人工智能行业：2026年中国人工智能计算力发展评估报告

中国人工智能计算力发展评估报告2026年核心观点 01第一章 全球及中国人工智能发展概述 03第二章 智能体重构人工智能基础设施 092.1 计算：AI计算进入系统能力竞争时代 102.2 存储：从数据保存走向智能数据供给 132.3 网络：低时延高可靠连接智能体执行链 142.4 数据中心：AI负载演进驱动高密度计算与运营模式重构 152.5 终端：云边端协同扩展智能边界，终端正成为Agent运行节点 162.6 模型与智能体框架：从模型能力竞争走向智能执行协同 172.7 调度与MaaS：从资源调度走向任务级智能服务编排 182.8 Token运营：以Token产出衡量智能生产效率 18第三章 中国人工智能行业应用发展评估 203.1 中国人工智能行业应用正在进入从单点能力部署向业务流程融合的新阶段 213.2 代码开发智能体与办公智能体成熟度领先，多数传统行业仍处于探索阶段 22第四章 中国人工智能算力地域发展评估 32第五章 行动建议 37目录全球人工智能产业正从“能力验证”加速迈向“价值兑现”，智能体成为新的增长驱动力。全球人工智能产业正从“能力验证”加速迈向“价值兑现”。IDC研究显示，到2031年，人工智能预计将累计创造22.5万亿美元的全球经济价值，规模远超此前任何一代通用技术。随着智能体技术走向成熟，人工智能正完成从内容生成到任务执行、从单轮问答到长链路协作的转变；作为下一阶段人工智能投入的重要增量，智能体预计将推动企业人工智能采购预算进一步增长约20%。全球智能体发展呈现快速增长，并以乘数效应推动Token（词元）消耗加速跃升，中国智能体部署渗透率高于全球领先水平。IDC预测，全球活跃智能体数量将从2026年的7,940万个增长至2030年的22.16亿个，复合增长率达129.8%。在任务执行次数增长、单任务Token消耗提升与多智能体协同的乘数效应作用下，同期全球Token消耗量的复合增长率达4,822.6%，约为活跃智能体数量增速的37倍。中国市场同样显著，IDC研究显示，2026年中国智能体部署渗透率达81.0%，高于全球领先水平。算力跃升为国家战略基础设施，智能体拉动算力规模斜率大幅上调。智能体的规模化运行正在带来持续、刚性的算力需求，推动算力跃升为与水利、电网、铁路同等层级的国家战略基础设施。IDC数据显示，2026年中国智能算力规模将达到2,576.5 EFLOPS，同比增长87.9%，并在2030年达到10,524.3 EFLOPS。2025-2030年中国智能算力规模和通用算力规模的复合增长率分别达50.3%和27.7%，较上一版本预测值46.2%和18.8%有显著提升。物理世界的供给增速难以匹配数字世界的需求增速，供需缺口长期存在。算力投资规模正以远超预期的速度扩张，但供给扩张仍难以同步：高端芯片、HBM（高带宽内存）、服务器CPU等核心部件的产能扩张周期普遍长于人工智能需求的爆发节奏，能源约束与之叠加。IDC预测数据显示，全球人工智能算力需求满足率从2024年的79%持续下滑，2027年降至71%的谷底，预计2030年回升至77%；缺口绝对值从2024年的389亿美元扩大到2030年的3,809亿美元，供需剪刀差正在持续扩大。AI计算进入系统能力竞争时代，Capability AI Compute（能力型智算）突破智能上限，Capaci-ty AI Compute（容量型智算）实现智能充分供给。随着智能体从单次模型调用走向复杂任务执行，AI计算正从单芯片性能竞争转向系统能力竞争。能力型智算通过超节点、HBM（高带宽内存）、高速互连等系统级创新，提升单机模型承载能力和复杂任务处理能力，突破智能上限；容量型智算通过PD/AF分离、异构芯片协同和全链条优化，提高Token吞吐与资源利用效率，降低单位Token成本，实现智能规模化供给。核心观点01智能体落地已形成明显发展鸿沟：Coding Agent（代码开发智能体）与Work Agent（办公智能体）遥遥领先，传统行业处于探索期但长期生产力影响大。代码开发智能体凭借高度数字化、任务边界清晰和结果可验证等特点，率先进入规模化应用；办公智能体则依托高频通用场景和较低落地门槛快速普及。相比之下，制造业、医疗健康、能源/电力等典型传统行业已经开始将人工智能应用嵌入具体业务流程，但普遍面临技术适配难、业务流程固化、组织变革阻力大等挑战，智能体应用仍停留探索试点阶段，远未达到实用化水平。智能体重构中国算力城市排名：北京、杭州领跑，深圳超越上海跻身前三。2026年中国人工智能算力基础设施进入全面提速期，城市人工智能算力发展格局正由单纯比拼算力规模，转向算力供给、模型能力、智能体与具身智能应用、产业生态和人才储备等综合能力的较量。北京凭借完整的算力供给产业链、实力雄厚的大模型与人工智能应用企业继续稳居首位；杭州依托阿里巴巴、DeepSeek等龙头企业以及持续扩大的算力和人工智能投入位居第二；深圳则凭借深厚的算力供给产业基础、腾讯持续加大的资本开支及智能体应用快速增长，超越上海跻身前三。02全球及中国人工智能发展概述01智能体正在推动全球人工智能产业经历一次根本性的跃迁：从提升效率的工具，演进成为能够独立承担生产任务的运行单元。以可调度、可隔离、可运维的持续运行单元形态，智能体正嵌入企业的研发、办公、运营与决策流程，完成从内容生成到任务执行、从单轮问答到长链路协作的转变。这是继信息化、数字化之后，生产方式的又一次系统性更替；企业竞争的标尺，也随之从“是否部署人工智能”转向“能否规模化、安全化、可治理地运行智能体”。这一变化的深层逻辑，在于智能体改变的不只是效率水平，而是价值创造的方式。当人工智能能够自主拆解任务、调用工具、协同多个智能体完成复杂流程时，企业的组织形态、成本结构和竞争力的定义都将随之改变——人工智能的产出不再是一次性的内容交付，而是持续的任务执行与结果反馈，Token成为成本核心，智能体成为价值核心。伴随智能体技术的持续演进和应用场景的不断丰富，全球人工智能算力发展正在呈现出新的趋势。趋势一：全球人工智能价值兑现提速，智能体成为新增长驱动力全球人工智能产业正从“能力验证”加速迈向“价值兑现”。IDC研究显示，到2031年，人工智能预计将累计创造22.5万亿美元的全球经济价值，这一规模远超此前任何一代通用技术所带来的经济增量。与此同时，人工智能的商业价值正从预期走向现实：2026年，全球已有52.1%的人工智能项目取得可衡量的业务成果。以微软为例，其2026财年人工智能相关收入已超过250亿美元，年增长率超过40%，Copilot等人工智能产品正成为其核心收入来源；谷歌母公司Alphabet 2026年第二季度财报显示，其云业务收入同比增长超过35%，其中人工智能基础设施和Vertex AI平台贡献了主要增量。图1: 全球各区域企业AI项目取得可衡量业务成果成功率对比(2025.09-2026.02)在过去两年中，您的人工智能相关项目中，有多少已经取得了可衡量的业务成果（例如，降低成本、提高流程效率和改善客户体验）？60%55%50%45%40%35%全球北美西欧亚太地区n = 903（北美 n = 366，