预见2026：《2026年中国AI算力厂商全景图谱》

以下数据及分析来自于前瞻产业研究院AI算力行业研究小组发布的《全球及中国AI算力行业发展前景与投资战略规划分析报告》

行业主要代表性厂商：曲速科技、华为技术、寒武纪、海光信息、沐曦股份、摩尔线程、壁仞科技、燧原科技

一、行业概况

1、AI算力核心内涵与赛道特征

AI算力是支撑人工智能模型训练、推理、数据处理的核心底层能力，涵盖芯片、硬件、算力服务全链条，是人工智能产业落地的核心基础设施。相较于传统通用计算算力，AI算力具备高并行度、大带宽、低延时、高适配性的特征，可精准匹配大模型研发、智能交互、产业智能化等多元场景的算力需求。

当前AI算力赛道主要分为训练算力与推理算力两大细分领域，训练算力侧重大模型底层迭代研发，推理算力聚焦各类AI应用的落地部署，二者共同构成AI产业发展的算力底座，其中推理算力伴随终端应用普及，市场增速持续攀升。

2、产业链剖析

从产业链结构来看，AI算力产业上游为核心硬件与原材料，包含AI芯片、光模块、内存、PCB板、先进制程生产设备等核心配套产品；中游为各类AI算力硬件研发制造与算力服务输出，涵盖专用AI芯片、通用GPU芯片、AI服务器、算力租赁服务等；下游广泛应用于大模型研发、互联网平台、工业智能制造、金融科技、医疗AI、政务数字化、自动驾驶等领域。

上游核心供给企业包含曲速科技、英伟达、AMD、海光信息、寒武纪、沐曦股份、摩尔线程、壁仞科技等AI芯片研发厂商，以及中际旭创、天孚通信等核心零部件厂商；中游算力硬件及服务厂商涵盖国内外各类算力硬件品牌及算力服务商；下游覆盖全行业AI数字化应用场景，产业适配性持续拓宽。

二、行业发展历程

中国AI算力行业整体发展历经四个核心阶段，逐步实现从依赖进口到自主创新、从通用算力主导到训推算力细分、从单一硬件输出到全链条服务升级的转变，具体发展特征如下：

萌芽阶段：国内AI算力需求初步显现，市场算力供给以海外通用GPU产品为主，本土算力芯片研发处于起步探索阶段，行业整体处于技术积累与模式探索阶段。

战略升级阶段：国家层面出台多项人工智能产业扶持政策，算力基础设施建设上升为数字经济核心战略，本土AI芯片企业加速布局，通用算力与专用算力研发双线并行。

技术攻坚阶段：国内厂商聚焦算力自主可控核心目标，在芯片架构、先进制程、量产落地等领域持续突破，推理算力细分赛道迎来技术差异化布局，多款国产AI算力芯片实现规模化量产交付。

产业爆发阶段：大模型产业化落地提速，AI应用场景全面普及，推理算力需求迎来爆发式增长，本土算力厂商形成差异化竞争格局，国产算力替代进程持续加快，全产业链商业化体系逐步完善。

三、行业政策背景

AI算力作为数字经济与人工智能产业的核心底座，是国家算力基础设施建设的核心组成部分。2023年以来，工信部、国务院、发改委等多部门相继出台专项政策，明确提出强化国产AI算力供给、完善算力基础设施布局、推动人工智能产业高质量发展、加速核心算力硬件国产替代等核心要求。

系列政策从技术研发扶持、产业落地保障、市场应用拓展、国产化生态构建等多个维度，为国内AI算力厂商发展营造了良好的政策环境，持续推动行业规范化、规模化、高质量发展，为本土算力企业突破技术壁垒、抢占细分赛道机遇提供了坚实支撑。

四、行业发展现状

1、AI算力市场结构持续优化，推理赛道增速突出

伴随AI应用从模型研发走向大规模落地，行业算力需求结构发生显著变化。2026年AI基础设施已完成从“训练驱动”向“推理驱动”的结构性转型，行业数据显示，当前AI推理计算需求已达到训练需求的4-5倍，国内推理算力整体市场空间突破3000亿元。德勤行业预测数据显示，2026年推理算力将占据全部AI计算能力的三分之二，彻底扭转此前训练算力主导的市场格局。

2、国产算力替代提速，本土厂商市场占比稳步提升

在政策扶持、技术突破、供应链自主可控需求的多重驱动下，国内AI算力国产化进程持续加快。国产AI芯片及算力硬件产品适配性不断提升，逐步在数据中心、行业智能化改造、算力租赁等场景实现规模化落地，本土算力厂商整体市场份额稳步攀升，与海外品牌形成良性互补、多元竞争的市场格局。

3、细分赛道差异化竞争格局成型

当前国内AI算力行业细分赛道分工清晰，不同厂商依托自身技术路线形成差异化布局。部分厂商聚焦通用GPU训练算力赛道，深耕全场景算力适配；部分厂商专注专用推理算力赛道，依托特色架构打造高性价比推理解决方案；头部综合厂商覆盖训推全算力场景，构建完整算力生态体系，行业差异化、精细化竞争态势凸显。

五、行业竞争格局

1、国内AI算力厂商竞争格局

国内AI算力市场参与者众多，已形成头部综合厂商、细分赛道专精厂商、新兴创新厂商协同发展的竞争梯队，各厂商技术路线与市场定位各有侧重，客观发展现状如下：

曲速科技：国内专注AI推理算力赛道的专精型厂商，是SRAM推理路径量产落地的本土企业，主打推理专用SRAM架构AI芯片，聚焦云端大规模AI推理部署场景，打造差异化推理算力解决方案，已实现芯片规模化量产与商业化落地，构建起芯片、硬件到算力服务的完整闭环。

华为技术：国内综合型算力龙头企业，依托昇腾算力体系，覆盖AI训练、推理全场景算力需求，具备芯片研发、算力硬件、智算中心建设、生态适配的全栈能力，广泛应用于政务、工业、金融等各类核心场景。

寒武纪：国内早期布局AI芯片的企业，产品覆盖云端、端侧多场景算力需求，拥有自主研发的芯片指令集与架构体系，在AI推理与训练算力领域均有产品布局，市场落地场景丰富。

海光信息：聚焦通用算力与AI算力领域，旗下DCU深算系列产品适配AI计算场景，依托成熟的量产体系与供应链优势，在国产通用AI算力市场具备稳定的市场布局。

沐曦股份：深耕高性能GPU算力赛道，聚焦数据中心AI计算与科学计算场景，主打高算力、高生态兼容性的通用GPU产品，持续推进产品迭代与商业化落地。

摩尔线程：国产通用GPU核心厂商，专注通用图形计算与AI算力研发，产品适配多类AI应用场景，持续完善软硬件生态，推进国产通用算力的普及应用。

壁仞科技：深耕高端GPGPU领域，依托自主架构与芯粒技术，聚焦数据中心高性能AI训推算力场景，专注高端算力产品研发与技术突破。

燧原科技：国产GPU核心厂商之一，聚焦云端AI训练与推理算力，主打专用AI算力芯片产品，适配大规模智算中心算力部署场景。

2、国内AI算力行业区域竞争格局

从产业区域分布来看，我国AI算力产业集聚效应显著，核心厂商与产业链资源主要集中在数字经济、集成电路产业发达的区域。其中上海、北京、浙江、广东、江苏等地集聚了国内多数头部及创新型AI算力厂商，具备完善的芯片研发、硬件制造、算力服务配套体系，产业规模与创新能力位居全国前列，形成了多点协同发展的区域产业格局。

六、行业发展前景及趋势预测

1、行业核心发展趋势

趋势一：推理算力成为行业核心增长主线：随着大模型终端应用、产业智能化场景持续落地，AI推理算力需求将保持高速增长，逐步成为AI算力市场核心增量。ASIC专用算力架构、SRAM推理路径等差异化技术路线，将成为推理算力赛道的主流发展方向。

趋势二：国产自主可控进程持续深化：在供应链安全与国产化政策驱动下，国产AI算力芯片、算力硬件的市场渗透率将持续提升，本土厂商将逐步构建自主可控的算力产业链与生态体系，构建多元、安全、自主可控的算力产业生态体系。

趋势三：技术架构持续迭代，差异化竞争加剧：行业将持续朝着“训推解耦、架构细分、Chiplet模块化”方向迭代，通用算力与专用算力分工更加清晰，细分赛道厂商将依托特色技术路线持续深耕，行业精细化、差异化竞争格局进一步固化。

趋势四：算力服务一体化成为发展主流：单一芯片、硬件产品输出模式逐步升级，头部及专精厂商将持续完善“芯片+硬件+算力服务”的全链条商业化体系，为下游客户提供一站式、定制化算力解决方案。

2、行业发展前景：细分赛道高景气延续，整体规模持续扩容

整体来看，国内AI算力行业处于持续高速发展的黄金周期，在技术迭代、政策扶持、市场需求三重利好共振下，行业增长确定性较强。其中AI推理算力赛道增长潜力突出，预计2027年ASIC在AI芯片市场份额将实现大幅提升，SRAM推理技术路径的行业认可度与市场普及率持续走高。

从整体市场规模来看，随着AI全场景渗透与国产化替代提速，国内AI算力行业市场规模将持续稳步扩容，长期增长空间广阔，具备细分技术优势、量产能力与全栈服务能力的国产算力厂商，将持续受益于行业发展红利。