2025年智能算力行業深度剖析（附產業鏈全景、市場現狀、競爭格局與發展趨勢）

隨著人工智能技術的飛速發展，智能算力作為支撐其運算和處理能力的關鍵要素，正經歷著前所未有的增長。2025年，作為“十四五”規劃的收官之年，智能算力行業在技術創新、市場需求、政策支持等方面均展現出強勁的發展勢頭。

一、智能算力行業產業鏈全景

智能算力，即面向人工智能應用，提供算法模型訓練與模型運行服務的計算機系統能力。其產業鏈涉及上游的基礎軟硬件、中游的數據中心以及下游的各類應用場景。

1. 上游：基礎軟硬件

上游環節主要包括基礎硬件(如CPU、GPU、ASIC、FPGA、NPU等專用芯片)、基礎軟件(如操作系統、數據庫、中間件等)以及各類計算設備(服務器、板卡、終端等)和網絡設備(交換機、路由器等)。這些基礎軟硬件是智能算力產業鏈的最基本單元，決定了算力的質量和效率。

硬件方面：隨著人工智能技術的不斷進步，專用芯片如GPU、ASIC、FPGA、NPU等逐漸成為智能算力的主力軍。這些芯片在性能、能耗等方面具有顯著優勢，能夠滿足人工智能場景下的復雜運算需求。

軟件方面：操作系統、數據庫、中間件等基礎軟件為智能算力的運行提供了必要的支撐環境。同時，隨著云計算、大數據等技術的普及，軟件層面的優化和創新也成為提升智能算力效率的關鍵。

2. 中游：數據中心

中游環節主要為數據中心，它是為下游應用提供算力服務的重要載體。數據中心通過整合上游的基礎軟硬件資源，構建高效、穩定的算力平臺，為各類人工智能應用提供強大的運算支持。

數據中心建設：近年來，隨著人工智能技術的廣泛應用，數據中心的建設規模不斷擴大。同時，為了應對算力需求與算力供給不平衡的問題，行業積極推動萬卡甚至超萬卡集群建設，提升算力的整體供給能力。

算力調度與優化：為了提高算力的利用效率，數據中心在算力調度和優化方面進行了大量探索。通過采用先進的調度算法和異構混訓技術，實現算力的全盤調度和高效利用。

3. 下游：應用場景

下游環節主要包括各類人工智能應用場景，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、數據分析和挖掘等。這些應用場景對智能算力的需求呈現出多樣化、個性化的特點。

機器學習與深度學習：作為人工智能領域的核心技術，機器學習和深度學習對算力的需求尤為突出。隨著算法的不斷優化和創新，這些應用場景對算力的要求也在不斷提高。

自然語言處理與計算機視覺：自然語言處理和計算機視覺是人工智能在文本和圖像處理方面的兩大主要應用。這些應用場景對算力的需求主要體現在對大規模數據的處理和分析上。

數據分析和挖掘：數據分析和挖掘是人工智能在數據挖掘和預測方面的主要應用。這些應用場景對算力的需求主要體現在對復雜數據模型的訓練和推理上。

二、智能算力行業市場現狀

1. 市場規模持續增長

據國際數據公司(IDC)與浪潮信息聯合發布的《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，2024年中國智能算力規模為725.3EFLOPS(每秒百億億次浮點運算次數)，同比增長74.1%;市場規模達到190億美元，同比增長86.9%。預計2025年中國智能算力規模將達到1037.3EFLOPS，增長43%;市場規模將達到259億美元，增長36.2%。

圖表：2023-2028年中國智能算力規模及增長預測

2. 算力結構不斷優化

隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的拓展，智能算力的結構也在不斷優化。一方面，專用芯片如GPU、ASIC、FPGA等逐漸成為智能算力的主流;另一方面，液冷技術等綠色可持續技術的引入，也降低了智能算力的能耗和成本。

3. 區域分布不均衡

從區域分布來看，中國智能算力的發展呈現出不均衡的特點。北京、杭州、上海等城市在人工智能算力方面具有較高的發展水平，而一些中西部地區的算力發展相對滯后。這種不均衡的分布狀態也反映了中國智能算力行業在地域上的差異性。

三、智能算力行業競爭格局

1. 市場競爭激烈

目前，中國智能算力行業市場競爭激烈，眾多企業紛紛布局該領域。這些企業既包括傳統的IT巨頭如華為、浪潮、聯想等，也包括新興的AI創業公司如商湯科技、云從科技等。這些企業在技術研發、產品創新、市場拓展等方面展開了激烈的競爭。

2. 技術創新成為核心競爭力

在智能算力行業，技術創新是企業獲得競爭優勢的關鍵。一方面，企業需要不斷研發新的算法和模型，提高算力的效率和準確性;另一方面，企業還需要關注新技術的發展趨勢，如量子計算、光計算等，為未來的算力升級做好準備。

3. 合作與共贏成為趨勢

面對激烈的市場競爭，越來越多的企業開始尋求合作與共贏。通過與其他企業、科研機構、高校等建立合作關系，共同研發新技術、新產品，推動智能算力行業的整體發展。這種合作與共贏的模式有助于降低企業的研發成本和市場風險，提高整個行業的競爭力。

四、智能算力行業發展趨勢

1. 算力規模將持續擴大

隨著人工智能技術的廣泛應用和場景的拓展，智能算力的需求將持續增長。據中研普華產業研究院的《2024-2029年中國智能算力行業發展趨勢與投資研究咨詢報告》預計未來幾年，中國智能算力的規模將以年均40%以上的速度增長，到2028年將達到2781.9EFLOPS。

2. 綠色可持續將成為重要發展方向

隨著全球對環境保護意識的提高，綠色可持續將成為智能算力行業的重要發展方向。一方面，企業需要采用更加節能的硬件設備和算法模型，降低算力的能耗和成本;另一方面，企業還需要關注可再生能源的利用和碳排放的減少，推動智能算力行業的綠色發展。

3. 跨行業融合將推動新商業模式探索

隨著數字經濟的發展，不同行業之間的界限逐漸模糊。智能算力將促進跨行業融合，推動各產業共同探索新的商業模式。例如，通過智能算力平臺整合上下游資源，構建產業生態鏈，實現協同發展;或者利用智能算力技術推動傳統產業的數字化轉型和升級等。

4. 開源趨勢將加速AI普惠

大模型的開源趨勢正在顯著增強，成為推動人工智能普惠、降本增效的重要力量。預計未來幾年，將有越來越多的企業使用開源人工智能基礎模型開發應用程序，降低AI技術的門檻和成本，推動AI技術的廣泛應用和普及。

5. 算力交易與調度平臺將逐漸成熟

隨著智能算力市場的不斷發展，算力交易與調度平臺將逐漸成熟。這些平臺通過整合算力資源、提供算力交易服務、實現算力高效調度等功能，為算力供需雙方提供便捷的交易渠道和高效的算力利用方案。預計未來幾年，算力交易與調度平臺將成為智能算力行業的重要組成部分。

未來，隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的拓展，智能算力行業將迎來更加廣闊的發展前景和無限可能。

......

如需了解更多智能算力行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2024-2029年中國智能算力行業發展趨勢與投資研究咨詢報告》。