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算力筑基：国产算力链的崛起逻辑与发展底气开云体育
2025-10-27
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在数字经济成为全球发展核心引擎的今天，算力已成为衡量国家科技实力与经济竞争力的关键指标。从上海市经信委印发的《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》中提出的3000亿产业规模目标，到全国范围内AI大模型、智能终端、工业互联网的蓬勃发展，国产算力链正迎来历史性发展机遇。当前，我国算力总规模已达246EFLOPS，位居全球第二，但智能算力领域的供需缺口仍客观存在。这种需求旺盛而供给不足的格局，恰恰成为国产算力链加速突破的催化剂。从市场需求、技术突破、政策支撑到产业生态，多重积极因素正在形成合力，推动国产算力实现从跟跑到并跑乃至领跑的跨越，其发展前景值得深度看好。
算力作为数字经济的水和电，其发展始终与应用需求同频共振。当前，我国正形成全球最为庞大且多元的算力需求市场，从消费端的智能终端到产业端的智能制造，从科研领域的科学计算到政务领域的数字化转型，多层次需求构成了国产算力链发展的核心牵引力。
消费电子的智能化升级正在重塑算力需求结构。上海市提出重点发展的AI计算机、AI手机和智能眼镜三类产品，正成为端侧算力需求的主要载体。2025年全球AI手机、AIPC出货量已突破2亿台，这类终端不再是简单的信息处理工具，而是具备本地推理能力的智能设备——AI手机的实时图像识别、AIPC的离线大模型运行、智能眼镜的空间计算等功能，均需要高性能低功耗的端侧算力芯片支撑。
终端厂商与算力企业的协同创新正在加速这一进程。华为昇腾与DeepSeek的合作已实现推理性能对标国际高端GPU，使得国产AI终端能够搭载自主可控的算力核心；全志科技、北京君正等企业的端侧芯片解决方案，已广泛应用于智能穿戴、智能家居等设备，形成终端出货量增长—算力需求提升—技术迭代加速的正向循环。据测算，仅智能终端领域的算力需求就将以年均35%的速度增长，为国产算力链提供了稳定的市场基本盘。
工业、金融、医疗等传统行业的数字化转型，正在催生规模庞大的行业级算力需求。与消费端需求不同，产业端算力具有定制化、高可靠、大集群等特点，为国产算力链提供了差异化发展的空间。
在智能制造领域，AI+工业质检、供应链优化等场景已实现ROI（投资回报率）超30%，三一重工、海尔智家等龙头企业通过部署国产AI服务器，将产品检测效率提升5倍以上，缺陷识别准确率突破99%。这类场景对算力的需求呈现持续稳定+峰值爆发的特征，推动国产算力企业开发适配工业环境的专用芯片与解决方案。
金融与政务领域的算力需求同样强劲。福田区政务大模型2.0已覆盖240个业务场景，通过国产算力集群实现了政务服务响应时间从小时级压缩至分钟级；智能投研系统在券商的应用使研报生成效率提升70%，同花顺、东方财富等企业对国产算力的采购量年均增长超40%。据行业测算，2025年我国行业级智能算力需求规模将突破1000EFLOPS，其中80%的需求可通过国产算力解决方案满足。
AI大模型的快速迭代正在创造指数级增长的算力需求。2025年国产大模型DeepSeek的横空出世，以开源+低成本策略推动行业迭代加速，其推理API价格仅为同类产品的1/3，直接催化了国内AI产业链的爆发。大模型训练过程中对算力的极致需求，成为国产高端算力突破的直接动力——训练一个千亿参数的大模型，需要千卡级GPU集群连续运行数月，算力成本占总研发成本的60%以上。
科研领域的AI for Science革命进一步打开算力天花板。中科曙光发布的OneScience平台，以国产GPU为核心算力基座，实现了3小时造模的行业突破，将传统模式下需要一周的模型复现时间缩短百倍。在气象预报、分子动力学、基因测序等领域，国产算力集群已展现出强大竞争力：贵安超算中心为《哪吒之魔童闹海》提供的算力支撑，将特效处理时间从数百年压缩至八九十天；昌平实验室借助国产算力平台实现了生物分子设计效率的跨越式提升。据预测，2028年我国智能算力规模将达到2781.9EFLOPS，较2025年增长2.7倍，这种爆发式增长为国产算力链提供了广阔的市场空间。
技术创新是算力产业发展的核心驱动力。经过多年积累，国产算力链已摆脱单点突破的局限，形成从核心芯片到系统集成、从软件生态到应用优化的全链条创新格局，自主可控的技术体系正在加速成型。
芯片作为算力的心脏，其自主化程度直接决定算力链的安全可控水平。过去，全球高性能GPU市场基本被国外两家巨头垄断，国内企业长期面临卡脖子风险。如今，以沐曦、华为昇腾、景嘉微、寒武纪为代表的国产企业，已在高端GPU、AI加速芯片等领域实现重大突破。
沐曦集成电路的发展历程堪称国产芯片突围的缩影。这家成立仅5年的企业，凭借全栈自主研发策略，从底层GPU IP、指令集到上层芯片设计、软件平台实现全面自主，其旗舰产品曦云C系列训推一体GPU，在相同算力需求下，单卡处理速度比国内同类产品快15%，功耗却低了10%。2025年10月，沐曦IPO成功过会，带着14.3亿元在手订单（接近2024年全年营收的2倍）和39.04亿元募资，向高性能通用GPU的深水区发起冲击，其客户涵盖互联网大厂、新能源车企和科研院所，印证了国产芯片的市场认可度。
在AI加速芯片领域，华为昇腾系列芯片已实现推理性能对标国际高端产品，与DeepSeek的合作更是打通了芯片-模型-应用的产业链条；寒武纪思元系列芯片在智能驾驶、智慧城市等场景实现规模化应用，2025年成交额已超200亿元。这些突破不仅打破了国外垄断，更形成了技术突破—市场验证—迭代升级的良性循环，为国产算力链奠定了坚实基础。
算力的高效释放不仅依赖单一芯片的性能，更取决于系统层面的协同优化。国产算力企业已率先探索出算网存协同的技术路径，通过硬件整合与软件优化，实现了算力资源的高效利用。
中科曙光的OneScience平台展现了这种系统级创新的价值。该平台整合曙光30年高性能计算积累，通过全栈优化方案解决了国产GPU显存不足、通信延迟等问题，支撑十亿级参数量模型稳定运行；其贯通式架构设计遵循AI计算开放架构，实现从芯片指令集到应用框架的纵向优化，让千卡集群协同效率提升40%以上。更值得关注的是其故障自愈机制，依托算存网管电冷一体化设计，训练任务可自动规避故障节点，单机位故障对整体进度影响控制在1%以内。
在AI服务器领域，随着算力需求的激增，液冷、电源等配套技术升级加速。润泽科技、中际旭创等硬件厂商针对国产芯片特性，开发出定制化服务器解决方案，在相同功耗下实现算力输出提升20%以上。浙商证券研究显示，2025年国产AI服务器市场规模已突破500亿元，其中80%采用了自主研发的系统集成技术，算网存协同正成为国产算力链的核心竞争力之一。
算力产业的竞争本质上是生态的竞争。过去，国产算力面临芯片能造出来但用不好的困境，核心症结在于缺乏配套的软件生态。如今，这一局面正在发生根本性改变，国产算力企业正通过开源社区、工具链开发、生态合作等方式，构建自主可控的软件生态体系。
沐曦在软件生态建设上的布局具有代表性。针对国外模型在国产硬件上跑不通、跑不快的痛点，沐曦开发了专属软件平台，实现了与主流AI框架的无缝对接；同时联合高校培养GPU相关人才，解决行业缺人问题，从根本上推动生态繁荣。华为昇腾则通过昇腾万里计划，聚集了超过200万开发者、1000家合作伙伴，形成了覆盖芯片、框架、模型、应用的完整生态。
在工具链创新方面，国产企业已实现从跟跑到领跑的跨越。中科曙光自研的SciOpt引擎，实现算子融合、通信压缩等策略自动匹配，性能平均提升3-5倍，配合可视化拖拽界面，让调参过程如制作PPT般直观。这种硬件+软件的协同创新，彻底打破了国产算力的应用壁垒，为大规模商业化落地铺平了道路。
算力产业的高投入、长周期特性，决定了其发展离不开政策引导与资本支持。当前，我国已形成国家战略引领、地方政策配套、资本市场跟进的全方位支撑体系，为国产算力链发展注入了强劲动力。
算力已上升至国家战略高度，成为数字中国建设的核心支撑。从东数西算工程全面启动，到《数字中国建设2025年行动方案》印发，国家层面的战略布局正在为国产算力链发展划定清晰航向。
东数西算工程作为重大生产力布局战略工程，已展现出强大的资源整合效应。截至2025年8月，八大国家枢纽节点集聚60%以上新增算力，智算规模达62万Pflops，约占全国总量的80%。这一工程通过将东部旺盛的算力需求与西部丰富的能源、气候资源相结合，不仅降低了算力成本（福建与宁夏的算力协同使资源单价下降近20%），更推动了国产算力设备的规模化应用——贵安超算中心、新疆哈密中国移动—阿里云智算中心等项目，均以国产算力设备为核心，累计部署国产GPU超10万台。
在技术攻关层面，国家政策精准聚焦核心短板。科技部明确提出要聚力开发新的模型算法、高端算力芯片，夯实人工智能发展的技术根基；工信部联合七部门印发的《深入推动服务型制造创新发展实施方案》，引导算力与制造业深度融合，为国产算力提供了广阔的应用场景。这种基建先行、应用牵引、技术突破的战略布局，为国产算力链发展提供了稳定的政策环境。
地方政府的积极响应与精准施策，正在形成推动国产算力链发展的重要力量。以上海、贵州、广东为代表的省市，结合自身优势形成了特色化发展路径，共同构成了全国算力产业发展的一盘棋。
上海市的发展路径极具代表性。其印发的《智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》，明确将加快核心芯片多元化布局作为夯实产业基础的关键举措，计划通过发展AI计算机、AI手机等终端产品，牵引自主GPU、互联模块等核心部件规模化应用。这种终端拉动+芯片突破的策略，精准把握了算力产业与智能终端产业的协同关系，预计到2027年将带动上海智能终端产业规模突破3000亿元，为国产算力提供庞大的本地市场。
其他地区也纷纷出台配套政策：贵州省依托东数西算枢纽节点优势，已构建起自主可控的算力服务体系，全省算力枢纽节点投运及在建项目49个，总规模超9.2万Pflops；广东省聚焦智能驾驶等特色场景，推动车规级算力芯片发展，预计三年带动车规级芯片市场规模翻倍；北京市则重点布局AI大模型算力支撑，建设多个千卡级国产算力集群。这种地方特色化发展格局，既避免了同质化竞争，又形成了优势互补，推动国产算力链全面发展。
资本市场的精准赋能，为国产算力链的技术突破提供了关键资金支持。从一级市场的创投基金，到二级市场的IPO融资，多层次资本市场正在形成支持算力产业发展的金融生态。
在一级市场，算力相关企业成为投资热点。2025年，国产算力领域融资规模突破500亿元，其中GPU、AI芯片等核心环节融资占比超60%。沐曦在成立五年内获得多轮融资，最终通过IPO募资39.04亿元，用于新型高性能通用GPU的研发及产业化，彰显了资本市场对核心技术领域的认可。此外，BAT、字节跳动等科技巨头的资本开支在2025年进入新放量周期，规模达3000亿级别，其对国产算力设备的采购占比已从2023年的20%提升至2025年的50%，成为推动产业升级的重要力量。
在二级市场，算力板块已形成清晰的投资主线。寒武纪、景嘉微等芯片企业，中际旭创、润泽科技等硬件厂商，以及中科曙光等系统集成企业，均获得资本市场高度关注。2025年10月，中际旭创因算力需求增长涨超12%，寒武纪成交额超200亿，反映出资本市场对国产算力链发展前景的坚定信心。这种一级市场培育+二级市场赋能的资本生态，为国产算力链的持续创新提供了充足的资金保障。
现代产业竞争已从单一企业的竞争升级为产业生态的竞争。国产算力链正加速构建芯片-硬件-软件-应用的完整生态体系，通过协同创新与开放合作，形成了难以复制的综合竞争力。
经过多年发展，我国已形成全球最完整的算力产业链，从上游的芯片设计、材料制造，到中游的服务器生产、系统集成，再到下游的算力服务、应用落地，每个环节都涌现出一批具备核心竞争力的企业，构建起自主可控的产业闭环。
上游芯片设计环节，除沐曦、华为昇腾外，景嘉微的GPU产品已广泛应用于政务、军工等领域，海光信息的通用计算芯片性能持续提升；材料与制造环节，中芯国际的先进制程不断突破，为芯片国产化提供了制造保障。中游硬件制造环节，浪潮、曙光等企业的AI服务器市场份额位居全球前列，2025年国产AI服务器全球占比已突破30%；液冷、电源等配套领域，网宿科技、科华数据等企业的产品性能已对标国际一流。下游应用环节，百度智能云、阿里云等算力服务商，通过整合国产算力资源，推出了低成本、高可靠的算力服务方案，服务企业超百万家。
这种全产业链协同效应，使得国产算力链能够快速响应市场需求，实现从技术研发到商业化落地的高效转化。例如，针对智能驾驶领域对高算力的需求，寒武纪的车规级芯片、德赛西威的域控制器、四维图新的仿线个月就完成了从技术开发到批量装车的全过程，较国外同类方案缩短近一半时间。
算力的价值最终要通过应用场景来体现。国产算力链正通过算力+行业Know-how的深度融合，在多个垂直领域实现突破，形成了场景验证技术、技术赋能场景的良性循环。
智能驾驶领域已成为算力应用的标杆场景。2025年被视为L4级自动驾驶商业化元年，DeepSeek补齐了感知-决策算法的短板，结合中国电动车产业链的全球优势，智能驾驶的算力需求呈爆发式增长——单车AI算力需求将从目前的10TOPS提升至1000TOPS。在这一场景中，国产算力链展现出强大的协同能力：华为昇腾芯片提供算力支撑，德赛西威的域控制器实现算力调度，移远通信的V2X通信模组保障数据传输，四维图新的高精地图与仿真平台优化算力应用，形成了完整的技术解决方案。目前，国产算力方案已在比亚迪、蔚来等车企的高端车型上实现规模化应用，市场占比超40%。
在工业互联网领域，国产算力的场景融合同样成效显著。海尔卡奥斯工业互联网平台部署的国产算力集群，通过对生产数据的实时分析，将设备故障率降低30%，生产效率提升20%；三一重工的灯塔工厂借助国产AI算力，实现了从原材料采购到成品出库的全流程智能化管控，订单交付周期缩短40%。这些场景应用不仅验证了国产算力的可靠性与先进性，更推动了算力技术的迭代升级，使其更适配行业需求。
国产算力链的发展并非闭门造车，而是在自主可控基础上坚持开放合作，通过融入全球产业链、构建国际合作网络，提升全球生态话语权。
在技术标准领域，我国已从跟随者转变为参与者甚至引领者。20余家国产算力企业联合发布的AI计算开放架构，已吸引全球100余家企业加入，成为国际主流的算力架构标准之一；在算网融合、绿色算力等新兴领域，我国提出的技术方案已被纳入国际电信联盟（ITU）的标准体系。这种标准层面的话语权，为国产算力链的全球化发展奠定了基础。
在国际合作方面，国产算力企业正通过技术输出、联合研发等方式拓展全球市场。贵安超算中心已为全球50多个国家和地区的20多万用户提供云渲染服务，其基于国产算力的解决方案因性价比优势，在东南亚、中东等地区的市场份额持续提升；华为昇腾与欧洲多家科研机构合作，共同开展AI for Science研究，将国产算力应用于全球科研创新。这种开放合作的姿态，不仅提升了国产算力链的全球影响力，更通过全球市场的反馈推动技术持续迭代。
站在新的发展起点，国产算力链已具备实现跨越式发展的基础条件。未来，随着需求持续增长、技术不断突破、政策精准发力、生态日益完善，我国有望从算力大国迈向算力强国，为数字经济发展提供坚实支撑。
在技术层面，国产算力将向更高性能、更低功耗、更强智能方向发展。GPU、AI芯片等核心硬件的性能将持续对标国际一流，预计到2027年，国产高端GPU的算力密度将较2025年提升2倍，功耗降低50%；算网存协同技术将实现新的突破，工信部启动的城域毫秒用算专项行动，目标到2027年基本形成全域覆盖、高效畅通的城域毫秒用算网络能力体系，实现算力的即取即用。
在应用层面，算力将深度融入经济社会各领域，形成算力+千行百业的发展格局。在消费端，AI终端将实现从智能到智慧的跨越，端侧算力与云端算力的协同将带来更极致的用户体验；在产业端，算力将成为智能制造、智慧金融、智慧医疗等领域的核心生产要素，推动传统产业实现质的飞跃；在科研端，AI for Science将成为常态，国产算力将支撑我国在量子计算、生物医药、气候变化等前沿领域取得更多突破。
在全球竞争层面，国产算力链将实现从替代到引领的转变。随着自主可控技术体系的完善与全球生态的构建，国产算力不仅能满足国内市场需求，更将在全球市场占据重要地位。预计到2030年，国产高端算力芯片的全球市场份额将突破30%，我国将成为全球算力规则的重要制定者、算力技术的主要创新者、算力生态的核心引领者。
当然，我们也不能忽视国产算力链面临的挑战：国外巨头在技术积累、生态建设等方面仍具有优势，核心材料与设备的自主化仍需突破，高端人才缺口仍客观存在。但从发展趋势来看，这些挑战都将在发展中逐步解决。凭借庞大的市场需求、完整的产业链基础、持续的技术创新与有力的政策支持，国产算力链一定能克服困难，实现从跟跑到并跑乃至领跑的跨越，为我国数字经济高质量发展提供坚实的算力底座。
算力是数字经济时代的核心生产力，国产算力链的崛起不仅关乎一个产业的发展，更关乎国家科技安全与经济竞争力。从上海市的3000亿产业目标到全国的算力发展战略，从沐曦的芯片突破到中科曙光的系统创新，从东数西算的全国布局到全球市场的开放合作，国产算力链正沿着清晰的路径稳步前行。
未来，随着需求、技术、政策、生态的多重利好持续释放，国产算力链必将迎来更加辉煌的发展前景。我们有理由相信，在不久的将来，我国将建成全球领先的算力基础设施体系，国产算力将成为支撑数字经济发展的核心力量，为实现高水平科技自立自强、建设数字中国提供坚实支撑。
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