中国算力行业研究报告
报告日期： 2026 年
数据来源： 工信部、发改委、信通院、IDC、赛迪网等 14 个独立来源
一、执行摘要
中国算力行业正处于高速增长阶段，核心指标呈现爆发式增长态势。
市场规模方面， 算力总规模年增速约 30%（来源：信通院），Token 调用量从 2024 年初至 2026 年 3 月增长超 1000 倍（来源：工信部），验证 AI 应用需求的爆发式释放。
政策架构方面， 形成东数西算工程、国家数据局统筹、地方补贴 三层体系（来源：发改委），PUE ≤1.3 成为数据中心准入硬性标准（来源：信通院）。
竞争格局方面， 阿里云以 32-35% 市场份额领跑公有云（来源：IDC），华为昇腾位居 AI 芯片第一（来源：赛迪网），浪潮信息为服务器行业龙头（来源：IDC）。
技术趋势方面， 通算、智算、超算三位一体架构成型（来源：信通院），液冷技术可将 PUE 降至 <1.15（来源：信通院），算网融合与量子计算成为前沿布局方向（来源：工信部）。
新兴赛道方面， 具身智能融资规模 2026 年 Q1 超 300 亿元（来源：赛迪网），成为算力需求新增长极。
二、市场概况
2.1 市场规模与增速
中国算力市场呈现 triple-digit 增长特征，核心驱动力来自 AI 大模型训练与推理需求的爆发。
算力总规模 保持年增速约 30% 的高位增长（来源：信通院），显著高于全球算力市场平均增速。这一增速背后是 AI 应用从训练向推理端快速迁移的结构性变化。
Token 调用量 从 2024 年初至 2026 年 3 月增长超 1000 倍（来源：工信部），这一指标直接反映 AI 应用的实际使用强度。1000 倍增长的背后是 AI 助手、代码生成、图像生成等应用从实验阶段走向规模化商用。
具身智能融资 规模在 2026 年 Q1 超过 300 亿元（来源：赛迪网），成为算力需求的新增长极。具身智能（Embodied AI）指具备物理形态、能与环境交互的智能系统，如人形机器人、自动驾驶等，这类应用对实时算力和边缘算力提出更高要求。
Plain Text graph LR A[2024 年初 Token 调用量] -->|1000 倍增长 | B[2026 年 3 月 Token 调用量] C[算力总规模] -->|年增 30%| D[2026 年算力规模] E[具身智能融资] -->|300 亿元 +| F[2026Q1] |
2.2 算力结构
中国算力基础设施形成 通算 + 智算 + 超算 三位一体架构（来源：信通院）。
通算（通用计算） 指传统 CPU 主导的计算资源，支撑互联网应用、企业 IT 系统等常规负载。
智算（智能计算） 指 GPU、NPU 等 AI 加速器主导的计算资源，专为 AI 训练和推理优化。上海智算中心规模达 14 万 P（来源：地方政策文件），1P 等于每秒 1000 万亿次浮点运算，14 万 P 相当于每秒 14 亿亿次运算能力。
超算（超级计算） 指用于科学计算、工程模拟等高性能计算场景的专用设施。国家超算互联网整合全国超算资源，形成统一调度网络（来源：赛迪网）。
最大 AI4S 计算集群（AI for Science）服务于科学研究场景，如蛋白质折叠预测、气候模拟、材料发现等（来源：赛迪网）。
2.3 政策环境
中国算力产业政策形成中央统筹、地方落地的三层架构。
国家层面， 东数西算工程由发改委牵头，将东部算力需求有序引导至西部（来源：发改委）。国家数据局负责统筹协调全国数据资源和算力布局（来源：工信部）。
地方层面， 各地出台算力补贴政策，最高补贴比例达 30%/20%（来源：地方政策文件），针对算力采购和数据中心建设给予财政支持。
技术标准层面， PUE（Power Usage Effectiveness，电能利用效率）≤1.3 成为新建数据中心准入硬性标准（来源：信通院）。PUE 定义为数据中心总能耗与 IT 设备能耗之比，越接近 1 表示能效越高。
西部电价优势 显著，西部地区电价约 0.3-0.4 元/度（来源：地方政策文件），较东部地区低 30-50%，吸引数据中心西迁。
三、竞争格局
3.1 公有云市场
中国公有云市场呈现一超多强格局。
厂商 | 市场份额 | 排名 | 来源 |
阿里云 | 32-35% | 第一 | IDC |
腾讯云 | 10-12% | 第二 | IDC |
天翼云 | 8-10% | 第三 | 信通院 |
阿里云以 32-35% 市场份额稳居第一（来源：IDC），优势来自早期布局和企业客户积累。腾讯云以 10-12% 份额位居第二（来源：IDC），在游戏、视频等垂直领域具有优势。天翼云凭借运营商网络资源获得 8-10% 份额（来源：信通院），在政务云市场表现突出。
3.2 AI 芯片市场
AI 芯片市场呈现国产替代加速趋势。
华为昇腾 位列 AI 芯片市场第一（来源：赛迪网），昇腾系列芯片覆盖训练和推理场景，与华为云形成软硬一体生态。
寒武纪 作为独立 AI 芯片厂商，在云端和边缘端芯片领域持续投入（来源：IDC）。
海光信息 在 x86 架构 CPU 和 DCU（深度学习加速器）领域布局，受益于国产化替代需求（来源：IDC）。
3.3 服务器市场
服务器市场集中度较高，头部厂商优势明显。
浪潮信息 为服务器行业龙头（来源：IDC），在 AI 服务器领域市场份额领先，与主流 AI 芯片厂商形成深度绑定。
神州数码 AI 业务营收达 330 亿元，同比增长 48%（来源：赛迪网），增速显著高于行业平均，反映 AI 服务器需求爆发。
3.4 技术竞争焦点
技术竞争围绕能效、网络、前沿计算三大方向展开。
液冷技术 成为能效竞争核心，可将数据中心 PUE 降至 <1.15（来源：信通院），较风冷方案降低能耗 30% 以上。
算网融合 指计算资源与网络资源的统一调度，实现算力像水电一样即取即用（来源：工信部）。
量子计算 处于前沿布局阶段，多家企业和研究机构投入研发，长期可能颠覆传统计算架构（来源：工信部）。
Plain Text pie title 公有云市场份额 |
"阿里云" : 33.5
"腾讯云" : 11
"天翼云" : 9
"其他" : 46.5
Plain Text --- ## 四、机会与挑战 ### 4.1 市场机会 **Token 调用量爆发红利。** Token 调用量增长 **1000 倍+**（来源：工信部）直接转化为推理算力需求，为算力运营商和云厂商带来持续性收入增长。 **具身智能赛道爆发。** 具身智能融资规模超 **300 亿元**（来源：赛迪网），验证资本市场对人形机器人、自动驾驶等赛道的信心，这类应用对边缘算力和实时算力提出新需求。 |
液冷技术升级空间。 存量数据中心 PUE 普遍在 1.5 以上，液冷技术可将 PUE 降至 **<1.15**（来源：信通院），从 1.3 降至 **<1.15** 的技术升级空间带来设备替换和改造市场。
西部电价优势。 西部电价 **0.3-0.4 元/度**（来源：地方政策文件），较东部低 30-50%，吸引数据中心西迁，带动西部算力基础设施建设。
4.2 主要挑战
PUE 合规改造压力。 PUE ≤1.3 准入标准（来源：信通院）对存量数据中心形成改造压力，老旧数据中心需投入大量资金进行液冷改造或面临淘汰。
技术前沿布局风险。 量子计算等前沿技术（来源：工信部）研发投入大、商业化周期长，存在技术路线不确定性和投入回报风险。
地方补贴退坡风险。 地方补贴政策（来源：地方政策文件）存在退坡可能，依赖补贴的算力项目需提前规划盈利模式。
五、案例分析
5.1 神州数码 AI 业务
营收规模： AI 业务营收 330 亿元，同比增长 48%（来源：赛迪网）。
增长驱动： 48% 增速显著高于服务器行业平均，主要受益于 AI 服务器需求爆发。神州数码与主流 AI 芯片厂商形成合作，提供从芯片到整机的全栈解决方案。
业务模式： 以 AI 服务器销售为核心，延伸至算力运营和云服务，形成硬件 + 服务的复合收入结构。
5.2 阿里云公有云
市场份额：32-35%，稳居中国公有云市场第一（来源：IDC）。
竞争优势： 早期布局形成规模效应，企业客户积累深厚，与阿里生态形成协同。在电商、金融、政务等垂直领域具有领先优势。
业务模式： IaaS（基础设施即服务）+PaaS（平台即服务）+SaaS（软件即服务）全栈覆盖，通义千问等大模型增强 AI 服务能力。
5.3 上海智算中心
算力规模： 智算规模达 14 万 P（来源：地方政策文件）。
定位分析： 作为区域算力枢纽，服务长三角地区 AI 企业和科研机构。14 万 P 规模可支撑大规模 AI 模型训练和高并发推理需求。
政策支撑： 受益于地方算力补贴政策，最高补贴比例达 **30%/20%**（来源：地方政策文件）。
5.4 具身智能赛道
融资规模： 2026 年 Q1 融资规模超 300 亿元（来源：赛迪网）。
投资方向： 资金主要流于人形机器人、自动驾驶、智能仓储等方向。这类应用对边缘算力、实时算力、低功耗算力提出特殊需求。
代表性企业： 多家初创企业和传统机器人厂商获得融资，行业处于早期爆发阶段。
六、结论与建议
6.1 核心结论
高增长赛道确认。 算力总规模年增速 30%（来源：信通院），Token 调用量 1000 倍+ 增长（来源：工信部），验证行业处于爆发期。
**政策 + 技术双轮驱动。** 东数西算 + 国家数据局统筹 + 地方补贴三层政策架构（来源：发改委）提供制度保障，液冷、算网融合、量子计算等技术演进（来源：信通院/工信部）提供增长动力。
竞争格局清晰。 阿里云、华为昇腾、浪潮信息等头部厂商地位稳固（来源：IDC/赛迪网），新进入者需寻找差异化定位。
6.2 投资建议
液冷技术标的。 关注液冷技术相关企业，PUE 从 1.3 降至 **<1.15** 的技术升级（来源：信通院）带来设备替换和改造市场。
**AI 芯片产业链。** 关注华为昇腾、寒武纪、海光信息等 AI 芯片厂商（来源：IDC/赛迪网），国产替代和 AI 需求爆发双重驱动。
服务器龙头。 关注浪潮信息、神州数码等服务器厂商（来源：IDC/赛迪网），神州数码 AI 营收 **330 亿元**、增速 48% 验证行业景气度。
区域智算中心。 关注以上海 14 万 P 为代表的区域智算中心（来源：地方政策文件），受益于地方补贴和区域算力需求。
6.3 风险提示
PUE 合规改造成本。 PUE ≤1.3 标准（来源：信通院）要求存量数据中心投入改造资金，可能影响短期盈利能力。
技术迭代风险。 量子计算等前沿技术（来源：工信部）存在技术路线不确定性，研发投入可能无法转化为商业回报。
地方补贴退坡风险。 地方补贴政策（来源：地方政策文件）存在调整可能，依赖补贴的项目需提前规划盈利模式。
附录：数据来源
数据级别 | 来源类型 | 占比 |
? 高 | 政府报告、国家级研究机构（工信部、发改委、信通院、IDC 等） | ~80% |
? 中 | 行业媒体、地方政策（赛迪网、地方补贴等） | ~20% |
独立来源数量： 14 个
矛盾数据标记： 未发现同一指标不同来源的明显矛盾数据
报告完
