中国建设的战略性资源。“十四五”规划明确算力基础设施战略地位，2023年《数字中国建设整体布局规划》进一步强化算力网络建设。2026—2030年，预计国家将出台更多支持政策，包括税收优惠、财政补贴、能耗指标倾斜等，推动算力基础设施高质量发展。各地方政府也结合区域特点，制定差异化扶持政策，统筹算力布局，完善算力券等普惠工具，促进算力资源的合理配置与高效利用。

经济环境

根据中研普华产业研究院《2026-2030年中国智能算力行业竞争格局及发展趋势预测报告》显示：随着数字产业化与产业数字化双向驱动，传统产业智能化改造加速，对高性能算力的需求持续增长。预计到2030年，工业互联网、智慧城市、智能驾驶等领域对高性能算力的需求将大幅增长。同时，国产替代进程提速，关键领域对安全可靠算力的需求显著增加，为国产智能算力产业提供了广阔的发展空间。

技术环境

AI大模型训练与推理需求爆发，推动算力技术不断迭代。单个千亿参数大模型训练所需算力大幅增长，预计未来多模态大模型、具身智能、科学计算等领域将进一步拉动算力需求。此外，5G/6G与物联网终端数量快速增长，边缘计算需求大幅提升，促使智能算力向“云—边—端”协同发展方向演进。异构计算架构逐渐普及，CPU+GPU+NPU+DPU的组合将成为主流，专用AI芯片在训练与推理场景中的渗透率也将大幅提升。

社会环境

社会对数字化、智能化的接受度不断提高，智能算力在医疗、教育、交通等民生领域的应用日益广泛，改善了人们的生活质量。例如，医学影像分析借助智能算力提高了疾病诊断的准确性和效率;智能交通系统通过实时数据分析优化交通流量，缓解了城市拥堵问题。同时，社会对数据安全和隐私保护的关注度也在提升，促使智能算力行业加强数据安全管理，推动相关技术的研发与应用。

二、国内外对比分析

市场规模与增长

全球智能算力市场呈现快速增长态势，中国作为全球第二大经济体，智能算力市场规模不断扩大。预计到2030年，中国智能算力市场规模将实现显著增长，在全球市场中的占比将进一步提升。与全球市场相比，中国智能算力市场的增长速度更快，主要得益于国内数字化转型的加速、政策的大力支持以及庞大的市场需求。

技术水平

在国际上，北美阵营在高端芯片设计能力与基础软件生态方面具有领先优势，英伟达凭借其A100/H100 GPU占据全球大部分AI芯片市场份额，AWS、微软Azure、谷歌云等云服务商控制着大量云端算力资源。而中国阵营在智能算力技术领域也取得了显著进展，华为昇腾、寒武纪等国产芯片在性能上不断提升，逐渐缩小与国际领先水平的差距。阿里云、腾讯云、百度智能云等企业通过“芯片+框架+模型”全栈布局，构建起技术壁垒，在某些特定领域实现了技术超越。

应用场景

国外智能算力应用场景较为广泛，涵盖了金融、医疗、科研等多个领域，在高端制造业和科技创新方面应用较为深入。中国智能算力应用场景则更加多元化，除了在传统行业进行智能化改造外，还在智慧城市、智能交通、电子商务等新兴领域得到了广泛应用。例如，中国的智能算力支撑了大规模的电商交易和物流配送，保障了城市交通的高效运行。同时，中国在AI制药、智能制造等领域的智能算力应用也取得了重要突破，为行业发展提供了新的动力。

三、竞争格局分析

市场主体分层竞争加剧

当前智能算力市场呈现“国家队+科技巨头+创新企业”的三层竞争格局。国家队凭借资源整合能力与战略定位，在国家战略安全领域发挥主导作用，如国家超算中心、中国电信、中国移动等，承担着关键基础设施建设和重大科研项目算力支持的任务。科技巨头依托云原生架构与生态优势，占据商用市场主导地位，阿里、华为、腾讯等企业通过构建完整的算力布局，提供从芯片到应用的全栈服务，满足了不同客户的多样化需求。创新企业则通过垂直领域技术突破，在细分赛道形成差异化竞争力，如寒武纪、壁仞科技、燧原科技等，专注于AI芯片研发，为特定行业提供定制化解决方案。

区域协同发展

“东数西算”工程推动算力资源跨区域优化配置，形成了各具特色的算力集群。西部枢纽节点凭借丰富的能源资源和较低的土地成本，吸引了大量超大型数据中心项目落地，成为大规模训练和冷数据处理的主要区域。东部枢纽节点则聚焦高价值、低延时应用，通过专用算力网络实现跨区域调度，支撑金融高频交易、自动驾驶远程决策等对实时性要求高的场景。区域间的协同发展机制逐步完善，促进了全国算力资源的高效配置和均衡发展。

生态竞争成为关键

单点技术突破已不足以支撑企业在智能算力市场的长期竞争优势，构建开放协同的产业生态成为关键。头部企业通过开放生态构建用户粘性，如阿里云适配主流大模型，提供一站式开发工具链，吸引了大量开发者入驻;百度飞桨助力药明康德加速新药研发，在医疗领域形成了良好的生态合作。同时，开源与闭源生态将长期共存，不同企业根据战略定位选择合适的生态策略，开源社区活跃度、开发者生态规模、合作伙伴数量等软性指标将影响企业长期发展。

四、行业发展趋势分析

普惠算力主流化

未来，客户对智能算力的需求将从关注“建得起”转向“用得好”，利用率、时延和SLA将成为核心考核指标。第三方普惠智算云平台将通过整合多元异构算力资源、提供弹性定价和自助交付服务等方式，降低用算门槛，满足中小企业、科创团队及高校科研机构等长尾客户的算力需求，推动智能算力向普惠化方向发展。

智算平台垂直化

围绕制造、金融、医疗等主导产业，将形成具备行业适配能力的专用智算平台。这些平台将深入了解行业需求和业务流程，提供定制化的算力解决方案，实现算力与业务的深度融合。例如，在金融领域，专用智算平台将支持高频交易、风险评估等业务的高效运行;在医疗领域，将助力医学影像分析、疾病诊断等应用的精准开展。

算力融入业务全链路

智能算力将从单点支持走向研发、制造、服务全流程赋能。在产品研发阶段，算力将支持大模型的训练和优化，加速产品创新;在制造环节，算力将实现生产过程的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量;在服务领域，算力将提升客户体验，实现个性化服务。例如，在智能制造中，算力将贯穿产品设计、生产制造、质量检测和售后服务等全生命周期。

算力网络化加速

国家算力互联网将初步建成，东西部算力协同调度机制基本完善。通过构建“核心枢纽+卫星城市”的算力经济圈，实现跨域资源优化配置，降低算力使用成本，提高算力资源的利用效率。例如，深圳—北京算力调度时延可控制在较低水平，资源利用率大幅提升，为跨区域业务协同提供了有力支撑。

ROI评价体系建立

行业将从规模统计转向算力对产业的真实贡献度量，建立科学的ROI评价体系。该体系将综合考虑算力投资的成本、收益和风险等因素，评估算力对产业升级、创新发展和经济增长的实际推动作用，为企业的算力投资决策提供参考依据，引导算力资源向高价值领域配置。

五、投资策略分析

关注技术创新领域

投资者应重点关注异构计算、绿色低碳技术、算力调度与交易等前沿技术领域的创新企业。异构计算架构的普及将提高算力的能效比和计算效率，为相关芯片和软件企业带来发展机遇;绿色低碳技术是算力行业可持续发展的关键，液冷技术、余热利用、可再生能源供电等领域的创新企业将受益于政策支持和市场需求增长;算力调度与交易平台的建设将促进算力资源的高效配置，具有技术优势和市场潜力的企业值得关注。

布局垂直行业应用

随着智能算力在各行业的深入应用，垂直领域的大模型训练与推理需求将催生专业算力服务市场。投资者可聚焦金融、医疗、制造等垂直行业，布局懂行业、懂数据、懂算力的综合服务提供商。这些企业能够结合行业特点提供定制化解决方案，具有较高的市场竞争力和盈利能力。

参与区域算力建设

“东数西算”工程的推进将带动西部地区算力基础设施建设和东部地区算力枢纽升级。投资者可参与区域算力中心运营、网络建设等项目，分享区域协同发展带来的红利。同时，关注具有区域特色和产业优势的地区，如中部省份打造区域算力中心、东北地区发展工业互联网算力等，挖掘潜在的投资机会。

如需了解更多智能算力行业报告的具体情况分析，可以点击查看中研普华产业研究院的《2026-2030年中国智能算力行业竞争格局及发展趋势预测报告》。