2025年中国AI基础设施行业市场报告

AI基础设施、网络安全、综合性计算环境 报告说明———— 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国生成式式AI系列报告之《2025年中国AI基础设施市场报告》。本报告旨在梳理中国AI基础设施的市场发展现状、用户核心需求以及相关技术洞察，明晰市场需求，并结合市场发展前景判断AI基础设施领域内各类竞争者所处地位。 沙利文联合头豹研究院对AI基础设施参与厂商进行调研。 本市场报告提供的AI基础设施发展趋势分析亦反映出AI基础设施行业整体的动向。报告最终对市场排名、领袖梯队的判断仅适用于本年度中国AI基础设施领域发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。———— 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 研究框架 ◆第一章：AI基础设施行业概览 •AI基础设施行业发展背景•AI基础设施定义与报告研究范围•AI基础设施核心要素•AI基础设施发展历程•AI基础设施驱动因素 ◆第二章：AI基础设施产业链分析 •产业链图谱•产业链上游•产业链中游•产业链下游 ◆第三章：AI基础设施关键技术突破点 •高通量网络技术•高性能存储技术•算力弹性调度能力 ◆第四章：AI基础设施市场空间梳理 •中国AI基础设施市场规模•中国AI基础设施核心要素市场规模 ◆第五章：中国AI基础设施行业竞争分析 •中国AI基础设施竞争力评分维度•中国AI基础设施综合竞争表现•中国AI基础设施领导者 ◆名词解释◆方法论◆法律声明 章节一AI基础设施行业概况 ❑1.1AI基础设施行业发展背景❑1.2 AI基础设施定义与报告范围❑1.3 AI基础设施核心要素❑1.4 AI基础设施发展历程❑1.5 AI基础设施驱动因素 •AI基础设施指为人工智能应用提供支持的硬件、软件和网络资源的集合，是以数据、算法和算力作为核心要素，支撑AI应用的研发、部署和运维的基础架构，确保数据处理、模型训练和智能决策等AI功能能够高安全地运行。 •算力、算法与数据为支撑AI产业发展的三大核心因素，数据为模型训练与优化提供了海量输入资源；算法则依据海量数据中的有效信息进行分析预测，直接决定了AI系统的性能；算力的发展则为整体运行提供更高性能的计算能力以满足更复杂的模型优化与设计需求。 •伴随着移动互联网和大数据技术的普及以及近年来AI能力的爆发式提升，AI技术在各行各业得到广泛应用，对高性能计算、大规模存储、高效算法库等基础设施需求不断增长。AI基础设施正式步入稳定与革新并存的应用期。 •算法作为AI基础设施的关键要素之一，算法本身的发展和优化是推动AI基础设施发展的核心动力，同时也直接推动了AI芯片和服务器的需求增长。算法的发展离不开政府、学术机构、企业等各个层面对于学术研究、技术创新、人才教育等的高度重视。 •数据资产拥有方作为AI基础设施的数据提供者，对于初始元数据的开发治理与资产化为AI基础建设的发展提供了燃料，而其余通信设备的制造生产以及能源配套则为AI基础设施的建设提供了保障。 ❑AI应用开发需求的爆发式增长，推动算力需求的飙升 1.1行业发展背景 2024年后半年开始，AI应用开发需求呈现爆发式增长，应用端生成能力的提升与Agent的发展，驱动更为复杂和精细的新一代AI基础设施应运而生。受到AI应用与各领域业务结合、Agent的推出、多模态渗透等因素，AI基础设施中算力需求飙升，其中AI算力需求从以往的训练端转向推理端。 ❑头部厂商领先加码基础设施，国内算力行业再次“狂飙突进” 2025年阿里云宣布未来三年将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，创下中国民营企业在云和AI硬件基础设施领域有史以来最大规模的投资记录。 AI基础设施在产业AI化等需求升级的背景下，逐步迈向“绿色化、普惠化”新阶段。 腾讯云于今年3月上海峰会中宣布将持续加大海外基础设施投入，计划在沙特建设首个中东数据中心以及印尼的第三个数据中心。 《2025年中国AI基础设施报告》发布，为各行业企业在如何构建高性能、高资源利用率的AI基础设施提供指引，推动了行业内更高质量的市场竞争。 商汤科技在AI算力上采用了差异化策略，在AI通用算力外，为具身智能、AIGC及传统企业智能化升级等重点方向提供最优算力方案。截至2025年3月，商汤科技运营总算力突破2.3万petaFLOPS。 ❑顶层设计强化+地方政策落地，共同助推新基建布局 国家政府层面以“东数西算”战略为基调，以《数字中国建设计划》等政策为顶层设计奠定基础，重点推动算力资源全国协同调度。地方政府积极把握发展机遇，通过营造良好的营商环境，大力支持人工智能产业的发展。北京、上海、广州等地政府通过建立产业集聚区、提供人才优惠等措施，积极打造人工智能产业生态。 1.1AI基础设施定义与研究范围 关键发现 AI基础设施指以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架和算力资源为核心要素，用于支撑AI应用的设计、部署和运行的基础架构，也是确保系统可以正常运行并处理庞大数据和复杂计算任务的基石。 （本篇报告研究范围） ❑AI基础设施指以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架和算力资源为核心要素，用于支撑AI应用的设计、部署和运行的基础架构。 •AI基础设施是整个AI系统的底层部分，是确保系统可以正常运行并处理庞大数据和复杂计算任务的基石。AI基础设施集成了算力、算法和数据三大资源要素，以AI硬件设施、算法平台、数据平台以及开放创新平台等为主要载体。随着人工智能的融合发展，AI基础设施将推动人工智能与5G、云计算等领域的相互耦合，加速人工智能与实体经济的深度融合，形成新一代信息基础设施赋能产业及各行业应用的核心能力。 1.3AI基础设施核心要素 关键发现 算力、算法与数据为支撑AI产业发展的三大核心因素，数据为模型训练与优化提供了海量输入资源；算法则依据海量数据中的有效信息进行分析预测，直接决定了AI系统的性能；算力的发展则为整体运行提供更高性能的计算能力以满足更复杂的模型优化与设计需求。 AI基础设施三要素 ❑算力、算法与数据为支撑人工智能产业发展的三大核心要素，被称为AI燃料的数据为模型训练与应用落地奠定基础；作为AI大脑的算法则是指引数据处理和决策制定的核心逻辑，直接决定了AI系统的性能与智能化水平；最后，高性能的计算能力为AI计算提供了强有力的支持。 •推动AI落地发展的核心基础-数据：人工智能在各行业的大规模应用需要利用到海量数据对模型进行训练，数据在整个AI系统中扮演着至关重要的角色，它不仅是模型训练和学习的基础，也是AI系统不断优化的源泉。为提高数据的质量与规模，部分企业、高校与开源社区等主体选择开放数据集，加之全球数据量的爆炸式增长，为AI算法提供了广阔的学习与优化空间。 •驱动AI创新发展的重要引擎-算法：作为人工智能的核心逻辑，算法是产生人工智能的直接工具，优秀的算法可以高效地从海量数据中提取有价值的信息，并据此进行智能分析和预测。可以说算法的优化与创新直接决定了AI系统的性能与智能化水平。一方面，AI算法的发展推动计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术突破商用门槛，实现大规模应用；另一方面，以开源框架为核心的技术研发生态和以开放平台为核心的行业应用生态已经成为人工智能发展与应用的重要基础，并逐渐成为AI新基建的重要发力方向。 •支撑AI高速发展的关键因素-算力：AI算力包括AI芯片、AI计算服务器、高性能计算集群等，为人工智能技术和产业发展提供了强有力的算力支撑。当前，以深度学习为代表的的人工智能技术需对海量数据进行处理和训练，对算力提出了较高的要求。近年来，算力相关技术发展迅速，云计算平台通过弹性可扩展的计算资源降低了AI应用的门槛和成本；边缘计算则将计算任务推向数据源头，减少了数据传输延迟；GPU与TPU等专用加速芯片的出现也极大提升了AI计算的效率与速度。 1.4AI基础设施发展历程 关键发现 伴随着移动互联网和大数据技术的普及以及近年来AI能力的爆发式提升，AI技术在各行各业得到广泛应用，对高性能计算、大规模存储、高效算法库等基础设施需求不断增长。AI基础设施正式步入稳定与革新并存的应用期。 ❑智能化转型趋势下，AI与各行业场景深度融合，企业用户在AI部署过程中对数据质量、计算能力等提出了更高的要求，AI基础设施行业进入稳定发展与进步革新并存的应用期。 •雏形期（2010年以前）：该时期，AI基础设施处于探索与发现阶段，人工智能领域处于低谷时期，AI项目多数处于实验性阶段。因此，AI基础设施生态系统在该阶段尚不清晰，专业的人才与资源缺失，主导AI项目的玩家主要集中于科研机构。 •完善期（2010-2019年）：随着机器学习和深度学习等一系列AI技术的关键突破，AI基础设施行业开始迈入爆发与增长阶段。一方面，AI技术的进步，互联网发展带来的大数据时代以及AI开源社区的建立，均为AI技术的发展与传播提供了有力的支撑条件，进而对底层基础设施的技术发展产生积极性影响。另一方面，AI基础设施的商业模式逐渐清晰，头部互联网企业与部分AI创业企业逐步认知到AI的潜力，纷纷加入该赛道，加大了对AI基础设施的资源投入。 •应用期（2020年-至今）：2020年后，各行各业开始大规模应用深度学习技术实施创新应用，加快产业转型和升级。随着AI与各场景的深度融合与发展，计算能力、分布式系统和大规模数据处理能力等新能力反向助推了AI基础设施的创新与优化。此外，随着5G与AI的融合发展趋势，以中国移动等为例的运营商也在该阶段进入赛道，开始积极布局包含AI基础设施新基建、平台能力新基建与云网新基建等。 1.5AI基础设施驱动因素–技术创新 关键发现 算法作为AI基础设施的关键要素之一，算法本身的发展和优化是推动AI基础设施发展的核心动力，同时也直接推动了AI芯片和服务器的需求增长。算法的发展离不开政府、学术机构、企业等各个层面对于学术研究、技术创新、人才教育等的高度重视。 •2010至2022年期间，全球共发表了165.8万篇关于人工智能的学术论文，增长率高达129%。其中，中国作者发表的相关论文数量位居全球第一，且每篇论文的年均引用次数也位居全球前列。中国科学院的AI研究总量以及高引论文数量，均位居世界榜首。 •此外，中国AI相关的专利技术占世界百分比稳步增长，于2022年达到61.13% 1.5AI基础设施驱动因素–高质量数据资产 关键发现 数据资产拥有方作为AI基础设施的数据提供者，对于初始元数据的开发治理与资产化为AI基础建设的发展提供了燃料，而其余通信设备的制造生产以及能源配套则为AI基础设施的建设提供了保障。 ❑人工智能的大规模应用需要高质量的数据集 •从信息技术革命爆发开始，到近年来移动互联网的蓬勃发展，同时伴随着互联网+概念的不断深入演进和落地，各行各业的企业积累了越来越多的数据，相应的人工智能也需要大量的数据来教授和培训，然而并非任何数据都可以作为AI基础设施并投喂给AI模型，高质量大规模的训练数据集才是深度学习进行模型训练的关键，因此大量的元数据在产生之后需要进行开发治理与存储。 章节二AI基础设施产业链分析 ❑产业链图谱❑产业链上游分析❑产业链中游分析❑产业链下游分析