人工智能+消费+算力（人工智能对消费者的权益）

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随着人工智能技术的快速发展，AI算力需求呈现爆发式增长。中国作为全球人工智能市场的重要参与者，正在加速推进AI算力基础设施建设，以满足日益增长的市场需求。本报告将深入分析2025年中国AI算力行业的发展现状、市场规模、未来趋势及竞争格局，全面解读AI算力在推动各行业智能化升级中的关键作用。

一：AI算力需求爆发，推动市场规模快速增长

近年来人工智能+消费+算力，随着深度学习、大模型等技术的突破，AI算力需求呈现指数级增长。根据报告数据，2010年至2023年间，AI算力需求翻了数十万倍，远超摩尔定律的增长速度。尤其是大模型的训练和推理需求，极大地拉动了智能算力的需求。2023年，全球人工智能市场收入达5381亿美元，同比增长18.5%，预计到2026年市场规模将达到9000亿美元。

在中国，AI算力市场同样呈现快速增长态势。2023年，中国AI算力市场收入达到4469亿美元，占全球市场的15%。随着大模型在广告、传媒、教育、金融等领域的快速落地应用，AI算力与各行业的深度融合将加速产业升级和数字化转型进程。未来10年，AI算力需求预计将再增长500倍，推动市场规模持续扩大。

AI算力需求的快速增长，离不开技术层面的突破。基础模型通过迁移学习和规模化得以实现，Transformer的应用标志着基础模型时代的开始。大模型的庞大规模和应用范围突飞猛进，模型参数量指数级增长，带动算力需求远超摩尔定律。以视频生成类模型Sora为例，其算力消耗相较于大语言模型提升了20倍，进一步加剧了对算力的需求。

此外，AI产业的快速发展也为AI算力市场带来了新机遇。从投融资看，2024年第一季度，全球AI领域完成了1779笔融资交易，筹集的风险投资总额达216亿美元。从企业发展看，全球人工智能企业呈现“中美主导”格局。截至2023年第三季度，全球人工智能企业数量达到29542家，其中美国有9914家，中国有4469家，中美两国的人工智能企业数量占全球总数的49%。

二：AI算力基础设施建设加速，智算中心成为关键

随着AI算力需求的快速增长，算力基础设施建设成为行业发展的关键。传统数据中心以CPU为核心，主要负责数据处理及应用承载，已无法满足当前大规模并行计算的需求。智算中心应运而生，专注于提供AI模型训练和推理所需的高性能计算能力。

智算中心以xPU为核心，单机柜功率密度达到20～100kW，耗电量大，在建设规划时需重点考量地理位置、能源条件、算力规模、网络能力、能耗问题等关键因素。2023年底，全球算力总规模约910EFLOPS，其中智能算力从2021年的113EFLOPS增长至2023年的335EFLOPS，增速远超其他。

在中国，智算中心建设同样提速。数据显示，2024年上半年，全国已经建设和正在建设的智算中心超过250个，招投标事件791起，已有超20个城市建设了智算中心。2022年，中国智能算力规模为259.9EFLOPS，预计2027年将达到1117.4EFLOPS，五年复合增长率达33.9%。

智算中心的建设，不仅需要高效的硬件支持，还需要智能化的管理和运营。通过智能调度算法结合负载预测技术，实现任务需求与算力资源的动态匹配，显著提升系统资源利用效率。此外，智算中心还需要引入可再生能源，优化能源结构，降低PUE值人工智能+消费+算力，实现绿色低碳发展。

三：AI芯片国产化进程加速，推动产业自主可控

在中美科技博弈的背景下，AI芯片的国产化进程加速。AI芯片作为算力产业的基石，为智能算法和应用提供了不可或缺的计算能力。2023年上半年，中国加速芯片的市场规模超过50万张，GPU卡占有90%市场份额，非GPU卡占据10%市场份额。中国本土AI芯片品牌出货量近5万张，占整个市场的10%。

随着人工智能应用场景的不断拓展，市场对高性能AI芯片的需求日益增长。同时，存算一体、光通信等前沿技术的突破，为AI芯片产业注入了强劲的增长动力。数据显示，2023年中国AI芯片市场规模已达到约652亿人民币，预计到2026年，市场规模将显著增长至1611亿人民币，AI芯片市场正迎来快速发展的黄金时期。

在AI芯片国产化进程中，GPU占据主导地位，但推理需求加速CPU的使用。TPU（Tensor Processing Unit）具有更低功耗和专用特性，成为AI芯片的重要发展趋势之一。TPU为AI/ML而生的架构，能够实现跨制程代际级别的算力跃升，能耗仅为传统GPU的70%，单位算力成本仅为海外领先GPU芯片的50%。

此外，AI芯片的国产化进程还受到政策的支持。国家通过《算力基础设施高质量发展行动计划》和“东数西算”等政策，推动算力基础设施绿色化，优化能源结构和布局。各省市也通过政策引导和支持，推动地方算力资源的开放共享、数据中心的集约化发展、算力网络的一体化建设，以及算力与实体经济的深度融合，加速AI应用的落地和数字经济的发展。

四：AI算力应用场景多样化，推动各行业智能化升级

AI算力的快速发展，为各行业的智能化升级提供了强大的支撑。通用大模型侧重发展通识能力，行业/场景大模型侧重发展专业能力，模型赋能行业有效提升了效率、降低成本及优化决策过程。当前，大模型在广告、传媒、教育、金融等领域快速落地应用，AI算力与各行业的深度融合，将加速产业升级和数字化转型进程。

在广告领域，AI算力支撑的智能广告投放系统能够精准分析用户行为，优化广告投放策略，提高广告投放效果。在传媒领域，AI算力支撑的智能内容生成系统能够自动生成高质量的新闻报道、视频内容，提高内容生产效率。在教育领域，AI算力支撑的智能教学系统能够根据学生的学习情况，提供个性化的教学方案，提高教学效果。在金融领域，AI算力支撑的智能风控系统能够实时监控金融交易，识别潜在风险，降低金融风险。

此外，AI算力还在医疗、工业、交通等领域发挥着重要作用。在医疗领域，AI算力支撑的智能诊断系统能够快速分析医疗影像，提供准确的诊断结果，提高诊断效率。在工业领域，AI算力支撑的智能制造系统能够优化生产流程，提高生产效率。在交通领域，AI算力支撑的智能交通系统能够实时监控交通状况，优化交通管理，提高交通效率。

以上就是关于2025年中国AI算力行业的分析。随着AI技术的快速发展，AI算力需求呈现爆发式增长，推动市场规模快速扩大。智算中心的建设加速，AI芯片国产化进程加快，推动产业自主可控。AI算力的多样化应用场景，为各行业的智能化升级提供了强大的支撑。未来，随着AI技术的不断进步，AI算力将在推动各行业智能化升级中发挥更加重要的作用。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）