2026 全球AI算力发展研究报告

全球AI算力发展背景及产业概况

• 技术驱动：Scaling Law持续演进，推动算力规模扩张，模型训练和推理阶段的算力需求持续增长。
• 需求驱动：经济发展与社会进步共同拉动算力需求，推理场景、智能终端和科学研究对算力需求显著提升。
• 政策支撑：全球主要国家及地区持续加码算力基建投资，出台相关政策支持AI算力发展。
• 产业概况：全球AI算力图谱包括AI芯片、AI工作站、AI服务器和AI算力中心等关键环节，科技领军企业在全球范围内布局AI算力中心。

全球AI芯片发展情况

• AI芯片分类：根据适用场景分为AI训练芯片和AI推理芯片，AI推理芯片按部署方式分为云端、边缘和终端推理芯片。
• GPU芯片架构：以地平线GPU为例，拥有流式多处理器为核心的并行计算架构，通过多层次缓存架构与高带宽存储设计，有效缓解AI计算中的内存墙瓶颈。
• GPU显存带宽：影响模型训练及推理的效率，高带宽可提升数据供给速度、训练稳定性、迭代效率、推理吞吐等。
• CPU+GPU异构计算架构：CPU负责任务拆分、数据预处理、串行任务卸载和连接外设，GPU专注大规模并行张量计算，提升数据传输效率和资源利用率。
• 国外AI芯片：NVIDIA、Google和AWS等科技巨头引领高性能计算芯片发展，推出Blackwell、Rubin、TPU 8t/8i、Trainium 3和Inferentia 2等芯片。
• 国内AI芯片：华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程、沐曦和飞腾等企业自主创新，推出昇腾910C、P800、曦云C600、MTTS5000和腾云S5000C等AI计算产品。
• 芯片开发平台：NVIDIA提供CUDA-X平台，包含编程模型、加速库和通信栈，沐曦提供MXMACA异构计算平台，整合主流算法框架、计算库和通信库。

全球AI工作站及服务器发展情况

• AI工作站分类：按形态与部署场景分为塔式、移动和迷你AI工作站；按算力等级与负载适配分为入门级、专业级和企业级AI工作站。
• AI服务器分类：按功能用途分为训练AI服务器和推理AI服务器；按部署方式分为云端AI服务器和边缘AI服务器。
• 国内超节点服务器：华为昇腾384超节点、中科曙光scaleX640、阿里云磐久AL128和浪潮元脑SD200等，通过单节点内增加芯片数量，提供超高互联带宽和超低通信时延。

全球AI算力中心发展情况

• AI算力中心特征：算力密度高、电力供给要求高、散热与液冷需求大、软硬协同能力显著。
• PUE：电源使用效率，衡量算力中心能源利用效率，AI算力中心发展高度依赖PUE管控能力。
• 服务器散热方式：风冷和液冷，液冷包括冷板式、单相浸没式、双相浸没式和喷淋式，已成为AI算力中心服务器的主流散热方案。
• AI算力中心发展趋势：呈现“高AI占比、高功率密度、高电力消耗”的特征，电力供给方式多元化，新能源占比持续提升。
• 国外AI算力中心建设进展：AWS、Google Cloud和Meta等科技巨头持续加大投入，覆盖北美、欧洲及亚洲地区，进入高强度、长周期投入阶段。
• 国内AI算力中心建设进展：多地建设AI算力中心，总投资额持续增长，AI算力中心成为新增算力中心建设的重点方向。
• AI算力中心典型案例：天河计算机提供全栈融合算力解决方案，推动多地算力系统落地，并在政务、医疗、教育领域打造信创替代方案。

AI算力典型应用场景

• 具身智能
• 自动驾驶
• 科学智能
• 工业制造
• 交通运输