2026全球AI算力发展研究报告

12报告背景当前，全球算力产业正迈入“智算驱动、体系重构”的全新发展阶段。伴随“词元经济”的兴起，算力已成为支撑国家技术突破、产业竞争与战略布局的关键基础要素。在此背景下，AI芯片、AI工作站、AI服务器及AI算力中心等关键领域迎来重要突破。面向大模型训练与推理需求，AI芯片正围绕GPU、TPU、NPU等多元方向持续演进，异构计算、高速互联及软件栈生态加速完善；AI工作站向专业化与多样化方向发展；AI服务器向集群化及高速互联架构升级；AI算力中心则进入以超大规模计算集群和绿色低碳为特征的新阶段。AI算力基础设施正从传统信息技术支撑逐步演变为驱动科技创新与工业革命的战略性底座。在此背景下，中国智能计算产业联盟、国家超级计算天津中心、天津市人工智能学会、深圳市人工智能行业协会、至顶科技、至顶智库联合发布《2026全球AI算力发展研究报告》。报告从智能时代的算力跃迁出发，全面总结全球AI算力的发展背景、关键环节（AI芯片、AI工作站、AI服务器以及AI算力中心）、应用场景，对算力产业的关键领域、核心技术进行分析解读。最后，报告展望AI算力未来发展趋势。报告为决策部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众更好了解全球人工智能算力的发展情况提供参考。2026年5月©2026.5 ZD Insights insights.zhiding.cn32026全球算力产业十大趋势0102030405©2026.5 ZD Insights insights.zhiding.cn来源：至顶智库结合公开资料及专家访谈整理异构算力架构从“CPU+GPU”为主向“CPU+GPU+XPU”多元发展路线演进，有望成为智能算力时代的主流技术范式。中国算力产业发展从单点技术突破迈向全栈体系协同，国家产业生态不断成熟，地方产业布局重点突出。超节点与高速互联有效提升算力效能，将成为全球构建新型算力基础设施的重要路径。算力赋能经济社会发展的边界不断拓展，从科学智能、具身智能等前沿领域向工业、交通、能源等行业全面渗透。伴随“龙虾”等多智能体框架出现，AI应用从交互智能迈向执行智能，催生新的推理算力需求。42026全球算力产业十大趋势0607080910©2026.5 ZD Insights insights.zhiding.cn来源：至顶智库结合公开资料及专家访谈整理伴随具身智能与世界模型的快速发展，多模态数据持续增加，拓展智能应用边界，激发潜在算力需求。算力呈现“云-边-端”协同发展趋势，算力中心与边缘端侧AI设备协同，满足各类场景应用需求。新能源推动算力中心能源供给方式变革，风光储一体化、核能、氢能将成为未来实现低碳算力的发展方向。太空算力借助空间能源、广域覆盖等独特优势，有望成为提供超智融合计算服务的新型算力基础设施。词元消耗量将成为衡量一国智能化发展的重要指标，算力作为支撑词元经济发展的重要基础，重塑未来经济发展模式。5©2026.5 ZD Insights insights.zhiding.cn开篇：智能时代的算力跃迁来源：2026中国信通院深度观察报告会，至顶智库结合公开资料整理绘制近年来，人工智能实现跨越式发展，先后完成从深度学习时代到生成式AI时代的演进，当前正稳步迈向智能体与具身智能时代。为支撑人工智能的发展需求，算力生态的核心环节—芯片、整机与计算集群均实现性能的全面升级。芯片算力由TFLOPS量级提升至数十PFLOPS，整机部署形态从单机八卡演进为千卡级超节点架构，计算集群规模从千卡集群拓展至数十万卡集群，集群功耗从千瓦级提升到吉瓦级。深度学习时代生成式AI时代智能体与具身智能时代芯片并行计算架构，算力TFLOPS单机八卡，算力PFLOPS百卡千卡集群整机集群芯片整机集群芯片整机集群多Die封装，算力PFLOPS超节点单机数十卡，算力数百PFLOPS万卡 十万卡集群异构计算集成，算力数十PFLOPS千卡超节点，算力数十EFLOPS数十万卡集群功耗功耗功耗千瓦级兆瓦级吉瓦级兆瓦级6©2026.5 ZD Insights insights.zhiding.cn开篇：智能时代的算力跃迁来源：部分参考《华为AI DC白皮书》，至顶智库结合公开资料整理绘制在数据准备阶段、模型训练阶段、模型推理阶段的各环节均产生算力消耗，各阶段算力消耗的量级差异明显。在模型预训练阶段，超大规模的模型预训练需要多达万卡级算力支撑；模型推理阶段超大规模模型需要千卡算力；数据准备阶段算力需求相对较低，需要数十到数百卡算力规模。数据准备阶段模型推理阶段数据采集数据清洗预填充Prefill解码Decode模型一次性处理输入的完整提示词，完成上下文理解，为后续生成反馈结果准备KV缓存的过程。企业内部数据用户交互数据第三方数据公开数据集去重去噪补充缺失值剔除样本处理异常值数据标注文本图像语音视频点云模型训练阶段预训练Pre-training监督微调SFT压缩优化Compression Optimization采用大规模数据学习，使模型掌握语言、视觉、语音或多模态数据中的基础规律、通用知识和表示能力。使用人工标注样本继续训练模型，使模型更好完成特定任务、遵循特定指令或适应特定领域。数据加载前向传播损失计算反向传播梯度同步参数更新全参数微调LoRA微调QLoRA微调Adapter微调模型压缩旨在降低参数规模、存储体积和计算复杂度；模型优化则是提升模型在硬件上的推理效率和资源利用率。量化剪枝知识蒸馏计算图优化算子融合Prefix CachingChunked PrefillDisaggregated Prefill模型基于已有输入与已生成内容，按照自回归方式逐个生成新token过程。KV Cache优化In-flight BatchingSpeculative Decoding预训练千卡-万卡模型训练算力需求模型推理算力需求二次训练全参微调局部微调数百卡 千卡单机8卡起步单机1卡起步超大规模大规模较小规模小规模个