深度报告!一文读懂全球和中国算力产业

出品  |  陈博观察 (ID: Drchenobservation)

编辑  |  Will Chan

【温馨提示】本报告字数为34909，核心内容框架如下：

（一）算力的内涵与演进历程

算力即数据处理与计算任务的执行能力，核心依托CPU、GPU、FPGA、ASIC等芯片硬件，通过服务器、数据中心、超算中心等基础设施，实现海量信息的高速计算、存储与传输。随着相关技术发展，算力内涵已从单一设备处理速度，拓展为涵盖通用计算、图形处理、AI训练推理等的多元化、智能化综合能力体系，成为驱动数字经济发展的关键新质生产力。

综合算力则是以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系。其中，存力是算力中心在数据存储容量、性能表现、安全可靠和绿色低碳四方面的综合能力；运力是以数据通信网和光传送网等网络基础设施为基础，实现数据要素高效传输的网络运载力，包含算间网络、算内网络、入算网络；模力是大模型资源、生态建设水平的综合体现，反映对大模型训练与推理任务的支撑能力。

算力发展历经多阶段演进：萌芽期以草绳计数、算盘等手工工具为代表，奠定原始基础；电子技术突破后，算力从工具属性向技术能力跨越，电子计算机诞生、关键部件规模化生产形成初步产业环节；21世纪初至2020年左右，云计算、大数据技术推动算力向规模化产业转型，完整产业生态逐步形成；当前处于发展成熟期，呈现规模化、规范化、生态化特征，算力架构向异构融合、分布式智能演进，液冷、高速光模块等配套技术快速迭代，绿色算力、普惠算力成为核心，量子计算、光计算等新型算力进入探索阶段。

（二）现代算力产业完整产业链生态

• 上游为硬件基础设施层，核心是芯片领域，英伟达主导的GPU是人工智能训练主力，英特尔、AMD等企业构成异构计算生态，3nm、2nm先进制程、Chiplet技术等是突破算力瓶颈的关键方向，中国国产芯片替代进程加速；服务器领域AI服务器需求激增，高密度设计、液冷散热技术等成发展趋势；高速存储技术与互联网络是算力集群高效协同的保障。

• 中游为算力服务与软件平台层，操作系统、虚拟化与容器技术提供运行环境，AI框架、计算平台降低算力使用门槛，数据中心呈现超大规模化、绿色低碳化等趋势，云计算平台由公有云巨头主导，软件定义网络和算力网络技术实现资源智能调度。

• 下游为应用层，政府、金融、汽车、医疗等行业是智能应用场景丰富的垂直领域，基础电信运营企业、泛互联网企业等深入场景赋能，形成产业闭环。

（三）战略和经济价值

每一次工业革命都是核心生产要素与通用目的技术的范式变革，当前全球处于第四次工业革命——智能化革命关键阶段，算力已成为智能时代的“新电能”，是激活数据潜能、驱动科技突破与经济增长的基础战略性资源。

在经济价值方面，麦肯锡研究显示，算力投入对全要素生产率（TFP）的贡献率高达17%，远超传统资本投入。IDC数据表明，国家算力指数每提升1点，可撬动数字经济规模增长3.6‰、GDP增长1.7‰，乘数效应显著高于普通基础设施。2024年全球数字经济约占全球GDP的15%，约合16万亿美元。

在科技创新领域，算力是核心引擎。万亿级参数大模型训练需EFLOPS级超强算力，自动驾驶汽车依赖边缘算力响应能力，算力在人工智能、生物医药研发等前沿科技领域发挥决定性作用，是衡量国家尖端研发实力的关键标尺。

在全球战略层面，算力已成为与石油、稀土同等关键的战略资产。美国通过《芯片与科学法案》掌控全球70%以上高端AI芯片产能；中国依托“东数西算”工程加速国产替代，以占全球33%的总算力规模构建全国一体化网络；欧盟借《欧洲芯片法案》争夺尖端制造主导权。兰德公司报告警示，大国间AI算力差距可能具有战略威慑意义，而非洲与拉美仅占全球不足2%的高性能计算资源，数字主权持续弱化。

二、全球算力产业发展概况

（一）全球算力规模及驱动因素

当前全球算力产业高速增长，2023年全球算力总规模达1397EFLOPS，同比增长54%，预计2030年将超过16ZFlops。智能算力占总算力规模比重超30%，成为关键增长引擎，其爆发主要源于生成式AI推动。截至2024年底，全球通算规模达628EFLOPS (FP32)，同比增长14.0%；智算规模达5693EFLOPS (FP16)，同比增长64.7%；超算规模为20EFLOPS (FP64)，智算需求呈现强劲增长态势。

技术创新是核心动力，2022年ChatGPT问世后，大规模模型训练与推理对计算资源提出高要求。IDC预测，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长至2026年的346.6亿美元，其中生成式AI计算市场规模将从8.2亿美元升至109.9亿美元，份额从4.2%提升至31.7%。2024年全球人工智能服务器市场规模为1251亿美元，2025年预计增至1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元。

数字经济深入发展驱动算力需求攀升，2025年全球数据总量将突破180ZB，非结构化数据占比超85%，对实时处理与边缘计算提出更高要求。全球主要经济体数字经济占GDP比重持续提高，15个样本国家平均水平将从2022年的50.2%提升至2026年的54%，元宇宙、空间计算的潜在需求也在显现。目前全球超过70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处于初步测试阶段，17%的组织已将其引入生产环节。

产业投入方面，全球科技巨头加大AI算力相关资本支出。微软2025财年计划投入约800亿美元，亚马逊达1000亿美元，谷歌约750亿美元，Meta上调至640–720亿美元，阿里巴巴宣布未来三年投入3800亿元人民币，重点布局算力中心等领域。

政策层面，各国将算力纳入战略布局，美国强化高性能计算设备出口管制，中国加速国产替代，区域性算力联盟逐步形成。政策通过税收减免、能源补贴等激励产业，同时规范新建算力中心PUE，欧盟、中国等出台相关政策加强监管与数据要素流通。

（二）全球算力产业地域分布

北美地区依托芯片设计、制造等核心技术积累与硅谷产业生态，构建完整产业链，巩固全球算力核心枢纽地位。美国在芯片研发、AI基础软件、技术人才等领域优势显著，形成完整算力产业体系，与其他地区拉开差距。

亚太地区成为全球算力增长重要引擎，中国通过“东数西算”战略推进算力枢纽体系建设，国产算力集群能力提升；日本专注机器人等特定领域算力应用；韩国聚焦高端芯片设计与制造。

欧洲地区通过“欧洲算力计划”投入200亿欧元建设13座AI超级工厂，依托ASML光刻机优势卡位设备供应链，凭借GDPR等法规在数据伦理与隐私保护标准制定上占据主导地位。欧盟在汽车半导体领域具有竞争优势，但面临制造空心化和数字芯片技术滞后问题。

新兴势力加速破局，中东地区沙特设立650亿美元专项AI基金，阿联酋任命全球首位人工智能部长；印度启动“半导体使命”计划，班加罗尔集聚超500家芯片设计企业；东南亚地区借力数字经济增长红利，吸引头部科技企业布局。东盟算力产业链相对薄弱，尚未形成具有全球竞争力的本土芯片设计或先进制造能力，硬件基础严重依赖进口。

来源：CIDC，全球重点区域算力竞争态势分析报告2025

（三）未来发展趋势与展望

• 算力产业规模将高速扩张，突破万亿美元规模，智能计算推动需求爆发式增长，计算架构向异构计算系统转型，数据中心向高性能升级，产业链多领域价值重构。

• 芯片与服务器技术迭代升级，产业界拥抱芯粒技术和先进封装，专用芯片和领域特定架构成为主流，服务器向深度异构融合架构演进，存算一体探索深化，液冷技术走向主流普及。

• 应用场景向多元化深入发展，算力从互联网等领域拓展至医疗、制造等多个行业，数实融合催生新业态，未来2-3年集中在业务类应用场景，长远将向决策管理场景深入。

• 算力供应链加速重构，从全球化向区域化、多元化和“友岸外包”转变，美国维持技术领导力，中国推进自主可控，欧盟提升本土制造能力，东亚地区仍是关键节点，新兴势力积极布局。

• 算力商业模式不断演进，集群协同支撑大规模训练与低时延推理需求，算力使用向细粒度计费模式转变，算力交易平台兴起，实现“算力即服务”。

• 绿色可持续发展成为核心挑战，各国碳中和政策严格，数据中心PUE持续下探，可再生能源应用、余热回收等成为重要路径，全链条碳足迹追踪与协同减排需进一步推进。

三、海外重点区域算力产业现状

（一）美国算力产业发展现状

1.算力产业政策

美国将算力基础设施视为国家战略竞争力核心支柱，政策演进历经三阶段：1990年代至2010年前后为技术领先与基础奠定期，出台高性能计算和通信计划（HPCC）、网络和信息技术研发计划（NITRD）等，2011年《联邦云计算战略》和《大数据研究和发展计划》将算力相关产业提升至国家战略高度；2015年至2020年为生态构建与战略聚焦期，启动国家战略计算计划（NSCI），提出构建计算生态系统，将算力与国家创新能力、经济竞争力、国家安全绑定，布局量子计算等新兴方向；2022年至今为全面竞争与扩张阶段，《芯片和科学法案》提供527亿美元半导体制造业直接补贴及约2000亿美元科研经费，2025年1月宣布“Stargate”人工智能基础设施投资计划，投入5000亿美元建设数据中心及超级计算中心。

人工智能专项政策方面，《国家人工智能倡议法案》确立国家战略地位，成立相关机构形成协调机制，2025年《赢得竞争：美国人工智能行动计划》聚焦算力基础设施可用性和安全性。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工智能研发投资预算增长至31亿美元，占整体年预算近三分之一。

能源领域，《通胀削减法案》延长可再生能源发电设施投资税收抵免并提升比例，《两党基础设施法案》投入730亿美元用于电网现代化，2025年启动“核能复兴计划”，推动先进反应堆技术认证与审批改革，保障数据中心等关键领域能源供应。

2.算力产业投融资环境

美国形成政府引导、企业主导、市场参与的多元化投资格局，2021至2025年间，联邦政府在人工智能和信息技术领域直接研发投入从82亿美元增长至112亿美元，撬动私人资本，算力相关领域风险投资规模增长超三倍。半导体企业投资税收抵免率从25%提高到35%，2025年政府主导的AI项目投资总额近2000亿美元。

来源：CIDC，全球重点区域算力竞争态势分析报告2025

科技巨头资本支出大幅增长，2025年微软、谷歌、亚马逊、Meta四家公司资本支出总和突破3000亿美元，主要用于AI数据中心和算力建设。同时，科技巨头在风险投资领域活动频繁，2024年上半年风险投资额达248亿美元，投资重心为基础技术、基础设施，其次是应用层及运营支持层。2024年美国人工智能领域风险投资金额占全球总额的74%，远超其他国家，IPO、并购等交易活跃，头部项目估值高企。

3.算力产业链发展概况

美国拥有完整产业链，上游芯片设计环节呈现寡头垄断与创新活跃并存格局，英伟达凭借软硬件生态系统主导GPU领域，AMD、英特尔推出专用AI芯片追赶；半导体制造环节，台积电计划在美国新增多座晶圆厂、封装厂及研发中心，总投资1000亿美元，设备与材料依赖仍是短板；2024年美国AI芯片企业市场份额合计超95%，2025年英伟达仍将占据超八成份额。

硬件设备环节，服务器领域戴尔、惠普企业保持优势，存储设备方面西部数据、希捷等领先，网络设备环节思科、Arista Networks各有侧重。

软件系统环节，形成分层协同体系架构，谷歌TensorFlow和Meta PyTorch主导深度学习框架，Hugging Face等平台降低AI应用开发门槛，企业级应用软件提供商加速集成AI能力。

云服务与数据中心环节高度集中与快速扩张，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云三大服务商全球市场份额合计超60%，形成以北弗吉尼亚、硅谷、芝加哥等为核心的算力枢纽。

产业链协同创新机制完善，联邦实验室体系提供前沿探索支撑，高校与企业合作紧密，推动科研成果转化。

4.算力供给现状

美国算力基础设施供给规模快速增加，智算中心建设进入高速发展期。微软投资110亿美元建设新一代AI数据中心，亚马逊AWS部署配备2万颗自研Trainium芯片的AI算力集群，谷歌建设支持10万张TPU同时运行的液冷数据中心，新兴算力供应商如CoreWeave获得融资扩大规模。

区域分布上，算力基础设施集中在北弗吉尼亚、硅谷等核心枢纽，德克萨斯州、亚利桑那州等凭借能源条件和政策支持成为新兴算力中心。

数据中心能效绿色转型加速，行业平均PUE从2018年的1.6优化至1.3以下，领先企业达1.1，谷歌、微软、亚马逊等纷纷布局可再生能源供电与节能项目。

5.算力需求现状

美国算力需求呈现三大特点：一是生成式人工智能规模应用推动算力基础设施需求高速增长，GPT-4单次训练消耗算力达2.5EFLOPS，较前代增长100倍，头部企业新建数据中心向10GW和百万卡规模推进；二是需求结构从通用计算向高性能计算转变，大语言模型训练、自动驾驶等成为算力消耗主力；三是通用大模型需求占主导，行业级需求集中在云计算、金融等领域，增长潜力广阔。

6.基础资源条件

高速网络方面，前沿网络技术取得突破，光纤网络覆盖持续扩大，SpaceX星链计划在轨卫星数量突破5000颗，云服务商内部网络与边缘网络持续升级，支持低延迟接入与实时推理能力。

电力供给方面，美国通过税收抵免、补贴政策及电网现代化基金，提升电力供给规模和电网稳定性，加速多元化供电与新型能源布局，核能、储能、风电、光伏等为数据中心提供能源保障。但美国数据中心分布相对集中，面临区域性缺电风险。

（二）欧盟算力产业发展现状

1.算力产业政策

欧盟将算力基础设施建设视为数字主权核心要素，政策围绕“数字化转型”展开。2020年初发布《塑造欧洲的数字未来》等文件，提出建设“赋能型数字生态系统”；2021年3月《2030数字罗盘：欧洲数字十年之路》引导算力基础设施向分布式架构演进，设定2030年数字化目标；2022年2月《欧洲芯片法案》提出将全球市场份额从10%提升至20%，规划超430亿欧元投资；2018年通过“高性能计算共同计划”，成立欧洲高性能计算联合执行体，2020年将量子计算基础设施纳入重点工作，拟投资80亿欧元支持前沿计算研究。

欧盟还通过《数字服务法案》《数字市场法案》等塑造公平竞争环境，正在制定“下一代计算战略”，加大对新兴方向的投入。欧盟推出一揽子人工智能创新计划，包括计划在2025年初启动首批人工智能工厂建设，为生成式人工智能模型开发提供计算、存储和数据等服务。

2.算力产业投融资环境

欧盟算力产业投融资以公共资本撬动私人资本，依赖政策引导和公共资金注入，风险投资市场规模及对高风险长周期项目投资偏好与中美存在差距。投融资方向逐步从硬件向生态构建转变，上游聚焦芯片设计软件等薄弱环节，中游侧重AI算力平台和云服务，下游支持本土算力平台应用开发。2024年欧洲地区人工智能风险投资总额128亿美元，占全球12%。

3.算力产业链发展概况

上游芯片领域，欧盟在汽车半导体领域具有竞争优势，恩智浦、英飞凌和意法半导体占据全球汽车芯片市场领先地位，但面临制造空心化和数字芯片技术滞后问题。

中游基础设施环节，欧盟是全球最大数据中心市场之一，核心枢纽聚集全球主要云服务商，在政策推动下加快绿色低碳发展，德国和北欧国家成为数据中心扩建热点区域。

下游云服务市场高度依赖外部，本土生态竞争力偏弱，欧盟通过Gaia-X等项目构建本土数据基础设施，提升本土云服务竞争力。

4.算力供给现状

欧盟算力资源主要分布在法兰克福、阿姆斯特丹等传统核心枢纽，这些区域网络条件优越，但面临成本上涨、资源紧张等约束。

北欧地区凭借绿色能源、天然冷却优势，成为可持续算力中心聚集地；南欧伊比利亚半岛利用地理枢纽位置、海底光缆及太阳能资源，形成新的算力供给集群；东欧波兰、捷克等凭借区位优势和成本竞争力，承接区域算力中心和边缘计算业务。

5.算力需求现状

欧盟人工智能算力应用场景主要集中在工业和高端制造业，汽车巨头向智能化和电动化转型，制造业企业广泛采用数字孪生等技术，对边缘计算和云端算力提出较高要求。同时，科学研究和超级计算对高性能算力需求高速增长，覆盖气候模拟、新药研发等领域。

6.基础资源条件

网络条件方面，欧盟固定和移动宽带覆盖率极高，千兆光纤和5G网络加速部署，网络中立性原则得到严格法律保护，通过《数字市场法案》等保障网络环境安全、统一且公平。

能源方面，欧盟电力结构以风能和太阳能为主，大力发展氢能，挪威、瑞典等国水力资源丰富，为电网稳定提供支撑，2030年可再生能源应用占比将提升至45%。

（三）新兴经济体算力产业发展现状

1.东盟

（1）算力产业政策

东盟各国2023-2025年间密集出台或更新算力相关政策。新加坡《国家人工智能战略2.0》围绕四大抓手和六项行动计划，推动人工智能技术应用；马来西亚通过数字经济蓝图2.0等，打造东盟数字枢纽，建设绿色数据中心；泰国数字发展路线图聚焦人才库建设、数字经济发展等四大方面；印度尼西亚《国家人工智能战略》聚焦五大重点领域，鼓励成立AI创新实验室；菲律宾《2023-2028年数字化转型战略》推进国家宽带计划，吸引外资建设数据中心；越南《2024年行动计划》以产业数字化等为主题推动经济社会发展。

（2）算力产业链发展概况

东盟算力产业链相对薄弱，尚未形成具有全球竞争力的本土芯片设计或先进制造能力，硬件基础严重依赖进口。马来西亚在半导体封装测试领域占据重要地位，但高端环节话语权有限；新加坡引进国际芯片企业，形成一定竞争力。各国正采取措施完善产业链，新加坡打造芯片产业生态，泰国吸引芯片设计企业设立研发中心等。

（3）算力供给现状

东盟算力基础设施发展迅猛，成为全球科技力量布局的战略要地，国际云服务商在新加坡建立大规模数据中心集群。当前算力中心空间格局发生变化，新加坡因资源约束收紧审批，马来西亚、印尼成为新热点区域，形成多极分散的分布式架构。

（4）算力需求现状

东盟算力市场需求高速增长，主要源于数字经济蓬勃发展、优越人口结构及政府主导的数字化转型战略。2024年东南亚数字经济规模2630亿美元，同比增长15%，电子商务、金融科技等新兴业态催生算力需求；区域6.5亿人口中35岁以下占比超50%，移动互联网普及率高，用户生成内容增长注入动力；各国数字化转型战略通过大规模政府采购提供稳定需求支撑。

（5）基础资源条件

网络基础设施升级支撑算力互联，东南亚推进多个重大海缆项目，提升网络连接质量。能源结构处于转型阶段，电力需求年均增长4-5%，高度依赖化石燃料，同时太阳能、风电等可再生能源发展加速。未来算力基础设施分布式布局将深化，绿色算力成为竞争焦点，人工智能算力需求快速增长，区域合作持续加强。

2.中东

中东地区以国家战略为引领，在“后石油经济”转型共识下，将数字化与人工智能确立为核心发展方向。沙特“愿景2030”计划推动重大算力项目落地，NEOM科技子公司启动ZeroPointDC超大规模数据中心建设，DataVolt宣布投资50亿美元建设“净零排放”AI数据中心园区；阿联酋任命全球首位人工智能部长，推出Falcon大模型。

算力产业链协同与生态构建处于早期阶段，硬件、软件与平台层均存在短板，主要依赖国际进口与全球合作伙伴，未来需强化本土化能力并补齐产业链短板。

算力设施建设进入高速发展期，阿联酋、沙特等五国在运营数据中心托管设施73处，在建和规划项目75处，预计2024年至2029年IT负载容量复合增长率达14.8%。国际云服务商密集布局，谷歌云、腾讯云、亚马逊AWS等纷纷设立云服务节点或数据中心。

算力投融资市场活跃，微软向G42投资15亿美元，卡塔尔推进Azure云区域商用，谷歌云设立新云区域，Ooredoo数据中心业务获融资。沙特设立650亿美元专项AI基金，加大对算力产业的投入。

3.印度

印度政府将算力发展置于国家战略高度，推动“国家超级计算任务”构建分布式高性能计算网络，“印度人工智能计划”要求建设高端算力基础设施，生产关联激励计划提供财政补贴，数据本地化政策刺激国内数据中心投资，中央与地方协同推进算力发展。

算力产业链关键环节不断完善，数据中心建设迎来高潮，边缘数据中心向二三线城市渗透；硬件制造层形成服务器组装产能，核心部件仍高度依赖进口；软件与平台层本土云服务商发展迅速，初创企业聚焦工具软件开发；人才供给层形成一定储备，但高端领域存在短板。

算力市场供给由公有云、私有部署算力、高性能计算、边缘算力等多种形态构成，通用算力仍是主力，异构算力投入显著增加，绿色算力技术正在探索中。

算力需求经历结构性扩张，数字化转型、人工智能应用浪潮、垂直行业需求及政府电子政务项目是核心驱动力，一线城市需求集中，二三线区域成为新增长点。

算力服务市场呈现多层次竞争态势，国际云服务商、本土电信运营商、专业数据中心运营商等共同参与，促进市场竞争与服务创新。

未来印度算力产业将向集约化与智能化升级，推进技术自主可控，加速绿色低碳发展，强化智算能力建设，深化产业协同，重视人才战略。

（四）海外算力产业发展成功经验

1.多措并举强化核心技术支撑

政府主导设立专项投资计划与先进技术专项计划，推动基础科研与标准化；通过立法、财政补贴等方式，撬动企业在半导体设计、先进制造等核心环节持续投入；前瞻布局量子计算、存算一体等下一代技术；构建从技术工人到顶尖科学家的人才梯队，保障长期创新能力。

2.内外协同共建产业繁荣生态

产业内部推动产学研深度融合，建立高效合作机制，加速科研成果转化；产业外部构建开放、包容、规则清晰的创新环境，完善数据治理机制等，增强全球开发者信任度与参与度，推动生态繁荣。

3.差异化战略提升国际规则话语权

不同地区基于自身资源优势，绑定国家战略意图与治理逻辑。欧盟发挥统一大市场规模优势，确立市场准入规则，将数据安全价值观嵌入技术发展；美国以技术巩固数字主权，通过产业政策确保基础设施自主可控，主导全球技术标准。

4.夯实网络与能源根基

建设高速稳定的互联网络，新加坡建立先进宽频互联网体系和通信网络，美国推动IPv6普及；保障可靠绿色的能源供应，欧盟将数字服务碳排放纳入核算，推动绿电采购，简化可再生能源项目审批流程。

四、中国算力产业发展分析

（一）中国算力规模现状

1.算力规模与结构

中国处于数字经济加速跑关键期，2024年末算力总规模达280EFLOPS，同比增长22%；数据生产量达41.06ZB，同比增长25%。截至2025年6月，全国在用算力中心标准机架达1085万架，算力总规模位居全球第二；规划建设超过250条“东数西算”干线光缆，存储容量超1680EB。

智能算力成为拉动算力规模提升的主力，2024年底智能算力规模达90EFLOPS，占算力总规模的32%，算力结构呈现以智算为主导、异构算力协调发展的特征。截至2025年6月底，我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788EFLOPS (FP16)。

2.基础设施成熟度

中国算力基础设施布局从自发性、分散性模式过渡到国家顶层设计主导的枢纽集群模式。2021年12月至2022年2月，“东数西算”工程正式启动，在京津冀、长三角、成渝、粤港澳大湾区、宁夏、内蒙古、甘肃、贵州启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，设立10个国家数据中心集群。

各集群发展定位各有侧重、互为补充，京津冀、长三角等算力需求较高的节点扩展算力增长空间，贵州、内蒙古等节点打造非实时性算力保障基地。“东数西算”工程推动东西部算力产业协调发展，促进算力资源集约化规模化建设。截至2025年一季度，我国“东数西算”八大枢纽节点算力总规模达到215.5EFlops，智能算力规模占枢纽节点算力规模的80.8%，枢纽节点间20毫秒时延圈已基本实现。

国家正在建设全国一体化算力网络，推动市场化与标准化运营机制，构建算力调度体系与算力市场交易机制，提升国家数字基础设施智能、高效、可持续性和整体韧性。

（二）中国算力产业政策

1.政策导向与支持

中国形成“战略引领-政策驱动-法治保障”的闭环体系，为算力产业发展提供全方位支撑。

构建国家级算力发展战略框架：算力产业被纳入国家核心战略布局，“十四五”规划和2035年远景目标纲要将算力基础设施作为新型基础设施核心组成部分；“东数西算”工程构建全国算力资源调度格局；《数字中国建设整体布局规划》明确“2522”整体框架；多部门联合出台文件明确协同发展路径；“十五五”规划建议强调强化算力等高效供给。

精准扶持算力产业全链条发展：技术攻关方面，通过重大专项加大核心技术研发投入，鼓励共建创新平台，对国产化算力设备应用给予补贴；基础设施建设方面，通过财政补贴、用地保障等推动全国一体化算力网建设，强化数据中心与5G、光纤网络衔接；算力市场培育上，完善服务平台，制定并网标准，推出算力券，设立专项发展基金。2024年，工信部等七部门印发《推动工业领域设备更新实施方案》，提出推动“云边端”算力协同发展；2025年，工信部按照“点、链、网、面”工作思路体系化推进全国一体化算力网络工作；国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，提出强化基础支撑能力。

推进算力与能源协同建设：国家构建能源政策体系，《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》首次将“算电协同”纳入国家级政策框架，《数据中心低碳绿色发展专项行动计划》强调建立算力电力双向协同机制。2024-2025年发布多项能源政策，涵盖综合能源、绿电直连等多个领域，首个针对新能源消纳的系统性政策构建多层次调控框架。

2.监管与治理

立法与标准体系涵盖数据安全、绿色发展、市场监管等关键领域。数据安全与合规方面，相关法律法规明确算力基础设施安全责任；绿色算力发展方面，将PUE、可再生能源占比等指标纳入准入与监管标准，要求2025年底新建大型及超大型数据中心PUE降至1.25以内，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超80%；市场监管方面，相关规定对深度合成技术、生成式人工智能服务进行约束与监管。《互联网数据中心 (IDC) 总体技术要求》自2025年4月1日起实施，政府还主导制定了数据中心能效、服务器性能等一系列标准。

（三）中国算力技术与产业生态

1.核心技术自主性

中国算力技术自主性从“可用”向“好用”转型，芯片和服务器向高性能与高效能方向演进。AI芯片领域形成华为领衔、多企业布局的格局，华为昇腾910C性能接近NVIDIA A100，2025年实现规模量产，寒武纪、燧原科技等企业产品各具优势。

特定细分市场中，国产芯片性能与成本取得进展，寒武纪MLU370在政务、金融领域规模落地，景嘉微JM9、JM11系列芯片实现替代，摩尔线程S4000系列应用于游戏等场景，地平线征程系列芯片主导国内车载AI芯片市场。Chiplet与先进封装技术日趋成熟，提升国产芯片性能和良率。

2024年中国自主AI芯片市场占比较上年提升16个百分点，预计2025年本土芯片供应商占比将从不足10%提升至30%以上。2024年我国加速芯片市场规模超过270万张，GPU卡占据70%的市场份额，我国本土AI芯片出货量已超过82万张，市场渗透率从2023年的15%提升至30%。

AI基础软件层面，国产算法框架技术能力和普及率逐步提升，数据库技术创新活跃，服务器端国产Linux发行版得到较好应用。

但国产芯片与海外头部产品仍存在差距，在单卡综合性能、能效、卡间互联带宽等方面处于追赶阶段，软件生态在开发者社区规模、工具链完整性等领域需长期投入。芯片制造领域与国际最先进制程存在代际差距，国内主流量产工艺仍停留在7nm及以上，良率、成本等与国际领先企业有差距；高端封装技术滞后，EDA工具等核心环节国产化率低，基础环节薄弱。

2.技术标准与专利

相关国家标准、行业标准和团体标准大量涌现，政府主导制定了数据中心能效、服务器性能等一系列标准。

中国人工智能算力发明专利申请量逐年提升，复合增长率14.7%，2023年年度申请量超8万件，专利涵盖算法、算力领域、大模型应用等多个方面，创新主体多元活跃。在AI算法、数据中心散热等领域专利申请量位居世界前列，在5G等相关领域形成专利壁垒，但算力相关专利呈现“大而不强”特征，高技术含量、高稳定性的发明专利占比不足40%，核心技术层面海外企业专利占比超70%，海外布局薄弱，国际话语权缺失。

3.产业链协同水平

中国算力产业链协同从单点突破向系统整合演进。纵向整合上，软硬件协同加快，华为、百度、阿里巴巴等企业实现软硬件深度耦合，AI软件、互联网等头部厂商培育开源社区与开发者生态。

横向协作上，企业建立生态伙伴关系或联合构建开放平台，寒武纪与中科曙光深度绑定，“智能计算产业联盟”制定统一标准；算力网络互联取得进展，中国电信“息壤”算网一体平台实现跨区域算力调度；区域协同发展，河北省形成“双核心”算力集聚区，加强与北京合作。

但产业链仍存在碎片化问题，不同厂商设备和平台缺乏统一技术标准，资源整合困难。国产软件生态处于初级阶段，开发者社区与工具链薄弱，对中小开发者支持不足；头部厂商软硬件生态标准不统一，下游适配成本高；产业链上下游企业存在壁垒，协同效率低下，缺乏有效协同机制。

4.技术人才情况

中国人工智能相关人才数量稳步增长，高校每年毕业相关专业本科生超50万人，“强基计划”储备高质量后备军。2023年中国入选Aminer“全球2000位最具影响力的人工智能学者榜单”的人数达277人，占全球比重13.9%。

AI人才地域集聚趋势明显，长三角、京津冀、粤港澳集聚超七成AI人才，新一线城市区域辐射效应显著；人才结构年轻化、高学历化特征显著，30岁以下占比47.1%，本科及以上学历者达87.1%。

同时存在人才结构矛盾，高端型、复合型人才缺口大，缺乏战略科学家和领军人才，半导体核心环节人才断层明显，全行业人才缺口达500万，算法工程师等岗位紧缺指数最高。

（四）中国算力行业应用与创新

算力应用在关键领域加快场景深耕与效能提升，通用大模型技术快速发展，多模态融合成主流，效率优化加速推进，形成百度文心一言、字节豆包等一批大模型，头部大厂自研模型深度融入互联网业务。截至2025年6月底，我国已发布1509个大模型，在全球已发布的3755个大模型中占比约40.2%，数量位居全球首位；全国已完成备案的生成式人工智能服务达439项，产业规范化发展水平持续提升。

垂直应用方面，人工智能技术赋能多个行业细分领域。消费互联网领域，AI在智能搜索、内容创作、电商等场景实现模式创新与场景深化；产业互联网方面，华为云为工业制造企业提供预测性维护解决方案，蚂蚁集团将大模型应用于智能风控，英矽智能利用生成式AI发现候选药物；“一网统管”平台、AI政务助手等提升城市管理和公共服务智能化水平。

从当前应用占比情况来看，互联网占比53%，服务行业占比18%，政府占比9%，电信、工业制造、教育、金融等行业均占比4%。算力应用向金融、医疗、教育、交通、工业、传媒娱乐等诸多产业加速渗透，从通用场景迈向专业领域的特定场景。

（五）中国算力产业投融资情况

全国企业数字化相关投入不断增加，2024年中国数字化转型支出超过3500亿美元。头部科技企业2025年AI算力投入合计约4500亿元，30%用于国产芯片验证与适配，70%用于算力基础设施建设。

2024年国内人工智能领域投融资规模达1000亿元以上，同比增长67%，融资事件共696起，涵盖20余个细分赛道，北京、深圳、上海融资热度居前，自动驾驶、生成式AI为热门赛道。中国风险投资占全球人工智能领域风险投资总额的7%，近年更多集中在大模型行业应用、IDC服务等中后端领域，对底层技术早期孵化投入不足。

2025年中国数据中心REITs迎来重要进展，首批项目成功上市，世纪互联数据中心发行绿色ABS，丰富了融资渠道，为算力基础设施持续升级注入动力。

（六）中国算力可持续发展能力

1.能源与绿色化供给

中国是全球最大的能源生产国和消费国，总发电量常年位居世界首位，为算力需求增长提供总量优势。“东数西算”工程推动数据中心落地西部可再生能源丰富地区，充分利用西部电力资源。国家规划建设多个大型风电光伏基地，配套清洁煤电等支撑性电源，保障电力供应稳定。

中国电网输电能力强、规模大，特高压技术领先全球，实现跨区域资源配置，智能电网技术提升电网抗风险能力。2024年中国发电量是美国的2.3倍，发电设备装机容量增量显著。

能源结构转型为数据中心消纳绿电创造条件，风电、光伏发电量稳居世界第一，国家建立健全绿电相关交易机制，推动大型算力设施布局在可再生能源富集区。2026年中国非化石能源发电量占比将提升至40%以上。截至2024年底，中国在用数据中心平均PUE降至1.46，超140个算力中心评级达到4A级别以上，内蒙古、新疆、宁夏、甘肃等地积极发展绿色算力，多个数据中心实现与新能源供应深度融合。

数据中心通过部署高效制冷技术，进一步提升绿色化水平，兰洋科技、秦淮数据等企业推出节能解决方案。中国移动长三角（苏州）云计算中心机房通过利用液冷技术，使散热能耗降低50%~60%，数据中心PUE值降低至1.25以下。

2.供应链韧性

全球算力竞争背景下，关键技术断供风险直接影响中国企业获取先进计算资源的能力。中国企业采取多种策略应对，提升数据中心国产化比例，采用“异构双轨”方案，推动AI数据中心向软硬件生态共建演进；通过全球化布局降低地缘政治风险；提升可再生能源应用水平，增强供应链韧性。

根据国资委相关文件，关键行业需在2027年底前完成IT系统国产化改造。2025年芯片进展显著，海光DCU、寒武纪MLU等加速芯片搭载率逐步提高，预计2030年本土化采购比例有望突破85%，国内企业在光刻机等领域技术创新成果初现。

（七）中国算力产业发展优势与不足

1.发展优势

政策支持力度强劲：算力被纳入“新基建”核心范畴，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确量化目标，“十五五”规划建议强化算力供给，“东数西算”工程构建立体格局。多部门协同治理机制确保政策高效执行，形成覆盖多维度的标准体系，引导产业高质量发展。

来源：CIDC，全球重点区域算力竞争态势分析报告2025

电力资源供给能力强：中国电网建设和运营水平突出，国家统筹规划电力基建，在电力生产、传输、利用各环节形成优势。“东数西算”工程解决能源与算力区域分布不匹配问题，可再生能源产业链优势明显，核心设备自主化率高、出口规模大。

算力规模化与集约化：中国构建起全球领先的规模化算力资源体系，2024年算力总规模达280EFLOPS，大型及超大型在运营数据中心项目占比达55.5%。算力资源向“西部超大集群 + 东部高密智算中心”发展，国家算力枢纽节点成为集约化建设核心载体，算力调度平台实现资源高效供给与统一调度。

AI应用市场空间广阔：中国拥有全球规模最大、最活跃的AI应用市场，网民规模达11.08亿，互联网普及率78.6%，数据资源总量不断增长。社会数字化转型加速，AI应用场景“多点开花、全面渗透”，覆盖产业互联网和社会治理等多个领域，市场需求稳定且多层次。

2.存在的问题

核心技术水平仍有差距：芯片制造领域与国际最先进制程存在代际差距，国内主流量产工艺仍停留在7nm及以上，良率、成本等与国际领先企业有差距；高端封装技术滞后，EDA工具等核心环节国产化率低，基础环节薄弱。

产业生态协同效率较低：国产软件生态处于初级阶段，开发者社区与工具链薄弱，对中小开发者支持不足；头部厂商软硬件生态标准不统一，下游适配成本高；产业链上下游企业存在壁垒，协同效率低下，缺乏有效协同机制。

资金规模与结构性问题：算力产业风险投资规模相对较小，对全球资本吸引力不足；资金结构单一，过度依赖国家资本，市场化资本参与意愿有待提升；产业资本追求快速回报，投资方向趋同，基础科学和关键技术领域投入不足。

五、中国区域综合算力指数分析

（一）综合算力指数体系

中国信通院发布的《综合算力指数蓝皮书 (2025 年)》构建涵盖算力、存力、运力、模力、环境5个维度的综合算力指数体系4.0。与3.0版本相比，4.0版本优化内容包括：一是新增“模力”指标维度，完善综合算力评价体系；二是优化原“算力、存力、运力、环境”各分指数的指标。

新增的模力分指数包括模力资源和模力生态2个二级指标，其中模力资源涵盖大模型备案数量、大模型性能2个三级指标，模力生态包括大模型相关企业数量、大模型相关专利数量2个三级指标。

指数体系从五个维度衡量我国31个省级行政区（省、自治区、直辖市）的综合算力发展水平，同时评估地级行政区的算力发展水平。计算方法采用层次分析法 (AHP) 确定各级指标权重，结合极差标准化法对原始数据进行处理，最终得到0-100分的评分结果。

（二）省级行政区综合算力指数

省级行政区综合算力指数Top10分别为河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市、上海市、内蒙古自治区、山西省、山东省、贵州省。我国综合算力格局呈现“东部引领、中西部崛起”的协同发展态势，Top10省份仍以算力枢纽节点区域为主，Top6均为东部地区，河北省综合算力指数持续领先全国，其他上榜地区以中西部地区为主。

来源：中国信通院，综合算力指数蓝皮书2025

Top10省份均依托自身优势形成特色化算力发展路径：河北省充分发挥京津冀枢纽节点算力资源优势，印发相关政策文件，统筹推进省内算力、数据、算法协同应用，打造人工智能产业创新发展高地；江苏省、广东省、浙江省、北京市、上海市依托经济、技术、产业、市场等优势，在“算力、存力、运力、模力”水平上均处于全国先进水平；内蒙古自治区、贵州省依托气候、能源、政策等优势，多次跻身Top10榜单；山西省加速算力产业布局，构建“1+3+N”数据中心空间体系，形成多市协同发展格局；山东省2024年启动省级算力基础设施高质量发展行动，打造“2+5+N”全省一体化算力网络布局。

（三）算力分指数

1.整体情况

我国省级行政区算力分指数Top10为河北省、浙江省、江苏省、上海市、内蒙古自治区、青海省、山西省、广东省、贵州省、北京市。与去年相比，河北保持全国领先地位，浙江、内蒙古算力分指数提升明显。

河北省依托政策、区位、能源、土地资源等综合优势，承接北京大模型训练、推理任务，形成“北京出需求、河北供算力”的跨区域协同机制，构建优势互补、协同发展的算力产业生态；浙江省数字经济发达，算力需求旺盛，已建成并投运多个智算中心项目，算力规模持续扩大，算力业务收入可观，规模与质效均衡发展；内蒙古自治区土地、风电等能源资源丰富，算力中心建设成本低，智算中心呈现集群化发展，规模快速增长；北京市在算力结构优化与协同发展方面初见成效，算力需求和部分基础设施有序向周边及西部迁移，注重存量设施升级改造与高效利用，新增项目聚焦能效提升与绿色低碳发展，推动算力发展模式从规模扩张向质量效益型转变。

2.算力规模

我国省级行政区算力分指数-算力规模Top10为河北省、广东省、上海市、贵州省、内蒙古自治区、江苏省、浙江省、山西省、北京市、山东省。河北省重视算力产业发展，持续布局算力基础设施，在用标准机架数、在建标准机架数（以2.5kW为一个标准机架计算）及智算规模均位居全国第一；广东省、上海市、江苏省等沿海地区制造业和服务业发达，经济科技基础雄厚，数字化转型需求旺盛，在算力基础设施建设方面投入较大，算力规模快速增长；贵州省、内蒙古自治区、山西省等能源资源富集地区，依托区位、能源、资源或政策优势，发展低成本、高能效的算力产业，吸引大量算力中心落地，助力区域协调发展。

我国在用标准机架数Top10省份为河北省、广东省、江苏省、贵州省、内蒙古自治区、上海市、浙江省、北京市、山西省、山东省，其中Top6省份在用标准机架全国占比超过50%，均超过60万架；在用智算规模Top10省份为河北省、上海市、浙江省、贵州省、内蒙古自治区、广东省、宁夏回族自治区、甘肃省、湖北省、山西省，Top5省份在用智算总规模全国占比超过48%，各省均超过55EFLOPS (FP16)，其中河北省在用智算规模超过110EFLOPS (FP16)，约占全国总量的14.8%。

3.算力质效

我国省级行政区算力分指数-算力质效Top10为河北省、浙江省、青海省、江苏省、山西省、新疆维吾尔自治区、云南省、河南省、甘肃省、辽宁省。河北省凭借环京区位优势，积极承接北京外溢算力需求，算力中心上架率较高，加速推广绿色节能技术应用，PUE和CUE表现良好，算力业务收入位于全国前列；浙江省算力需求旺盛且场景多样化，算力中心上架率高，注重算力设施高效运营与技术创新，算力业务收入较高；青海省依托气候和能源优势，建设零碳绿色算力中心，PUE和CUE表现优秀，为西北地区提供强大绿色算力支持。

我国上架率较高的省份为新疆维吾尔自治区、浙江省、河南省、山西省、江苏省、内蒙古自治区、云南省、甘肃省、黑龙江省、辽宁省。其中，浙江省、山西省、江苏省、内蒙古自治区四地在用标准机架数量处于全国前列，且上架率高，呈现“建得快、用得满”的良好态势；江苏省、浙江省凭借密集的互联网及制造业企业持续释放算力需求，山西省、内蒙古自治区依托京津冀外溢需求、气候、能源优势等实现算力资源供需高效对接；河北省、广东省、贵州省、上海市等地机架规模可观，但上架率仍有提升空间，需进一步释放存量资源效能。

从PUE来看，我国在用算力中心平均PUE值为1.46，较2023年降低0.02，反映出在算力中心节能降耗方面已取得一定进展，但当前PUE水平仍表明绿色化运行存在较大提升空间。我国算力发展仍存在“重规模、轻质效”问题，部分省份在用机架规模庞大，但上架率、PUE等关键质效指标仍有较大优化空间，区域间算力结构差异显著，东部地区在智算应用和产业融合上领先，部分西部和能源优势地区虽算力供给充足，但在应用场景培育和算力价值转化方面存在短板，引导算力发展从“有没有”向“用好、用足”转变是下一阶段核心挑战。

（四）存力分指数

1.整体情况

我国省级行政区存力分指数Top10为广东省、江苏省、河北省、北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江省。存力分指数Top10中，东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。

广东省电子商务、金融科技等产业发达，本地企业需提升存力规模和质量以支撑高效存储和快速调用需求；江苏省企业数字化转型程度高，对数据存储需求大且标准严格，推动省内存力发展；河北省积极把握京津冀协同发展机遇，在张家口市、廊坊市等地建设大数据产业基地、人工智能园区等，吸引众多相关企业聚集，承接北京市外溢的算力与存储需求，带动全省存力水平提升。

2.存力规模

我国省级行政区存力分指数-存力规模Top10为广东省、河北省、江苏省、北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、浙江省、山东省、福建省。广东省存力规模全国领先，存储总体容量和单机架存力水平均位于全国前列，作为经济与科技强省，聚集众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业，数据存储需求旺盛，同时高度重视存储技术创新和应用，强化高性能存储能力。

我国存力规模Top10呈现以东部地区为主导、中西部地区存力发展水平提升的态势。经济实力雄厚的省份在存力规模上拥有明显优势，东部地区企业与人口密集，数据生成与存储需求庞大，数字化应用场景丰富，推动存力规模持续提升。其中，广东省、河北省的存储总体容量均达到166EB，江苏省、北京市、上海市的存储总体容量均超过100EB；江苏省制造业数智化转型催生热数据处理强需求，北京市、上海市作为全国政治、经济中心，对数据存储持续有高强度需求；在政策引导和支持下，内蒙古自治区、贵州省等中西部地区存力规模水平较去年有较大提升。

产业发展与存力规模之间存在相互促进的关系：存力规模的扩大为产业发展提供坚实的数据存储基础，助力企业与机构高效管理和利用数据资源，推动数字技术与实体经济深度融合；随着各地区数字经济、智能制造、金融科技等产业快速发展，数据量呈爆发式增长，存储需求日益增加，进一步推动存力基础设施的扩容与升级。

3.存力质量

我国省级行政区存力分指数-存力质量Top10为江苏省、广东省、北京市、河北省、上海市、福建省、山东省、内蒙古自治区、贵州省、重庆市。存力质量方面，我国存力算力协同并进，东部沿海地区持续领先。

江苏省、广东省、北京市、河北省、上海市、福建省、山东省等地在存力性能上表现突出，主要得益于雄厚的经济基础、丰富的科技资源以及对算力基础设施的高度投入。江苏省、广东省作为制造业和数字经济大省，企业数字化转型程度高，对高效数据存储和管理需求旺盛，推动存力性能提升；北京市、上海市集聚大量科研机构和金融机构，对数据存储的可靠性和高性能要求高，促使算力中心广泛采用先进存储技术和设备；福建省依托民营经济活跃和区位优势，重视存力质量建设，不断提升IOPS、存算均衡、先进存储占比等。

相较于存力规模，我国东西部发展差距在存力质量方面更为明显。未来，为应对数据量增长、数据类型日益复杂以及大模型训练、推理对高性能存储的刚性要求，我国在提升存力规模的同时，尤其是西部地区，需加速提升存力质量，夯实存力底座。

（五）运力分指数

1.整体情况

我国省级行政区运力分指数Top10为浙江省、上海市、江苏省、山东省、广东省、北京市、四川省、安徽省、河北省、贵州省。我国运力Top10地区的网络基础设施普遍具有高带宽、低延迟、高稳定性等特点，为数据传输提供坚实物理基础。整体上，各省市运力发展水平不断提升，东部沿海省市总体运力发展水平高于其他地区，运力Top10中东部省份占七成，长三角“核心枢纽”地位凸显，浙江省、上海市、江苏省位列全国Top3。

2.入算网络

我国省级行政区运力分指数-入算网络Top10为浙江省、江苏省、山东省、上海市、广东省、四川省、北京市、河北省、重庆市、安徽省。入算网络实现用户与算力中心的互联，东部沿海地区如浙江省、江苏省、广东省等表现突出，这些地区经济发达，数字化转型需求旺盛，网络基础设施建设投入力度大，通信网络先进，算力中心密集，能够为本地及周边地区提供高效便捷的算力接入服务。中西部地区部分省份如四川省、重庆市、安徽省等，近年来数字经济产业增速显著，通过积极推进网络基础设施升级，提升网络运力，满足了当地产业的算力需求，在入算网络方面取得显著进展。

3.算间网络

我国省级行政区运力分指数-算间网络Top10为浙江省、江苏省、上海市、山东省、北京市、广东省、四川省、重庆市、安徽省、湖北省。算间网络实现多个算力中心的互联，东部沿海省份如浙江省、江苏省、上海市等依然具备优势，这些地区算力中心分布密集，网络带宽大，能够实现算力中心之间高效互联，支撑大规模、低延时的数据传输需求。此外，四川省、安徽省等交通枢纽省份优势明显，凭借优越的地理位置和广泛的通信网络覆盖，有效衔接东西部地区的算力中心，促进跨区域数据的流通与算力协同，在算间网络方面表现较优。

4.算内网络

我国省级行政区运力分指数-算内网络Top10为上海市、贵州省、青海省、河北省、宁夏回族自治区、浙江省、安徽省、山东省、广东省、山西省。算内网络实现算力中心内部IT设备和芯片的互联，这些地区在算力中心建设和运营方面表现出色，通过部署先进的网络架构和设备，保障算力中心内部数据高效传输和处理，满足高性能计算和大规模数据存储的需求。

（六）模力分指数

1.整体情况

我国省级行政区模力分指数Top10为北京市、广东省、浙江省、上海市、江苏省、山东省、四川省、安徽省、湖南省、湖北省。我国各省份的模力分指数区域间差异最为显著，呈现“东强西弱”的总体格局，全国大多数地区在大模型研发、备案数量、性能及相关产业生态培育上仍处于起步阶段。

我国东部地区优势明显，模力分指数Top5均位于东部地区，主要由于东部地区具备技术优势与产业基础，数据资源与应用场景丰富。技术与产业方面，北京市、广东省等地拥有雄厚的科研实力和丰富的技术资源，北京市是人工智能技术的重要发源地和创新中心，聚集大量高校、科研机构和高科技企业，具备强大的研发实力和技术创新能力；数据资源与应用场景方面，东部地区企业、人口密集，数据生成量巨大，为大模型的训练和应用提供了丰富的数据资源。广东省依托强大的制造业基础和完备的产业配套，积极推动人工智能技术在工业领域的应用，通过大模型赋能制造业转型升级；浙江省互联网企业和电子商务企业众多，培育了以DeepSeek等为代表的具有全球影响力的大模型；上海市金融、贸易、航运等产业高度发达，对大模型技术应用于业务流程优化和用户体验提升的需求旺盛，持续推动大模型应用场景快速落地。

2.模型资源

我国省级行政区模力分指数-模型资源Top10为北京市、上海市、浙江省、广东省、江苏省、四川省、山东省、河北省、安徽省、天津市/湖南省。根据网信办公开信息统计，截至2025年3月底，北京市已完成备案的生成式人工智能服务数量为105项，上海66项。

3.模型生态

我国省级行政区模力分指数-模型生态Top10为北京市、广东省、浙江省、江苏省、山东省、上海市、四川省、安徽省、湖南省、湖北省。北京市在模型生态方面全国领先，作为全国科技创新中心，拥有众多科研机构、高校和科技企业，为模型技术研发、成果转化和产业协同提供了丰富的资源和良好的环境；广东省模型生态优势明显，得益于其发达的经济、完善的产业链配套以及活跃的创新创业环境，吸引大量企业参与模型的应用和生态建设，形成了开放、协同的模型发展生态。

（七）环境分指数

1.整体情况

我国省级行政区环境分指数Top10为青海省、内蒙古自治区、河北省、江苏省、浙江省、新疆维吾尔自治区、甘肃省、山西省、山东省、宁夏回族自治区。环境分指数Top10中，东西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面呈现不同优势特征：西部地区在政策支持、气候条件与绿色能源供应等方面具备优势；东部沿海地区则在基础设施、人才集聚和产业生态建设方面表现突出。

这一分布反映出我国在绿色算力发展上面临双重挑战：一方面，西部地区虽能源、资源充裕，但在市场环境、人才储备和产业配套上存在相对短板，亟需将资源优势转化为产业发展动能；另一方面，东部地区市场环境优越，但面临更严格的能源、资源等管控压力，在有限约束下实现算力产业高质发展，更需进一步依靠区域合作和协同来实现。

2.资源环境

我国省级行政区环境分指数-资源环境Top10为青海省、内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、甘肃省、宁夏回族自治区、西藏自治区、云南省、四川省、黑龙江省、山西省。资源环境包含电价、自然条件、清洁能源利用率、政策支持力度四方面。

自然条件方面，年平均气温由低到高Top10省份分别为青海省、黑龙江省、西藏自治区、内蒙古自治区、吉林省、新疆维吾尔自治区、甘肃省、宁夏回族自治区、辽宁省、山西省；清洁能源利用率方面，由高到低Top10省份分别为云南省、青海省、江西省、西藏自治区、四川省、内蒙古自治区、甘肃省、宁夏回族自治区、广西省、湖南省，除内蒙古自治区、甘肃省等西部枢纽节点外，我国中西部地区在清洁能源利用上成效显著；政策支持力度方面，各地区高度重视算力及人工智能产业发展，浙江省、江苏省、山东省、广东省等地出台的相关政策文件均超过10项，积极引导和推动产业有序发展。

3.市场环境

我国省级行政区环境分指数-市场环境Top10为上海市、江苏省、北京市、广东省、河北省、浙江省、山东省、山西省、湖北省、广西壮族自治区。东部地区在市场环境方面优势明显：一方面，这些地区集聚了众多算力产业头部企业、科研机构和用户群体，算力交易频繁，市场供需两旺；另一方面，算力基础设施建设和服务水平整体较高，政府和企业持续加大对算力中心、网络通信等基础设施的投入，完善的算力服务和多元化解决方案能够有效满足不同用户的差异化需求，进一步推动了算力市场的繁荣发展。

（八）城市算力分指数

城市算力分指数综合评估全国拥有算力中心的302个地级行政区（包含274个地级市、28个自治州，不含直辖市）的算力水平，Top30包含廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市、中卫市、乌兰察布市、呼和浩特市、苏州市、贵阳市等。

城市算力分指数Top10城市中，绝大多数位于我国八大算力枢纽节点区域，其中东部枢纽节点城市占5个，西部占4个。在“加快构建全国一体化算力网”等国家战略的推动下，算力资源布局由核心区域逐步向更广泛区域延伸，促进区域协同与均衡发展。在Top30城市中，廊坊市、张家口市、大同市等依托政策与区位双重优势，乌兰察布市、呼和浩特市等凭借政策与能源优势，通过挖掘本地特色算力发展优势，吸引关联产业集聚，正以算为引擎，推动本地特色产业与数字经济不断融合，催生新的经济增长点。

六、人工智能算力基础设施赋能分析

（一）人工智能算力基础设施演进态势

1.技术创新：三位一体智算设施升级

当前，我国人工智能算力基础设施正处于系统性升级与架构演进的关键时期，正加速向集约高效、低碳共生、高速泛在的融合形态纵深发展，全面步入以超大规模集群化、绿色低碳化与高速互联化为核心特征的新发展阶段。在顶层设计与政策引导协同驱动下，我国智算中心规模持续扩大、技术体系日益自主、能效水平不断提升、互联能力显著增强，逐步构建起支撑数字经济高质量发展和现代化产业体系建设的算力底座。

超大规模集群化实现突破：超大规模集群指由万或超十万颗高性能GPU/NPU/DPU/CPU等异构算力卡、HBM/DRAM/SSD等异构存储单元构成的异构计算/存储集群，通过高速互联网络实现近乎线性的算力扩展，以支撑千亿乃至万亿参数大模型的训练与复杂推理任务。超节点作为智算集群化发展的关键技术之一，正逐渐成为行业焦点。以华为昇腾384超节点为例，通过高速总线实现384卡高速总线互联，跨节点通信带宽提升15倍，并通过全局内存统一编址技术，将分散在各节点的内存池虚拟为统一地址空间，支持跨节点直接内存访问，配置8节点存储超节点集群，具备超大带宽、超低时延、超强性能的三大优势。中兴通讯提出AI加速器高速互联开放架构，构建国产化GPU卡大规模高速互联的系列Nebula星云智算超节点，支持Scale-Up与Scale-Out双重扩展模式，高带宽域可扩展至2048卡，为AI训练及推理场景提供软硬协同、开放解耦、高效高稳的算力底座。

绿色低碳化发展成效显著：当前AI爆发式增长带来巨大的算力能耗挑战，人工智能算力基础设施的绿色低碳发展趋势正驱动商业模式创新。绿色低碳不仅是用户选购智算中心及算力服务的重要考量，也是企业服务方案的核心竞争力。目前业界广泛采用液冷、算电热碳一体化、模块化建设及智能化运维等先进技术，持续优化智算中心能效水平。中国移动长三角（苏州）云计算中心机房通过利用液冷技术，使散热能耗降低50%~60%，数据中心PUE值降低至1.25以下。目前主流冷板式液冷仍需风冷辅助散热，未来将通过优化冷板设计、推广单相浸没式或全覆盖冷板液冷，逐步减少风冷依赖，提升单机柜功率密度并简化数据中心架构。此外，在智算中心平台侧，可通过算力编排管理系统、碳排放监测与统计平台等，适应不断变化的应用需求和能效要求。

高速互联化加速探索：智算中心的发展不仅取决于单点算力性能，更依赖于跨节点、跨地域的高效互联，分布式训练和跨中心协作成为当前探索的技术热点领域。我国正通过构建“物理网络 + 虚拟网络”双层协同技术体系，加快推进算力基础设施的高质量互联化发展，提升算力资源的整体效能。目前400G技术体系基本完善，我国运营商逐步启动干线场景规模部署，对于更高速率的传输技术，业界加快800G/1.6T技术标准研制，OIF和ITU等标准化组织正在开展相关项目研究工作，产业界也已经启动试点验证。此外，G.654.E光纤、空芯光纤等新型传输媒介加快应用步伐，为构建高性能智算网络基础设施提供有力支撑。

2.布局优化：全国智算设施协调发展

政策引导推动智算中心高质量发展：我国高度重视智算中心建设，自2020年发改委将智能计算中心纳入新基建范畴以来，国家相关部门相继出台了《新型数据中心发展三年行动计划 (2021-2023 年)》《算力基础设施高质量发展行动计划》等多份文件，提出统筹建设高性能智算中心，对于智算中心从鼓励建设转向深化布局，指引方向更加明确。2025年5月，国家数据局印发《数字中国建设2025年行动方案》，提出逐步实现各地区算力需求与国家枢纽节点算力资源高效供需匹配。2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，明确提出强化智能算力统筹，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地，优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，加强智能算力互联互通和供需匹配，创新智能算力基础设施运营模式，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全。

智算中心建设加快布局，总体规模进一步增长：近年来，我国持续加大对计算、存储和算力网络基础设施的投入，算力作为支撑人工智能发展的核心生产力，呈现出稳中有进的发展态势。据中国信通院《2025综合算力指数》数据显示，截至2025年6月底，我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达到788EFlops（FP16），为海量数据计算提供智能底座。与此同时，区域智能算力向统筹化和集约化部署布局。一方面，在全国一体化算力网建设、“东数西算”战略等大背景下，新建智能算力中心逐渐融入八大枢纽节点建设。截至2025年一季度，我国“东数西算”八大枢纽节点算力总规模达到215.5EFlops，智能算力规模占枢纽节点算力规模的80.8%，枢纽节点间20毫秒时延圈已基本实现。另一方面，重点城市区域智能算力供给能力持续提升。北京市2024年新增算力达8620PFlops，累计智能算力规模超过33EFlops；截止2025年7月，上海市智能算力规模已达到100EFlops；截至2025年3月，深圳已建和在建智能算力规模超过62EFlops。

3.产业升级：智算全产业链协同发展

AI大厂纷纷加速布局智算领域，聚焦大规模智算中心建设，注重技术创新与场景融合，助力AI技术落地应用。阿里云构建了完整的AI基础设施，来满足训练和推理的规模化发展需求，打造了灵骏超级智算集群，提供可扩容到10万张GPU卡规模的能力，主要包含四个重要组件：灵骏计算集群、HPN高性能网络、磐久AI计算服务器，以及CPFS高性能存储集群，可实现算力的弹性伸缩与高效调度，为自研大模型及生态伙伴提供稳定支撑。火山引擎近年来在智算中心领域布局迅猛，通过“自建+合作”模式，在内蒙古、安徽等重点区域落地超大规模智算集群，依托字节跳动生态内的短视频、直播、电商等场景需求，构建“训推一体”算力服务体系，其智算平台可实现训练任务的分布式拆解与并行处理，大幅缩短大模型迭代周期，同时向外部企业开放算力资源，赋能互联网、传媒、教育等行业数字化转型。

腾讯云推出混元智算集群，采用自研星脉高性能网络，单集群可支持万卡级GPU互联，带宽达2.4Tbps/节点，时延低至10微秒级，搭配腾讯云对象存储COS与云数据库CDB，形成“算力-存力-运力”协同闭环，重点支撑混元大模型的训练推理，同时为金融风控、自动驾驶、工业质检等场景提供定制化算力解决方案。百度智能云则以“千帆大模型平台”为核心，联动阳泉AI智算中心，构建从底层算力到上层应用的全栈服务能力，其智算集群采用昆仑芯与英伟达GPU异构部署模式，适配不同精度的计算需求，同时通过飞桨深度学习框架优化算力调度效率，使大模型训练成本降低30%以上，有效赋能医疗影像分析、智能交通信号管控等场景。

此外，AI创业公司与专精特新企业聚焦算力细分领域突破，在边缘智算设备、算力调度软件、液冷散热方案等环节形成差异化竞争力。例如，边缘智算企业黑芝麻智能推出面向车载场景的异构计算平台，集成自研NPU与CPU，可满足自动驾驶边缘端的实时推理需求；算力调度服务商杉岩数据推出分布式存储与算力编排系统，实现跨集群资源的智能分配与负载均衡，提升算力利用率超20%。全产业链主体的协同发力，推动我国智算产业从“规模扩张”向“质效并重”转型，形成“核心企业引领、中小企业补位”的生态格局。

（二）人工智能算力知识产权格局与技术布局

知识产权作为算力技术创新的核心“护城河”，是连接技术突破与产业优势的关键纽带，其布局深度与竞争格局直接决定全球算力产业的话语权分配。当前，全球人工智能算力领域专利创新热度持续高涨，截至2025年9月，全球有效专利总量已突破114万件，技术创新聚焦硬件基础层与系统架构层，形成中美主导、多极追赶的竞争态势，同时我国在专利数量增长与细分领域突破上表现突出，成为全球算力知识产权创新的重要增长极。

1. 全球算力知识产权竞争格局

全球算力发明专利申请呈现明显的区域集中特征，美国与中国作为核心创新体，合计占比超五成，主导全球技术创新方向。其中，美国以28%的申请占比位居首位，依托英伟达、英特尔等企业在AI芯片架构、深度学习框架等核心领域的技术积累，构建了从基础研究到产业应用的完整专利壁垒，尤其在高端GPU芯片、高速互连协议等领域，核心专利占比超70%，形成技术垄断优势。中国以25%的申请占比紧随其后，专利年复合增长率达14.72%，远超全球6.3%的平均增速，2023年年度申请量已突破8万件，展现出强劲的创新活力。

从创新主体来看，全球算力专利布局呈现“企业主导、产学研协同”的特征。海外方面，英伟达在异构计算、GPU架构领域专利储备雄厚，通过技术创新支撑万亿参数级大模型研发；英特尔、AMD则聚焦通用计算芯片与先进封装技术专利布局，巩固在服务器芯片领域的优势。国内方面，浪潮信息、华为、联想构成专利第一梯队，在互连技术、液冷散热、系统管理等领域形成数量与质量双重优势，其中浪潮信息在异构计算、供电技术等多个细分方向的有效授权专利数量位居国内首位。

2. 我国算力知识产权发展现状与技术布局

我国算力知识产权已从“数量扩张”迈入“提质增效”阶段，专利布局聚焦“芯片级性能突破”与“系统级架构优化”两大核心维度，形成覆盖AI芯片、互连技术、绿色散热、供电系统、管理控制的全链条布局。在智能芯片领域，2017-2024年间我国专利申请量达19893项，年复合增长率超18%，有效专利占比46.6%，其中FPGA芯片以6640项专利成为申请量最多的细分分支，GPU、DPU专利申请量分别达2840项、2848项，呈现通用与定制化芯片协同发展的态势。华为昇腾、百度昆仑芯、燧原科技等企业成为核心创新主体，例如燧原科技通过499件核心发明专利构建“训推一体”技术体系，其邃思2.0芯片专利技术实现FP32峰值算力40TFLOPS、TF32峰值算力160TFLOPS，性能达到国内领先水平。

在系统架构优化领域，五大关键技术成为专利布局热点：

一是异构计算，2023年我国发明专利申请量超1.6万件，浪潮信息通过“硬件重构+软件定义”架构专利，大幅提升大模型推理性能；

来源：亿欧智库，人工智能算力创新知识产权研究报告2025

二是互连技术，年度申请量突破1.4万件，浪潮信息、华为占据国内授权专利前两位，华为CloudEngine 16800系列交换机专利技术专为大规模GPU集群设计，支撑算力集群高效协同；

三是液冷技术，专利申请量从2015年的400余件增至2023年的2900余件，增长6.5倍，浪潮信息“AI in 液冷”战略构建系统化专利群落，百度X-MAN 4.0平台专利实现液冷与OCP OAI标准兼容；

四是供电技术，2024年申请量达1.2万件，较2015年增长3倍，浪潮信息专利覆盖从服务器电源模块到数据中心整体供电架构的全场景；

五是系统管理与控制，2022年申请量超3800件，浪潮信息、联想位居国内授权专利前列，专利技术通过故障预警、容错设计提升算力集群运维效率。

同时，我国算力专利在场景化融合领域加速突破。伴随生成式AI爆发，大模型训练推理优化、跨域算力调度等方向专利布局超5000件，燧原科技MoE模型优化专利通过结构化稀疏技术，实现分布式推理吞吐量提升70%；在“东数西算”工程驱动下，跨区域算力调度专利技术将传输时延压缩至毫秒级，庆阳万卡推理集群凭借自研互联专利，实现300GB/s集群带宽与90%以上千卡线性度。

3. 算力知识产权面临的核心挑战

尽管我国算力专利数量快速增长，但仍存在“大而不强”的结构性问题，制约技术转化与产业竞争力提升。一是核心技术专利占比偏低，在14nm以下先进制程、高端EDA工具、核心互连协议等领域，海外企业专利占比超70%，我国企业多聚焦中低端环节，高端技术壁垒难以突破；二是专利碎片化与标准不统一，异构计算、液冷等领域缺乏统一技术标准，不同企业专利技术兼容性不足，导致产业链适配成本高，阻碍算力资源高效协同；三是海外布局薄弱，我国算力专利主要集中在国内申请，海外专利占比不足15%，企业出海面临专利侵权风险与技术壁垒，难以参与全球标准制定；四是产学研协同不足，高校、科研机构基础研究专利向产业转化效率低，核心专利多集中在头部企业，中小企业专利布局能力薄弱，形成创新鸿沟。

（三）人工智能算力基础设施赋能各行业的实践路径

1.工业领域：算力驱动制造业数智化转型

算力基础设施为工业领域的数字化、智能化升级提供核心支撑，通过与数字孪生、工业互联网、机器学习等技术融合，实现生产全流程的效率提升与成本优化。在研发设计环节，超算与智算中心提供的高性能算力，可支撑复杂产品的仿真模拟与优化设计，缩短研发周期、降低试制成本。例如，汽车制造业通过智算集群开展车身结构力学仿真、气动性能模拟、电池热管理仿真等任务，将新车研发周期从传统的3-5年缩短至1.5-2年，研发成本降低25%以上；航空航天领域依托EFLOPS级算力，实现飞机发动机叶片、航天器壳体等精密构件的流体力学与结构强度仿真，提升产品可靠性与安全性。

在生产制造环节，边缘智算设备与云端算力协同，实现生产过程的实时监测、智能调控与质量追溯。通过在生产线部署边缘计算节点，对设备运行参数、工艺指标等数据进行实时采集与分析，及时预警设备故障并触发维护指令，将设备故障率降低30%以上，有效减少非计划停机时间；借助机器视觉与AI推理算力，实现零部件尺寸检测、表面缺陷识别等自动化质检任务，检测精度可达99.8%，远超人工质检水平，同时提升检测效率5-10倍。例如，海尔卡奥斯工业互联网平台联动区域智算中心，为家电制造工厂提供定制化算力服务，实现生产线的柔性生产与智能调度，生产效率提升20%，产品不良率下降18%。

在供应链与运维环节，算力支撑的大数据分析与预测模型，可实现供应链需求精准预判、库存优化与智能运维。通过整合供应链各环节数据，利用大模型进行需求预测，使库存周转率提升15-20%，减少资金占用；基于设备运行数据训练的预测性维护模型，可提前预判设备潜在故障，将运维模式从“事后维修”转向“事前预防”，运维成本降低20-25%。

2.医疗健康领域：算力赋能精准医疗与服务升级

算力基础设施在医疗健康领域的应用，重构了疾病诊断、药物研发、健康管理等核心环节的服务模式，推动医疗行业向精准化、高效化、普惠化发展。在药物研发环节，AI算力与生成式AI技术深度融合，加速药物发现、临床前试验与临床试验全流程，破解传统药物研发周期长、成本高、成功率低的痛点。通过智算集群对海量化合物库进行虚拟筛选，快速识别潜在药物分子，将候选化合物筛选周期从数月缩短至数天；利用大模型预测药物分子与靶点的结合亲和力、药物代谢动力学特性，提升药物研发成功率，同时通过仿真模拟优化临床试验方案，缩短临床试验周期30%以上。例如，英矽智能依托生成式AI与高性能算力，成功研发出特发性肺纤维化治疗候选药物INS018_055，从靶点发现到进入临床试验仅用18个月，远低于传统药物研发的4-6年。

在疾病诊断环节，算力支撑的医学影像分析、基因组学分析等技术，提升诊断的精准度与效率。通过AI推理算力对CT、MRI、病理切片等医学影像进行智能分析，自动识别肿瘤、结节、病变组织等异常特征，为医生提供辅助诊断建议，减少漏诊与误诊率，尤其在肺癌、乳腺癌、眼底疾病等领域应用成效显著。例如，联影医疗与智算中心合作开发的医学影像AI辅助诊断系统，对肺部小结节的识别准确率达95%以上，可将医生的影像阅片时间缩短60%；基因组学分析依托超算算力，快速处理海量基因序列数据，精准定位致病基因，为肿瘤、遗传病等疾病的个性化治疗提供支撑，将全基因组测序分析时间从数天缩短至数小时。

在健康管理与公共卫生领域，算力支撑的大数据监测与预警模型，可实现传染病的早发现、早预警与精准防控，同时为个性化健康管理提供依据。通过整合区域医疗数据、人口数据、环境数据等，利用大模型构建传染病传播预测模型，精准预判疫情发展趋势，为防控决策提供支撑；基于个人健康数据与AI算法，生成个性化健康管理方案，实现慢性病的精准防控与健康风险预警。例如，在新冠疫情防控期间，多地依托智算中心构建疫情传播模拟模型，精准预测疫情扩散范围与峰值，为封控管控、资源调配等决策提供科学依据。

3.金融领域：算力筑牢风险防控与服务创新根基

金融行业作为数据密集型与技术驱动型行业，对算力的需求呈现高可靠性、低时延、高安全性的特征，算力基础设施为金融风险防控、服务创新、合规监管等提供核心支撑。在风险防控环节，AI算力与大数据技术结合，构建智能化风控模型，实现信贷风险、市场风险、操作风险的实时监测与预警。通过智算集群对海量用户信用数据、交易数据、行为数据进行实时分析，精准评估信贷申请人的信用资质，提升信贷审批效率与准确性，同时有效防范欺诈风险；利用高频交易数据训练的市场风险模型，可实时捕捉市场波动信号，提前预警投资风险，为交易决策提供支撑。例如，蚂蚁集团依托自研智算平台，构建智能风控系统，实现信贷审批的全流程自动化，审批时效从传统的数天缩短至秒级，欺诈率降低80%以上；招商银行利用智算算力优化信用卡风控模型，对交易风险的识别响应时间缩短至毫秒级，有效拦截异常交易。

在服务创新环节，算力支撑的智能客服、个性化金融产品推荐、数字人民币等业务，提升金融服务的便捷性与普惠性。通过AI推理算力驱动智能客服机器人，实现7×24小时服务响应，解答用户咨询、办理基础业务，降低服务成本的同时提升用户体验，头部银行智能客服的问题解决率已达85%以上；基于用户行为数据与AI算法，为用户推荐个性化理财、信贷等金融产品，提升产品转化率与用户粘性；数字人民币的发行与流通，依托算力网络实现交易的实时清算、溯源与安全管控，保障数字货币体系的稳定运行。

在合规监管环节，算力支撑的监管科技（RegTech）解决方案，实现对金融机构业务的全流程合规监测与监管数据报送。通过智算集群对金融机构的交易数据、资金流向、业务流程等进行实时核查，确保业务符合监管要求；自动生成监管报表与数据分析报告，降低机构合规成本，提升监管效率。例如，证监会依托国家级智算平台，构建资本市场监管大数据系统，实现对股票、债券、期货等市场交易行为的实时监测，精准打击内幕交易、市场操纵等违法违规行为。

4.政务与城市治理领域：算力构建智慧协同治理体系

算力基础设施是智慧城市与数字政府建设的核心底座，通过整合政务数据、城市运行数据等资源，构建“算力+政务”“算力+城市治理”的协同体系，提升治理效能与公共服务水平。在数字政府建设方面，算力支撑的政务云平台与AI技术融合，实现政务服务的集约化、智能化、便捷化。通过智算中心整合各部门政务数据，打破数据壁垒，实现“一网通办”“跨省通办”，减少企业与群众办事跑腿次数；AI政务助手依托推理算力，为用户提供政策咨询、办事引导等服务，提升政务服务响应效率。例如，浙江省“浙政钉”平台联动区域智算中心，整合全省政务资源，实现1000余项政务服务的线上办理，办事效率提升70%以上；北京市政务服务中心推出的AI政务助手，可解答用户咨询、协助填写表单，日均处理业务量超10万次，大幅减轻窗口人员压力。

在城市治理领域，算力与物联网、大数据、卫星遥感等技术结合，构建数字孪生城市与智能治理平台，实现对城市交通、安防、环保、应急等领域的精细化管理。通过边缘智算节点与云端算力协同，对城市交通流量进行实时监测与智能调控，优化红绿灯配时，缓解交通拥堵，部分城市高峰期路网通行效率提升15-20%；基于视频监控数据与AI视觉分析，实现城市安防的智能预警与处置，及时发现违法犯罪、突发事件等，提升城市安全水平；利用算力支撑的环保监测模型，实时分析空气质量、水质、噪声等数据，精准定位污染源头，为环保治理提供支撑；在应急管理领域，通过智算集群模拟灾害扩散路径、评估灾害损失，为应急救援决策提供科学依据，提升灾害应对能力。例如，上海数字孪生城市平台依托超算与智算算力，整合城市建筑、交通、管网等数据，实现对城市运行状态的实时可视化与模拟推演，为城市规划、应急处置等提供支撑。

（四）人工智能算力产业发展面临的挑战

1.核心技术自主可控不足，产业链短板凸显

我国算力产业在核心技术与关键零部件领域仍存在明显短板，自主可控能力有待提升。芯片层面，高端AI芯片（尤其是训练型GPU）仍被英伟达、AMD等海外企业垄断，国产芯片在单卡性能、能效比、卡间互联带宽等方面与国际头部产品存在代际差距，且缺乏成熟的软硬件生态支撑，开发者社区规模、工具链完整性不足，下游适配成本高。例如，英伟达H100 GPU在AI训练场景的市场份额占比超70%，国产芯片虽在推理场景实现部分替代，但训练场景仍依赖进口。芯片制造环节，国内主流量产工艺停留在7nm及以上，与国际最先进的3nm、2nm制程存在差距，良率、成本控制能力不足；高端封装技术、EDA工具、特种材料等核心配套环节国产化率低，对外依存度高，存在“卡脖子”风险。

软件与平台层面，AI深度学习框架、高端操作系统等核心软件仍由海外企业主导，谷歌TensorFlow、Meta PyTorch占据全球深度学习框架市场的80%以上，国产框架在技术成熟度、生态兼容性等方面存在差距；算力调度与管理平台的跨集群协同、异构算力适配能力不足，难以实现全国范围内算力资源的高效调度与优化配置。

2.产业生态协同效率低，资源整合难度大

我国算力产业生态呈现“碎片化”特征，产业链上下游协同效率不足，资源整合难度较大。一方面，头部企业与中小企业之间缺乏有效的协同机制，头部企业的技术优势与生态资源难以向中小企业辐射，中小企业在技术研发、场景适配、市场拓展等方面面临瓶颈，难以形成“龙头引领、梯队协同”的发展格局；另一方面，不同厂商的硬件设备、软件平台缺乏统一的技术标准与接口规范，导致算力资源互联互通难度大，跨厂商、跨区域算力调度存在壁垒，算力利用率有待提升。例如，不同品牌的服务器、存储设备与算力调度平台难以无缝对接，部分数据中心存在“孤岛化”运行问题，算力资源闲置率达20-30%。

产学研协同创新机制不完善，高校、科研机构的基础研究成果向产业转化的效率较低，缺乏从技术研发到产业化落地的全链条支撑。同时，大模型生态发展不均衡，东部地区大模型研发与应用领先，中西部地区在模型资源、应用场景、人才储备等方面存在短板，区域间模力发展差距显著。

3.能源约束与绿色转型压力凸显

算力产业的高速发展带来巨大的能源消耗压力，绿色低碳转型成为行业可持续发展的核心挑战。一方面，智算中心、超算中心的算力密度持续提升，单机柜功率从传统的5-10kW增至20-50kW，部分超大规模智算集群的总功耗达百万千瓦级，对电力供给的规模与稳定性提出更高要求。东部地区算力需求旺盛，但能源资源紧张、电价较高，面临区域性缺电风险；西部地区能源丰富，但电网输电能力、储能设施建设有待完善，部分地区存在绿电消纳困难问题。

另一方面，算力中心的能效水平仍有提升空间，尽管我国在用数据中心平均PUE已降至1.46，但与国际领先水平（1.1-1.2）相比仍有差距，部分老旧数据中心PUE超1.6，能源利用效率低下。绿色算力技术的应用成本较高，液冷、存算一体、可再生能源直供等技术的规模化推广面临成本、技术成熟度等制约，且全产业链碳足迹追踪与协同减排机制尚未完善，难以实现算力全生命周期的绿色管控。

4.安全合规与数据治理体系有待完善

算力基础设施的规模化部署与跨区域协同，带来数据安全、网络安全、合规监管等多重风险。数据层面，算力中心汇聚海量敏感数据（个人信息、政务数据、商业秘密等），数据采集、存储、传输、使用等环节的安全防护存在漏洞，易发生数据泄露、篡改、滥用等风险；跨区域、跨行业数据流通缺乏统一的安全规范与确权机制，数据要素价值释放与安全保障的平衡难度较大。

网络安全层面，算力中心作为数字基础设施的核心节点，成为网络攻击的重点目标，黑客攻击、勒索病毒等威胁持续升级，对算力中心的网络防护、应急响应能力提出更高要求。同时，生成式AI技术的快速发展，带来虚假信息生成、算法偏见、算力滥用等伦理与合规风险，现有监管体系难以完全覆盖新型应用场景，亟需建立适配算力产业发展的监管框架与伦理规范。

七、推动人工智能算力产业高质量发展的对策建议

（一）强化核心技术攻关，提升产业链自主可控能力

聚焦芯片、EDA工具、高端封装、AI框架等核心短板环节，构建“政府引导、企业主导、产学研协同”的技术攻关体系。加大国家重大科技专项、重点研发计划对算力核心技术的投入力度，支持企业与高校、科研机构共建创新平台，开展AI芯片、先进封装、存算一体等关键技术研发，突破海外技术垄断。例如，重点支持华为昇腾、寒武纪等企业迭代升级国产AI芯片性能，提升单卡算力、能效比与卡间互联能力；加快EDA工具国产化替代进程，支持华大九天等企业突破高端EDA工具技术瓶颈，构建自主EDA生态。

完善技术标准体系，推动制定国产芯片、算力调度平台、液冷技术等领域的行业标准与接口规范，实现软硬件产品的互联互通与兼容适配，降低下游应用成本。加强知识产权保护与布局，鼓励企业加大核心技术专利申请力度，构建专利壁垒，同时建立专利池与交叉许可机制，促进技术成果共享。推动产学研深度融合，设立算力产业创新联合体，打通基础研究、应用研发、产业化落地的全链条，加速科研成果转化，提升产业链整体竞争力。

（二）优化知识产权布局，构筑技术创新壁垒

以知识产权高质量发展支撑算力产业核心竞争力提升，构建“专利布局-转化应用-协同保护”的全链条体系。

一是聚焦核心短板强化专利布局，引导企业加大14nm以下制程、高端EDA工具、新型互连协议等领域的基础研究专利储备，鼓励在液冷、异构计算等优势领域布局“专利群落”，形成技术护城河；支持中小企业与高校、科研机构合作开展专利布局，弥补创新能力短板。

二是构建专利协同转化机制，组建算力产业专利池，整合头部企业与科研机构核心专利资源，建立跨企业、跨领域专利交叉许可制度，降低产业链适配成本，破解专利碎片化难题；完善专利转化激励政策，推动高校、科研机构专利向中小企业转移转化，提升专利产业化率。

三是强化知识产权保护与海外布局，健全算力领域专利侵权纠纷快速处理机制，加大对恶意侵权行为的惩处力度；引导企业加快海外专利布局，重点在“一带一路”沿线国家、欧洲、东南亚等市场申请专利，规避出海风险，参与全球技术标准制定。

四是完善知识产权服务体系，培育专业的算力领域知识产权服务机构，提供专利分析、布局规划、风险预警等全链条服务，支撑企业精准开展专利创新与维权工作。

（三）优化产业生态布局，提升协同发展效能

统筹推进全国一体化算力网络建设，深化“东数西算”工程实施，优化算力资源区域布局。东部地区聚焦智算、边缘算力建设，重点发展大模型研发、高端应用场景培育，提升算力质效与产业融合水平；中西部地区依托能源优势，重点建设超大规模算力中心与存储基地，承接东部非实时性算力需求，打造绿色算力基地。加强算力枢纽节点间的网络互联与算力调度，构建“算力调度平台+交易市场”的运营机制，实现跨区域算力资源的高效配置与市场化流转，提升算力利用率。

培育壮大产业生态主体，支持头部企业构建开源生态与开发者社区，带动中小企业参与技术适配与场景创新，形成“龙头引领、中小企业协同”的产业格局。例如，支持百度飞桨、华为昇腾等开源框架扩大生态影响力，吸引开发者与企业参与生态建设；鼓励中小企业聚焦算力细分领域，发展边缘智算设备、算力运维服务、专用软件等特色产品，补齐产业生态短板。加强区域协同与国际合作，推动长三角、京津冀、粤港澳等区域形成算力产业集群，提升区域协同创新能力；积极参与全球算力技术标准制定与产业链合作，吸引海外高端人才与技术资源，同时推动国产算力产品“走出去”，提升国际竞争力。

（四）推进绿色低碳转型，筑牢可持续发展基础

构建“算电协同”发展机制，推动算力中心与可再生能源基地深度融合，提升绿电消纳能力。在中西部能源富集地区，规划建设一批绿电直供的算力中心，配套建设储能设施与智能电网，保障电力供应稳定；东部地区加快存量数据中心节能改造，推广液冷、高效制冷、余热回收等节能技术，降低PUE值，同时通过绿电交易、碳汇抵消等方式提升绿电占比。严格落实数据中心能效标准，对新建大型及超大型数据中心实施PUE约束（2025年底前降至1.25以内），淘汰低效高耗数据中心，推动算力产业向绿色化、集约化发展。

加大绿色算力技术研发与推广力度，支持企业开展液冷技术、存算一体、碳足迹监测等绿色技术创新，降低技术应用成本。建立算力产业碳足迹核算体系，制定算力中心碳排放核算标准与评价方法，推动全产业链协同减排。鼓励金融机构推出绿色算力专项贷款、碳中和基金等金融产品，支持绿色算力项目建设与技术改造，引导社会资本投向绿色算力领域。

（五）健全安全合规体系，保障产业健康发展

构建多层次算力安全防护体系，加强算力中心网络安全、数据安全、设备安全建设。推动算力中心部署新一代防火墙、入侵检测系统、数据加密技术等安全设施，建立安全应急响应机制，提升应对网络攻击、数据泄露等风险的能力。完善数据治理体系，明确数据采集、存储、传输、使用等环节的安全规范与责任划分，加强个人信息与敏感数据保护，建立数据确权、交易、流转机制，平衡数据要素价值释放与安全保障。

建立适配算力产业发展的监管框架与伦理规范，加强对生成式AI、算力滥用等新型场景的监管，明确企业主体责任。推动监管技术创新，利用AI、大数据等技术构建智能化监管平台，实现对算力产业的动态监测与精准监管，提升监管效率。加强国际安全合作，参与全球算力安全规则制定，共同应对跨境网络安全威胁，构建安全、稳定、开放的全球算力生态。

（六）强化人才支撑与要素保障，激发产业创新活力

构建多层次人才培养体系，聚焦算力核心技术与应用场景，培养高端领军人才、复合型技术人才与技能型人才。支持高校增设人工智能、算力科学与技术、半导体等相关专业，优化课程体系，加强产学研协同育人，培养适应产业需求的高素质人才；鼓励企业与高校、科研机构合作开展在职培训与技能提升项目，培养复合型技术人才；加大海外高端人才引进力度，出台人才引进优惠政策，吸引全球算力领域顶尖人才与团队来华创新创业。

完善要素保障机制，加大对算力产业的资金支持力度，鼓励地方政府设立算力产业专项基金，引导社会资本、风险投资参与算力项目建设与技术研发。优化算力产业用地、用能、用电政策，对重点算力项目给予用地保障与电价优惠，降低企业运营成本。加强算力基础设施配套建设，完善网络、电力、制冷等配套设施，提升算力中心运营保障能力。

八、结论

当前，全球人工智能算力产业正处于高速发展的战略机遇期，算力已成为驱动数字经济高质量发展、重塑全球产业竞争格局的核心生产力要素。全球算力产业呈现规模高速扩张、技术快速迭代、应用场景多元化、供应链重构加速的发展态势，各国纷纷将算力纳入国家战略布局，围绕核心技术、产业链主导权、算力基础设施展开激烈竞争。北美、欧洲凭借技术积累与生态优势占据全球算力产业核心地位，亚太地区成为增长引擎，新兴经济体加速布局，全球算力格局呈现“多极并存、协同竞争”的特征。

我国算力产业在政策支持、规模扩张、应用赋能等方面取得显著成效，算力总规模位居全球第二，形成了从硬件制造到软件服务、从基础设施到应用落地的完整产业链，在工业、医疗、金融、政务等领域的赋能成效显著。但同时，我国算力产业仍面临核心技术自主可控不足、产业生态协同效率低、绿色转型压力大、安全合规体系不完善等挑战，亟需通过技术攻关、生态优化、绿色转型、安全管控、人才保障等举措，推动产业高质量发展。

未来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的持续迭代，算力产业将向异构融合、绿色低碳、智能高效、安全可控的方向演进，算力与实体经济的融合将不断深化，催生更多新业态、新模式。我国需牢牢把握算力产业发展机遇，立足自身优势，补齐产业短板，构建自主可控、安全高效、绿色低碳的算力产业体系，强化算力对数字中国建设、现代化产业体系构建的支撑作用，力争在全球算力竞争中占据主动地位，为经济社会高质量发展注入强劲动力。