2025年中国AI算力基础设施发展趋势洞察2025

易观企业数字化中心 Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护 中国AI算力基础设施现状总览–国家顶层支持、地方自主建设、智算超前布局 算力基础设施是国家新基建的关键承载 •算力建设是国家新基建战略的重要组成。2022年"东数西算"⼯程启动，在京津冀、⻓三⻆、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、⽢肃、宁夏8地建设国家算力枢纽节点，规划10大数据中心集群。 •顶层设计加速，包括《数字中国建设规划》《东数西算实施意⻅》等政策夯实算力发展的总体格局。 已建成投产算力规模全球第二 •截至2024年，全国在用算力中心机架总规模达830万标准机架。全国算力总规模超过280EFLOPS，居全球第⼆位。 •智能算力规模达90EFLOPS，占比超过30%，比2019年增⻓近13倍，年均增速约90%，占全国算力比重接近30%。 东数西算+八大枢纽组成多层算力网络 •“全国一张网”格局加速形成，东部需求旺盛，西部能源充足成本低，形成“核心枢纽引领、区域梯队协同”的多层算力网络。•北京、上海、⼴州、重庆等地建成⾯向AI的大型智算中心，为本地产业提供算力⽀撑，全国算力年均增速约30%。数据来源：公开信息 激发科技与创新活力 中国AI算力基础设施发展环境–政策释放、产业支撑、技术趋于成熟，商业闭环形成 政策：算力是AI行业政策红利释放最充分的赛道 产业：新经济和新质产业亟需夯实智能化底座 ➢大模型引爆算力增量需求。2023年以来生成式AI引爆算力需求，大模型训练与推理带动算力消耗激增。 ➢国家层⾯政策红利密集释放。以"东数西算"大战略为脉络，《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策夯实顶层设计。➢地⽅跟进快速且具体。北京、上海、浙江、⼴东等多地发布算力发展行动⽅案，明确未来⼏年智算建设⽬标。 ➢着力支持算力高质量创新发展。包括新型基础设施、绿色节能和自主创新等⽅向，为产业提供⻓期稳定导向。 ➢新经济&新质产业是算力需求主力。智能算力主要应用于互联网行业，占比逾50%，互联网企业大规模投入大模型训练制造、⾦融、政务等传统行业的智能化升级提速，垂直场景AI应用多点开花。 ➢AI价值外溢推动算力需求β升高。各领域对AI算力的需求正从探索期进入增⻓期，多元共振的需求结构提供持续动力。 商业化：供应商已经跑通基于算力的商业模式 科技：芯片及调度、热利用等技术落地趋于成熟 ➢算力服务市场进入快速成⻓期，云服务商、运营商、IDC厂商等纷纷布局智算业务算力供给由过去"重资产投入"转向"平台化服务+生态协同"的运营模式。 ➢AI算力能力跃升。AI芯片和算力架构创新层出不穷，GPU、NPU等硬件性能不断突破，为智算提供澎湃动力。➢液冷技术和热利用创新突破。液冷、浸没式冷却等散热技术逐步应用于数据中心，单机柜功率密度提高的同时能效显著优化。➢算力调度软硬件协同发展，高速互联网络和软件定义技术使算力资源池化、细粒度调度成为可能。➢"算力-算法-应用"全栈优化趋势明显。在软硬件厂商的协同攻关下，算力利用率和AI模型训练效率均得到有效提升。 ➢算力普惠相关新模式推动商业化加速。按需租赁、算力交易等新商业模式兴起，降低了中小企业获取AI算力的⻔槛。算力普惠成为大势所趋。 ➢产业链分工化发展。头部算力服务商构筑资源壁垒，中小型服务商侧重特色领域，产业生态走向专业化、集约化经营。 中国AI算力基础设施发展进程–处在高速发展阶段的前中期 AI算力基础设施发展核心驱动因素–五大维度动因共振 大模型迭代（参数规模迈向万亿） 大模型参数量级从十亿级跃升到千亿、万亿级，训练需要海量算力⽀撑。中国大模型数量占全球36%，仅次于美国。模型规模与能力增⻓带来对算力的指数级需求增⻓，是智算扩容的第一驱动力。 政策与资本联动 政策⽀持与资本投入为算力产业提供持续驱动力。“东数西算”等⼯程撬动各⽅投资，仅⼋大算力枢纽相关项⽬就带动超2000亿元投资。以国资为核心的⻛险投资和产业基⾦聚焦AI芯片、算力服务等赛道，推动产业链上下游协同发展。 产业应用规模化 AI应用正从互联网向⾦融、制造、医疗等实体产业渗透。各行业的专用AI模型和智能应用不断落地，带动算力供给从满足单一领域向多行业拓展。⼯业、能源等场景化智算需求增势明显，成为算力增⻓新动能。 长尾算力潜力释放 部分区域算力利用率不高的问题催生了共享和调度新模式。分布式算力调度技术⽇益成熟，将原本孤立的闲置GPU/TPU算力通过云平台租赁给有需求用⼾，实现"云上算力池"模式，提高设备利用率，满足中小企业按需需求。 云化调度技术推动 激发科技与创新活力容器化、弹性伸缩、分布式并行等技术在AI算力领域应用，使"算力像水电一样即取即用"成为可能。调度软件可实时在不同节点间分配负载，标准化计量计费体系逐步建立，降低了使用⻔槛，扩大了潜在用⼾群体。 以上海为例，“AI+产业”先进地区已经打造出AI算力集群和生态优势 上海AI算力建设主要指标处于国内领先地位 上海大型智算中心建设情况总览 根据《中国综合算力指数》，上海在算力发展水平⽅⾯位居全国领先行列。截至2024年，上海全市算力总规模估计已达数十EFLOPS量级，智能算力占比持续提升，人工智能算力⽅⾯的投入强度、算力密度等关键指标均处于国内第一梯队。 上海典型智算中心 上海智算2027⽬标 •浦东张江人工智能公共算力服务平台•临港新片区15,000卡GPU智算中心•腾讯、阿里云、商汤共建的AIDC•产业规模: 2000亿元•算力规模: 200 EFLOPS•自主可控比例: >70% AI智算政策体系超前布局，对智算云出台专项规划 上海率先推出智算云产业专项政策。2025年3⽉发布《上海市促进智算云产业创新发展实施意⻅（2025-2027年）》，设定⽬标：到2027年，全市智算产业规模力争突破2000亿元，智算算力规模达到200 EFLOPS，自主可控算力占比超70%。同时打造若⼲综合型智算云平台和一批垂直型平台，培育1-2家战略型⻰头企业和20家高成⻓企业。 智算中心集群建设起步早，进展快，规格高 已建成和在建多座大型智算中心，形成区域算力集群优势。在浦东张江、临港新片区等地，先后布局人工智能公共算力服务平台和超大规模智算中心。临港智算园区在2024年启动建设15,000卡GPU的智能算力中心，包含国内规模最大的单池万卡液冷算力集群，采用了国产高性能AI芯片服务器，为上海提供顶尖AI算力供给能力。 上海智算生态示例 围绕AI+算力搭建了以数据为核心的配套生态链 数据⽀持"库帕思"等AI语料专业服务 上海聚拢了完备的AI算力产业生态。拥有国家级人工智能实验室等科研力量，孕育了"1+3"基础大模型体系（"书生·浦语"等）。成立全国⾸家人工智能语料公司"库帕思"，专注于高质量训练数据供给。设立总规模近千亿元的多⽀人工智能产业基⾦，聚集了商汤、华为、阿⾥等头部企业，形成了模型、数据、算力"三位一体"的完整生态链条。 企业集聚商汤、华为、阿⾥等头部企业 激发科技与创新活力 2025年中国AI算力基础设施六大关键趋势 供给侧–算力基座升级 需求侧–服务模式革新 ①自主可控算力 ④智算云平台"双轨制" 国产芯片和软硬件生态建设加速，算力自主权建立 通用型和垂直行业型AI算力平台并进，满足多元用⼾需求 ⑤LLM+知识库激发算力新需求 ②绿色算力 大模型与领域知识结合，催生垂直领域的新型算力需求 强调能效和清洁能源，液冷技术加速落地，推进算力碳中和 ③跨区域算力互联 ⑥算力云化加速，普惠发展 算力以云服务形式供给的模式全⾯普及，算力租赁市场高速增长 打造全国算力网络，实现异地算力协同和调度 激发科技与创新活力 趋势一：自主可控算力 国产算力战略升级 在地缘政治和安全背景下，中国将算力自主可控上升到前所未有的高度。关键核心芯片和算力基础设施去"卡脖子"化成为战略⽬标。基于国家《算力基础设施高质量发展行动计划》，先进地区设立明确的国产化指标，比如⽬标2027年智算规模中≥70%由国产算力提供，力求摆脱对进口高端GPU/CPU的依赖。 AI芯片国产化提速，智算云全面适配 本⼟厂商推出高性能AI芯片，性能逐步逼近国际领先水平。比如华为昇腾系列芯片已在鹏城云脑等超算中规模部署，寒武纪推出思元系列AI芯片，壁仞科技的BR100通用GPU部分实现对A100级别芯片的国产替代。同时，以九章智算云为代表的新一代云智算平台已经实现了对国产化主流GPU/NPU芯片的充分适配。 软硬件生态自主可控 自主AI软硬件生态正在构建完善。国内服务器厂商研发的AI整机柜系统在智算中心大量投入使用，操作系统、中间件、安全⽅案等均在推进国产化替代，实现从芯片、服务器到云平台的全栈自主。 先进地区引领国产智算集群建设（以上海为例） 先行地区已率先开展大规模国产算力示范应用。比如上海临港建设万卡规模的国产AI算力池，采用国产GPU和液冷技术，建成后将成为全国最大的国产智算集群之一。这类项⽬为国产算力设备提供宝贵实践经验，也为其他地区树立标杆。 趋势二：绿色算力 双碳约束下，低碳算力成新建项目标配 绿色算力先进技术路线 "碳达峰、碳中和"⽬标倒逼算力设施走向绿色低碳。⼯信部明确要求新建大型数据中心PUE应降至1.3以下，业内超大型智算中心更以PUE≤1.2为设计标准。各地审批新算力项⽬时将能效和碳排放作为重要考核指标，绿色算力已从倡导走向硬性指标约束。 液冷技术 冷板直接接触芯片，散热效率提升40%，可⽀持高密度部署 先进液冷散热与节能技术投产 浸没式冷却 服务器整体浸入绝缘液体，散热均匀，⽆噪⾳，节能30%+ 为降低PUE，数据中心纷纷采用液冷、浸没式冷却等先进散热技术替代传统⻛冷。液冷技术可大幅提升散热效率，使高功率AI训练服务器保持低温。采用液冷⽅案的大型AI算力中心平均PUE可低至1.2左右，相比传统机房的1.5以上大幅改善。同时，新一代AI芯片在性能提升的同时单位能耗持续下降。 高能效比AI芯片 新一代国产AI芯片单位算力能耗较上代降低25%，提升资源利用率 智能调度系统 清洁能源与能源管理 AI优化任务分配与资源使用，提高设备利用率，减少能源浪费 越来越多算力中心接入清洁能源供电以降低碳足迹。西部枢纽引入水电、⻛电、光伏等可再生能源；东部通过绿电交易购买外送清洁电力。上海等地推进算力中心与电网协调，利用峰⾕电价和储能设施优化用电。部分智算园区已实现50%以上用电来自清洁能源。 绿色标准体系 国家正在推进制定绿色算力评估标准和认证体系，包括PUE、碳排放因子、可再生能源利用率等指标。标准体系的完善将指导企业投资更绿色技术，并为政府政策提供依据。绿色算力不仅是环保责任，也通过降低能耗成本提高算力运营的经济性。 趋势三：跨区域算力互联 "东数西算"深化发展 •跨区域算力互联是提升全国算力资源利用效率的必然趋势。"东数西算"⼯程全⾯实施后，下一步重点在于枢纽节点互联互通。•2025年国家级骨干直联点数量将进一步增加（⽬前已达26个），骨干网总带宽持续扩展，形成全国范围算力自由流动格局。 统一标准与调度模式 •跨区互联要发挥效益，需要统一的技术标准和调度体系。国家正推动算力网络标准规范制定和国家、区域算力调度平台建设，包括算力度量标准、接口协议等，确保不同区域的算力设施兼容对接。阿里云、华为云、九章云极等主流的市场化智算云平台厂商也在积极参与，成为国家“东数西算”战略的支撑平台。 东西部算力"外溢"与"回流" •跨区算力互联将打通算力供需余缺。西部富余的低成本绿色算力可"外溢"⽀援东部，夜间则反向利用东部低⾕期算力⽀持西部，实现算力时空互济。如宁夏中卫数据中心的算力已通过高速网络服务北京、上海的AI企业，这种"回流"模式既提高西部收益，⼜满足东部需求。 统一标准·实时监控·智能调度·跨区互