2026年中国第三方普惠智算云市场专题报告（华北篇）

2026年中国第三方普惠智算云市场专题报告 （第四篇-华北篇） Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护 研究摘要与关键发现 总结易观对第三方普惠智算云市场的五大方面核心洞察和分析师观点。 中国及华北地区智算云发展总体洞察 介绍华北区域算力和云智算市场的整体情况，包括北京、天津、河北、内蒙古、山西五个省级行政区算力市场规模、政策环境、需求特征等。通过行业数据和趋势分析，揭示华北算力市场的特点和竞争态势。 华北地区第三方普惠智算云市场评估 提供易观对中国第三方普惠智算云市场的分析模型，并基于易观的数据口径测算华北地区普惠智算云服务市场的总供给规模（EFLOPS），分析主要供应商的第三方普惠算力供给规模。 主要供应商分析 以在华北市场提供第三方普惠智算云服务的供应商-九章云极、百度智能云、阿里云、基石智算、华为云为例，分析主要供应商在普惠智算云领域的能力特征，并提供选型建议。 趋势和建议 研判华北地区普惠智算云的发展趋势，并基于市场的趋势性走向，对华北地区政府、行业客户、投资机构、行业厂商等利益相关方提供建议。 研究摘要与关键发现01 研究摘要&关键发现 Research Abstract & Key Findings 02 华北地区普惠智算云发展总体洞察 2026年中国AI算力基础设施建设特征：全国一张网格局加速形成，算力从规模驱动走向互联互通 国家算力基础设施进入高度互联互通阶段 •2026年，东数西算从布局阶段进入联网调度与标准落地阶段：全国一体化算力网9项技术文件研制/发布基本完成，支撑“一盘棋、一张网、一本账”的技术底座。 •基于《算力互联互通行动计划》，强调算力并网、互联、调度与服务能力体系化建设。 已建成投产算力规模全球第二 •截至2025年12月底，根据易观分析基于公开数据和调研加权计算，全国在用算力中心机架总规模达1100万个标准机架，全国算力总规模达到1339 EFLOPS，算力规模居全球第二位，其中面向AI训练和推理场景为代表的智能算力占比超过60%（注1） •绿色水平持续改善：全国算力中心平均PUE降至1.4以下。 平台+枢纽+城市群的分层建设体系 •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。•区域性算力中心形成：北京、上海、⼴州、重庆等地建成⼴向AI的大型智算中心，为本地产业提供算力⼴撑。 中国AI算力基础设施成熟度曲线（基于易观AMC模型）–处在高速发展阶段的中期 图例 A：商业模式/应用出现，有厂商出现，有资本进入B：初期用户累计到一定规模，引爆用户的快速增长C：用户快速增长后，盈利模式没有得到市场认可（用户仅接受免费服务），厂商纷纷退出，市场整合开始 2026年中国AI算力市场六大关键变化总览：算力军备竞赛演进+Token用量爆发，产业链供需失衡加剧，驱使下游AI算力客户从采购、持有和运维算力资产，转向一站式采购智算云平台封装的AI训推能力 核心观察：算力市场竞争逻辑正从算卡军备竞赛转向深层结构重塑。过去三年，算力市场比的是谁屯的卡多、谁的AIDC建得快；但从2026年开始，随着AI需求侧爆发，竞争焦点转移到谁能把一张张卡的算力，最便宜、最稳定地变成一个个可计费的Token。 变化指向：智算云平台的价值凸显 2026年的AI算力市场，消费侧从买资源走向买任务结果，供给侧从拼GPU集群走向拼系统效率。真正被重估的，是能够把复杂供给转化为简单AI服务的平台能力。 将能源、网络和场景组织成低成本、可治理区域算力网。 【算力经济系统】关键变化1｜Openclaw/ Hermes等AI Agent产品爆发，用户需求特征迁移-从支撑模型调用进化为“打造可持续运行的任务系统” 核心洞察 •2026年一季度，OpenClaw家族和Hermes为代表的自主型Agent真正进入了GPT时刻：AI应用首次来到快速普及的拐点。AI正从单次问答工具转向持续运行的任务系统。这一变化释放的不是抽象的模型能力，而是通过对CPU/GPU/存储/网络的协同调度，产生大量可落地、可复用、可嵌入流程的应用场景，改变了以GPU为中心的AI计算范式。•Agent应用爆发对AI算力基础设施的影响是深远的：在算力侧，推理负载形态从低频单次调用，大规模转向高频、短时、并发、链式放大的 任务型负载；在产业侧，企业对算力的需求重心进一步从训练侧外溢到推理侧，并显著提升对弹性调度、工具链整合、可观测性和统一计费能力的要求。这类负载结构天然更利于基于云端的智能算力平台进行整体运营调度。 Agent工作流与算力消耗逻辑 普惠智算云的机遇 “龙虾”释放推理侧计算场景 变化要点 •竞争点外延：从GPU资源集群扩展为Agent运行底座（队列/并发/记忆存储），平台化能力要求提升。•即时能力：用户更需要“找、调、用”一体化的水电式服务，而非重资产自建，独立云应该更多业务机会。 •政策认可升级： •推理负载链式放大：不同于传统训练，Agent的单次用户指令会触发多次工具调用与反思循环，导致推理量呈指数级放大。 2026政府工作报告首次将智能体与人工智能+规模化应用并列，标志着Agent作为新型应用形态获得国家级战略背书。 •流量特征剧变： 表现为高频次、短时长、高并发，任务持续性长。 •产业生态演进： OpenClaw等开源框架兴起，推动AI从单纯的模型对话向工具调用+流程编排进化，形成标准化的技能目录生态。 •峰值不可预测：事件驱动与业务波动导致负载波峰波谷差距巨大，自建 激发科技与创新活力固定容量算力极易造成闲置或阻塞。 【算力经济系统】关键变化2｜算力价值的经济逻辑从算力交易走向Token经济，智算云升级为算力运营商 核心洞察 当前国产化软硬件技术已经深度渗透至AI全链条，并正在进入“模型、芯片、框架、云平台、应用”协同演进的系统工程期。算力基础设施底层适配的复杂性急剧上升，能将异构算力与模型封装为统一服务的第三方普惠智算云，将成为企业使用国产AI的关键入口。 第三方智算云的机遇：为算力业主提供运营Token产能的服务 WHY |为什么重要：价值重构 Token化重构了算力的价值捕获方式 Token化价值倍数测算(基于DeepSeek V4pro口径) 226.75节点×8卡×24h×$1.6/h=$69,658(裸算力日价值)同期理论Token收入约：$258,400 →算力token化的价值倍数≈3~6倍 当企业大规模使用Agent，采购核心不再是卡数，而是任务综合成本。 单任务成本= (∑模型+检索+工具成本) /成功率平台竞争从“Token单价最低”转向“任务综合成本最低” 结论：Token化价值捕获在数倍区间，同时token运营增值服务的潜力巨大 算力发展三阶段：实现从卖算力资源到卖Token产能的价值跃迁 【算力经济系统】关键变化3｜算力通胀全面向上游传导，核心零部件涨价与成本不确定性，正削弱自建智算中心的经济性，并把需求推向智算云为代表的第三方供给 核心洞察 关键零部件涨价与供给波动，正在让自建智算中心从获利资产变成“风险敞口”。2025年以来，以AI GPU、服务器DRAM、企业级SSD为代表的关键部件价格和供给波动明显加大，叠加交付的不确定性，使企业级用户自建智算中心的TCO与扩容节奏失控；AI最终用户加快从重资产自建转向第三方供给的决策进程：一方面，用户通过按需付费、弹性扩缩容和多区域资源池降低一次性投入和闲置风险；另一方面，把硬件采购、扩容替换、异构调度和供应链波动转移给平台层处理。对AI最终用户而言，在2026年~2027年打造AI算力能力时，更稳妥的选择可能不再是一次性锁定大规模硬件，而是转向第三方云，以更轻量的采购方式获得弹性供给、异构调度和可控SLA。 TrendForce价格预测(-2026Q1) 战略启示： 影响机制： 内存(HBM/DDR)与存储(SSD)占服务器BOM成本显著比例。价格剧烈波动直接冲击单节点成本，且通常伴随供货周期拉长(Lead Time)，导致自建项目CAPEX锁定风险激增。 在零部件通胀周期下，第三方普惠智算云的核心价值从单纯的资源供给升级为供应链风险对冲与算效红利释放。平台侧通过一本账监测与互联互通，将资源利用率做成可度量的产品能力，进一步抵消硬件涨价影响。 【算力生产系统】关键变化4｜韬定律的提出，加速推动算力技术路线系统性分叉，国产算力产业链的价值释放放，有望开启一条自主可控的全新增长曲线 核心洞察 2026年5月，华为提出韬定律指向新AI算力增长路线：未来不只依赖先进制程，可通过成熟/可控制程+高速互联+先进封装+集群调度+编译优化+模型并行实现系统级有效算力提升。算力竞争从“单卡峰值竞赛”转向“系统效率竞赛”，普惠云升级为国产系统级算力的组织者、调度者、服务化封装者。 传统技术路线挑战 有效AI算力=N芯片数×C单芯片能力×η互联×η调度×η软件栈×η可用性(摩尔定律主要提升C，韬定律核心提升η系列系统级变量) 传统先进制程路线面临三重硬约束：•单点受限：先进制程成本高、周期长、供给不确定性大。•边际递减：单芯片性能提升的边际收益逐渐下降。•系统要求：大模型对显存、互联、集群调度要求急升。 AI算力增长路线 韬定律路线的意义 路线B：韬定律的系统级路线 路线A：先进制程路线 国产算力竞争重心从制程代差转向系统工程代差，攻守易型： 更先进制程 先进封装技术 更强单芯片 普惠云的战略机遇 角色跃迁：从出租资源升级为运营系统级算力。普惠云成为核心封装者，加速应用落地： 资源池化异构调度模型适配Token计费Agent运行时算电协同 激发科技与创新活力当算力增长从“买更先进的单卡”转向“运营更复杂的系统”，普惠智算云的平台价值被极度放大：客户真正需要的不是芯片的规模，而是一套被调度、适配、优化和服务化的国产AI算力环境 【算力生产系统】关键变化5｜AI全栈国产化进入系统工程优化阶段，能否提供算力+模型+harness深度优化能力的智算服务，是竞争的胜负手 核心洞察 当前国产化软硬件技术已经深度渗透至AI全链条，并正在进入模型+芯片+框架+云平台+Agent应用协同演进的系统工程期。算力基础设施底层适配的复杂性急剧上升，能将异构算力与模型封装为统一服务的第三方普惠智算云，将成为企业使用国产AI的关键入口。 挑战|显著放大算力底层复杂性 智算云为算力用户提供价值确定性 模型层DeepSeek/Qwen等模型成熟，MoE/长上下文范式意义：国产大模型代差消除，趋向于生产级可部署芯片层昇腾、昆仑芯、海光等异构算力并行发展意义：客户选择增加，但底层异构硬件挑战放大软件栈开源框架/算子库/推理引擎/部署工具持续演进意义：harness更加重要，性能取决于软硬件协同云平台MaaS/RAG/Agent工作流成为平台标配意义：从卖资源转向卖AI开发运行环境AIDC层存储/网络/液冷/绿电成为基础设施核心含义：算力堆叠式竞争扩展到数据中心级工程能力应用层重点行业场景范式从调用模型转向Agent驱动含义：企业需要AI+业务闭环，而非自拼底层栈 判断：国产化越全栈，企业越难直接面对全栈 算力用户直面的全栈算力建设与运维挑战 •模型能否稳定部署在特定芯片上•算子库是否完整，有无性能瓶颈•引擎是否支持长上下文/MoE/KV Cache•多芯片间如何做任务调度和成本优化•模型如何接入企业系统和权限管控•Agent调用工具如何做边界与审计•如何持续优化单位token成本与SLA 示例：MoE架构要求更高的工程门槛 DeepSeek-V3总参约671B，每token激活约37B；Qwen3总参约235B，激活约22B。MoE降低了激活计算量；但对推理调度、显存管理、通信效率提出极高