2025年中国AI算力基础设施发展趋势洞察

Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护2025年中国AI算力基础设施发展趋势洞察易观企业数字化中心2激发科技与创新活力2025/8/14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280 EFLOPS，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%。国内主要省市智算中心建设情况数据来源：公开信息3激发科技与创新活力2025/8/14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，商业闭环形成产业：新经济和新质产业亟需夯实智能化底座商业化：供应商已经跑通基于算力的商业模式政策：算力是AI行业政策红利释放最充分的赛道➢ 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。➢ 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。➢ 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。科技：芯片及调度、热利用等技术落地趋于成熟➢ 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。➢ 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。4激发科技与创新活力2025/8/14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 H：新的应用出现，该应用逐渐退出市场 中国AI算力基础设施发展成熟度曲线（基于易观AMC模型）BIIIIIIIVVVIVIIDE市场启动期(2020 - 2022)应用成熟期(2029~)高速发展期(2023 - 2028)探索期( ~ 2019)市场认可度时间ACFGHVIII2017年以前 数据中心时代• AI大模型范式开启，2018年提出Transformer架构，奠定技术基础，首代GPT发布• 分布式计算、云计算等基建成为算力建设的重点2018-2020 泛化受限，市场观望期• 语言生成模型范式明确，奠定了低模式化语言生成应用基础。• GPT1.0, 2.0时代的技术落地价值仍未突破，市场继续观望，计算能力及相关配套技术更多服务于机器学习等企业级建模场景。2021~2022 大模型二次突破• GPT3发布，参数突破千亿级，首次实现无人工微调的自主调整编码并生成结果。Scaling law被关注• 疫情加速业务线上化，算力需求激增2023 AI算力进入高速增长元年•基于GPT3.5的ChatGPT上线，GPT4发布上线，国产大模型产品快速跟进•LLAMA，通义千问等模型开源，训练微调需求爆发，AI算力需求从 “企业级” 向 “超大规模集群” 跃迁•同期大模型在推理侧的计算能力被关注，进一步推动了算力需求大爆发。•2023年东数西算工程加速算力基建。2023~2027 算力产业大发展• Scaling law 被高度认同，模型能力随训练强度指数级提升，LLM与多模态深度融合，使得模型竞争持续，算力需求维持高位。• 超级AI应用持续涌现，催生推理侧需求成为关键• 算力发展趋于精细化，客户关注从算力总量和价格，到算力网络、调度、响应时长、计价模式、稳定、安全性等。• 国产化、绿色算力成为智算市场的主流• 市场完成洗牌与整合，集中度提升2028~2030 AI能力基础设施化，智算寻求范式创新• AI大模型能力进化斜率趋于平缓，模型基础设施化，厂商竞争压力减小，对算力需求回归理性。• AI算力市场处于高集中度，各方的产品技术优势、客户群体及商业化表现趋于稳定。• “算力即服务”（CaaS）模式普及，企业按 “智能成果” 付费。• 供应商的产品技术难以拉开差距，不再构成绝对的竞争优势。竞争重点转向精细化的商业管理。• 市场寻求A技术颠覆式创新（如量子计算等）的意愿强烈D：市场整合完成，少数厂商坚持探索商业模式 E：经过长期探索，厂商找到可以被用户付费认可的服务方式，找到合理的盈利模式，IPO开始 F：IPO热点转移，厂商收入增加，实现盈利 G：经过市场的高速发展，应用开始成熟 H：新的应用出现，该应用逐渐退出市场 5激发科技与创新活力2025/8/14AI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。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。