全国AI算力行业深度研究 | 数据期：2025 | 约45000字
人工智能技术的快速迭代正深刻重塑全球产业竞争格局，算力作为大模型训练与推理的底层支撑，已成为数字经济时代最具战略价值的基础设施之一。2025年，随着人工智能大模型从模型规模竞赛转向规模化应用落地，中国AI算力产业在政策、需求与资本的三重驱动下进入高速扩张期，算力总规模、智能算力规模与产业市场规模均实现跨越式增长，算力网络布局加速成型，国产算力生态加快构建。本报告以全国为研究范围，系统梳理AI算力产业的范围边界、产业链结构、政策环境、市场需求、发展现状、盈利水平、竞争格局与主要企业经营情况，并对行业面临的系统性风险与未来趋势作出研判，旨在为产业参与者、投资机构及政策制定者提供决策参考。
全国算力总规模保持高速增长。截至2025年6月，中国计算设备算力总规模达到962 EFLOPS[16]，同比增长73%[16]，在全球4495 EFLOPS的总规模中占比约21%[69]，位列全球第二[14]；其中智能算力规模达到782 EFLOPS[16]，同比增长96%[16]，占算力总规模的比重升至81%[16]。截至2025年底，全国在用算力设施机架超1373万标准机架[14]，建成42个万卡智算集群[14]。产业规模方面，2025年中国算力市场规模预计达到8351亿元[31]，同比增长30%[31]；算力核心产业规模有望突破1.5万亿元[56]，带动关联产业规模超过10万亿元[56]。数字经济核心产业增加值占GDP比重超过10.5%[29]，算力已成为拉动数字经济增长、夯实数字经济底座的核心引擎。从全球格局看，中美欧日四地集中了全球约88%的算力资源[69]，其中美国占比约44%[69]、中国占比约21%[69]，构成算力竞争的第一梯队。算力基础设施建设同步提速，2025年上半年全国智算中心中标项目达393个[28]、同比近翻倍[28]，其中亿元以上大单43个[28]，基础设施投资与算力规模形成相互印证的增长态势。
AI算力产业链呈"上游AI芯片—中游服务器与算力基础设施—下游应用与服务"的纵向结构，上游AI加速芯片是价值量最高、供给约束最强的环节。2025年国内AI加速卡总出货约400万张[22]，其中英伟达出货约220万张、占比55%[22]，华为昇腾出货81.2万张、占比20%[22]，国产芯片合计占比约41%[22]，较2023年约15%[30]明显提升。中游服务器制造加速放量，2025年中国服务器销量超470万台[25]，销售额4662.6亿元[25]，加速计算服务器销售额首次超越通用服务器[25]。下游应用以互联网为最大需求方，AI加速服务器采购占比近69%[36]。光模块、液冷等配套环节同步受益，中际旭创全球光模块市占率23.4%[26]，2025年中国液冷数据中心市场规模159.8亿元[20]。算力服务与运营环节的供给同步扩容，2025年智能算力租赁市场规模突破500亿元[48]、同比增长68%[48]，为下游大模型训练、推理与行业应用提供了充足的算力供给，产业链各环节在2025年呈现出协同放量的整体格局。
国家层面已形成"东数西算"工程与《算力基础设施高质量发展行动计划》双轮驱动的顶层设计[2]，明确提出到2025年算力总规模超300 EFLOPS、智能算力占比35%的量化目标[1]，以及2025年底全国平均PUE降至1.5以下、国家枢纽节点PUE不高于1.2的能效要求[4]。2025年5月，工业和信息化部进一步发布《算力互联互通行动计划》[6]，推动全国公共算力标准化互联。地方层面，北京、上海、深圳、内蒙古等地密集出台智算扶持政策，明确各自的智算规模目标与配套资金[8]。从发展阶段看，中国AI算力产业正处于由"规模扩张期"向"质量提升期"过渡的关键阶段：智能算力占比超过八成、国产替代加速推进，但先进算力供给仍受制于出口管制与先进制程瓶颈，行业呈现"高端训练算力紧缺与通用算力闲置并存"的结构性特征[65]。地方智算目标普遍高于国家基线：北京提出2025年智算供给达45 EFLOPS[8]，上海提出2027年智算规模200 EFLOPS[9]，内蒙古提出2027年智能算力100万PFLOPS[12]，深圳规划2026年达80 EFLOPS[15]，地方竞争构成产业高增长的重要政策催化。
（一）算力规模高速增长，智能算力成为绝对主导。2025年中国算力总规模同比增长73%[16]，智能算力规模同比近翻倍、占比升至81%[16]，算力结构加速向智能算力倾斜。
（二）产业规模与带动效应显著。算力市场规模8351亿元[31]、算力核心产业规模1.5万亿元[56]、带动关联产业超10万亿元[56]，算力已从基础设施升级为驱动数字经济扩张的硬支撑。
（三）国产替代从"可用"迈向"好用"。国产AI芯片市场份额由2023年约15%[30]提升至2025年约41%[22]，华为昇腾生态加速成型，但先进制程与HBM仍存在"卡脖子"风险[66]。
（四）投资主体高度集中。三大运营商2025年资本开支合计超2850亿元[37]，算力成为核心投资主线[37]；头部云厂商同步加大投入，阿里巴巴宣布未来三年投入超3800亿元[40]。
（五）利润向产业链上游集中。AI芯片、光模块企业盈利高增，寒武纪2025年首次实现扭亏为盈、归母净利20.58亿元[39]，中际旭创归母净利107.97亿元、同比翻倍[44]；而算力运营与租赁环节受折旧与利用率拖累，普遍"增收不增利"[48]。
（六）并购与融资驱动格局重塑。东阳光以280亿元收购秦淮数据中国业务[42]，清微智能完成超20亿元C轮融资[50]，行业集中度与生态绑定程度持续加深。
在高速增长的同时，AI算力行业面临多重系统性风险：一是出口管制与技术封锁，2025年4月美国对H20芯片实施出口许可限制，英伟达计提55亿美元费用[58]，高端算力获取的不确定性加大；二是电力与能耗约束，2025年全国算力中心总用电量1700亿千瓦时[54]，预计2030年升至8000亿千瓦时[54]，绿电与能效成为硬约束；三是供给过剩与价格竞争，部分智算中心利用率不足40%[65]，算力租赁价格持续下行[60]；四是资本开支周期波动风险。展望未来2-3年，智能算力仍将保持较高增速，IDC预计2028年中国智能算力规模将达2781.9 EFLOPS[64]，2023-2028年复合增速46.2%[64]，AI加速服务器市场2029年有望超过1400亿美元[18]。产业将由"规模扩张"转向"供给质量与利用率并重"，国产算力生态建设、绿色低碳转型与算力互联互通将是未来竞争与政策支持的重点方向。从资本周期看，科技巨头全球AI资本开支正迈向每年4500亿美元的规模[67]，科技行业有息负债已达1.35万亿美元[67]，若需求增长不及预期，产能过剩与清算风险将显著放大，行业参与者需在扩张节奏与供给质量之间保持审慎平衡。
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