有一直关注我文章的朋友都清楚，上周我们主要围绕 DS 展开深入探讨，其中算力更是核心要点。从整体成果来看，收获颇为理想。今晚，我依旧重点和大家聊聊关于算力的思考。
一、算力市场需求算力总需求全球层面：根据 IDC 的预测，2025 年全球算力市场规模将成功突破 3000 亿美元大关。具体到人工智能服务器领域，2025 年其市场规模将增长至 1587 亿美元，到 2028 年有望进一步攀升至 2227 亿美元。值得注意的是，生成式人工智能服务器在其中所占的比例，将从 2025 年的 29.6% 稳步提升至 2028 年的 37.7% 。中国市场：在 2024 年，中国通用算力规模达到了 71.5EFlops，智能算力规模则为 725.3EFlops。展望 2025 年，中国通用算力规模预计会增长至 85.8EFlops，增长率达 20%；智能算力规模预计将达到 1037.3EFlops，增长率高达 43% 。
增长趋势全球市场：在 2024 年，全球超大规模云服务提供商以及企业客户，在 AI 服务器方面的投资呈现出显著增长态势。其中，超大规模云服务提供商的支出较上一年同比增长 105.1%，企业用户的支出更是同比增长 184.4% 。预计到 2025 年，全球企业在生成式人工智能方面的支出将达到 691 亿美元，并且在 2023 - 2028 年期间，会保持 59.2% 的年复合增长率 。中国市场：2023 年，中国智能算力市场规模实现了 81.6 亿元人民币的增长，其中 GenAI IaaS 市场为这一增量贡献了 59%。预计到 2025 年，中国通用算力规模将达到 85.8 EFLOPS，而智能算力规模在未来五年的年复合增长率预计可达 46.2% 。
二、算力未来的爆发性人工智能领域大模型驱动：以 AI Agent 为典型代表的大模型下游应用，将在 2025 年加速发展进程，进而带动推理算力需求快速上扬。当下，大模型和生成式人工智能的应用极为广泛，从 AI 绘画到 AI 写作，这些技术正深刻变革着众多行业。市场规模：2024 年，中国智能算力市场规模达到 190 亿美元，同比增长幅度高达 86.9%。预计在 2025 年，这一规模将增长至 259 亿美元，到 2026 年有望攀升至 337 亿美元。
数据中心与存储领域智算中心加速建设：各地智算中心纷纷投产上线，为不断增长的算力需求提供了坚实支撑。截至 2023 年底，我国已经投产上线的智算中心数量接近百个，其可用算力也接近万 PFlops。存储需求攀升：随着数据量的迅猛增长，作为数据处理核心组件的存储芯片，其需求也在持续增加。
边缘计算领域应用场景拓展：边缘算力中心的部署热潮持续涌现，以满足低时延、低成本等多样化需求。例如在制造业中，智能制造所衍生出的物联网、人工智能、数字孪生等诸多先进技术，都离不开边缘算力的有力支持。市场规模：在 2023 年，我国边缘计算市场规模达到 355.8 亿元，同比增长 31.3%。
算力市场未来展望技术与应用拓展：随着 AI 技术的持续成熟，推理算力的需求将逐渐超过训练算力。与此同时，多模态技术的发展将促使算力需求在更多领域以及更复杂的任务中得到应用。政策与基础设施支持：政府将持续出台相关政策，大力支持算力基础设施建设，推动算力网络实现协同发展。例如，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确了算力行业的发展空间，有力拉动了相关软硬件需求的加速释放 。
三、国内算力缺口整体供需缺口：依据工信部的统计数据，截至 2024 年底，全国算力总规模成功突破 230EFLOPS，但目前供需缺口依然高达 35%。有观点指出，“在未来 3 年，算力缺口将超过 1000 万 P”。2025 年，中国智能算力需求将达到 3000EFLOPS，然而供给量仅能满足 40% 。
高端算力缺口：全国政协委员张云泉指出，国内最大智算中心的算力仅为 6.6Eflops，与国际先进水平相比存在显著差距，高端智算中心仍然面临结构性短缺问题。许多智算中心在设计上仅能支持低精度算力架构，并且只能适配特定生态体系的大模型训练场景。能够支撑大模型训练的高端智算中心极为稀缺，且其训练效率普遍不超过 30% 。
不同场景下的算力缺口AI 大模型训练：AI 大模型的飞速发展，使其对算力的需求呈现爆发式增长。单台 AI 大模型训练所消耗的算力超过 5000P 。智能驾驶：随着自动驾驶级别从 L2 逐步向 L3 及以上提升，对智能驾驶芯片的算力需求呈现指数级增长趋势。目前，国内相关算力供给在满足产业快速发展的需求上，面临较大压力。
算力供需矛盾突出智能算力需求增长迅猛：2023 年，中国智能算力需求达到 123.6EFLOPS，然而供给规模仅为 57.9EFLOPS，供需缺口十分明显。到了 2024 年，中国智能算力规模增长至 725.3EFLOPS，同比增长 74.1%，供需矛盾进一步加剧。高端算力供不应求：随着 AI 大模型的广泛应用，原有的通用算力已无法满足高端、复杂应用场景的需求。智能算力等先进算力成为新的需求热点，但供给却未能及时跟上。
算力结构单一、高端算力紧缺算力结构不合理：国内算力产业链上的企业相对分散，大多数芯片厂商与 AI 技术企业采用的技术路径各不相同，这就导致了芯片与 AI 应用之间的不匹配。智算中心往往仅考虑低精度训练算力需求，而未结合行业场景综合考虑混合精度融合算力需求，使得通用性较差。高端智算中心建设不足：高端智算中心要求具备万卡级分布式训练能力，性能需达到 10Eflops@BF16 以上，并且机架功率密度要达到 40 - 100kW。但目前国内公开的主要智算中心单体规模仅在 100 - 1000Pflops 之间 。
四、未来机遇人工智能领域AI 芯片与硬件制造商：随着 AI 大模型和生成式人工智能的快速发展，对高性能 AI 芯片的需求持续处于高位。例如，英伟达的 H100、A100 等 GPU 芯片在 AI 训练和推理过程中发挥着关键作用，市场需求极为旺盛。国内的寒武纪、海光信息等 AI 芯片企业也在积极布局，有望在国产替代的大趋势下获取更多市场份额 。智算中心运营企业：智算中心作为算力的重要承载主体，其建设和运营企业将直接从算力需求的增长中受益。例如，阿里云、腾讯云、华为云等云服务提供商，不仅加大了在智算中心建设方面的投入，还在液冷技术、边缘计算等前沿领域进行布局，以提升算力服务的效率与质量 。
算力基础设施建设相关企业服务器制造商：AI 服务器作为算力基础设施的核心构成部分，其市场需求随着算力需求的爆发而迅速增长。浪潮信息、中科曙光等服务器制造商在 AI 服务器领域具备技术优势和较高市场份额，将充分受益于这一发展趋势 。网络设备供应商：为了满足算力传输和调度的需求，网络设备的升级与扩展必不可少。中兴通讯、华工科技等企业在光通信、5G 网络等领域具备较强技术实力，能够为算力网络建设提供高速、稳定的网络连接
软件和服务提供商算力调度软件开发商：随着算力资源呈现多样化和分布化特点，如何高效调度和管理这些算力资源成为关键问题。专业的算力调度软件能够实现对不同算力资源的统一管理与优化调度，提升资源利用效率。相关软件开发商将有机会在这一领域崭露头角。云服务提供商：云服务提供商通过提供灵活的算力租赁服务，满足企业和开发者对算力的弹性需求。例如，GpuGeek 等企业通过整合 GPU 资源，提供高性价比的 GPU 云服务，为用户提供了便捷、高效的算力解决方案 。
政策支持下的发展机遇政策引导下的算力网络建设：政府出台了一系列政策支持算力基础设施建设，推动算力网络实现协同发展。例如，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确了算力行业的发展空间，拉动了相关软硬件需求的加速释放 。在政策引导下，相关企业将获得更多资金支持和市场机会，加速算力网络的布局与建设。区域算力协同发展：政策鼓励不同地区依据自身优势和需求，合理布局算力资源并实现协同发展。例如，东部地区可凭借其技术和市场优势，加强算力应用和服务创新；中西部地区则可利用其能源和土地资源，建设大规模的算力基础设施。这种区域协同发展模式将为相关企业创造更多合作机会和发展空间。
五、受益公司寒武纪：作为国内领先的 AI 芯片设计企业，其思元系列芯片广泛覆盖训练与推理场景。随着 AI 大模型的持续发展，对高性能 AI 芯片的需求不断攀升，寒武纪作为国产 AI 芯片的重要供应商，将充分受益于这一趋势。
海光信息：国内高端 CPU/DCU 双龙头企业，其产品全面兼容国际主流生态体系，在 AI 训练与推理领域具备强大的国产替代能力。随着国产算力芯片需求的急剧增长，海光信息有望进一步扩大市场份额。
数据港：作为阿里云的核心数据中心服务商，长期承担其电子支付、云计算平台的数据中心运维工作。随着阿里云在 AI 基础设施方面的大力投入，数据港作为核心合作伙伴，将直接受益于算力需求的增长。
拓维信息：华为昇腾生态的核心合作伙伴，提供兆瀚服务器及 AI 算力解决方案，并深度参与鸿蒙操作系统的开发工作。随着国产化替代政策的持续推进以及华为昇腾生态的不断扩张，其订单增速有望大幅提升。
浪潮信息：全球领先的服务器供应商，深度参与 AI 算力建设，为云计算和大模型训练提供坚实的硬件支持。与腾讯等互联网大厂保持深度合作关系，将直接受益于算力需求的爆发。
中科曙光：超算领域的龙头企业，在液冷数据中心技术方面处于领先地位，积极参与国家级算力网络建设，如 “东数西算” 项目。随着智算中心订单的不断增加，其智能算力业务占比有望进一步提高。
腾讯云：接入 DeepSeek 后，在 AI 算力基础设施方面的布局进一步深化。通过与浪潮信息、中科曙光等硬件供应商的紧密合作，为大模型训练和推理提供强大的算力支撑。
优刻得：作为公有云服务商，为智谱 AI 等企业提供训推一体化算力支持。随着企业数字化转型需求的爆发，混合云服务的渗透率不断提升，其算力集群规模也在持续扩大。
恒为科技：国产算力一体机领域的领军企业，深度绑定华为生态。其产品涵盖 AI 一体机及工作站，具备高性能算力与灵活部署能力，已与中特新联、星航智算签订了超 14 亿元的订单
国内算力市场当前面临着供需矛盾突出、算力结构单一、资源分布不均、硬件与技术瓶颈以及服务模式单一等诸多挑战。为有效应对这些挑战，满足日益增长的算力需求，需要从加强算力基础设施建设、优化算力资源配置、推动技术创新以及提升算力服务模式等多个方面采取措施 。
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