行业概述与定义 - AI智算是人工智能与高性能计算深度融合的产物，其核心是通过AI专用硬件（如GPU、FPGA、ASIC等）和分布式架构，为机器学习、深度学习等AI任务提供高效、可扩展的计算能力 [3][30] - 它突破了传统通用计算的边界，以“算力+算法+数据”三位一体模式，支撑复杂AI模型的训练与推理，成为数字经济时代的关键基础设施 [1][3][24][30] 全球市场趋势与驱动力 - 全球AI市场正从技术爆发的“模型红利期”迈向与产业深度融合的“应用红利期”，成为驱动全球数字经济的核心引擎 [4][31] - 2024年全球AI市场规模已达2340亿美元，预计到2032年将突破2.75万亿美元，年均复合增长率高达36.8% [4][31] - 行业竞争焦点已从模型性能，转向数据质量、场景理解与商业闭环能力 [4][31] - 技术上，算力架构演进为“云端训练、边缘推理、端侧执行”的高效协同模式，多模态与具身智能的突破持续提升模型的实用性与场景适配能力 [4][31] - 生态上，科技巨头全力构建从硬件、系统到应用的全栈技术闭环，终端厂商也积极推动系统级AI以重构端侧生态 [4][31] 全球算力规模与结构 - 2024年全球算力总规模达2207 EFLOPS，增速为43.8% [5][32] - 智能算力已成为核心驱动力，2024年规模达1610 EFLOPS，同比增长63.8%，贡献了全球算力总增量的93.3% [5][32] - 智能算力增速远超基础算力（8.1%）与超算算力（15.8%） [5][32] - 智能算力需求指数级攀升，导致基础设施建设难以跟上需求爆发，实际供给又滞后于建设进度，形成“需求—建设—供给”三重错配 [5][32] - 当前算力供给与未来需求之间的缺口预计将达数百倍 [5][32] 中国算力规模与现状 - 2024年全国算力总规模已达280 EFLOPS（FP32） [5][24][32] - 实际运行中普遍存在资源紧张问题，即使是较为简单的计算任务也常需排队2至3小时才能完成 [5][32] - 2024年中国智能算力规模为90 EFLOPS [6][24][33] - 智算中心已成为地区级人工智能新型基础设施的核心载体 [6][33] - 预计到2025年，受大模型与生成式AI应用推动，中国智能算力规模将突破100 EFLOPS [6][33] - 展望2025年，中国智能算力年度增量有望突破100 EFLOPS [5][32] 中国企业竞争格局 - 行业已形成覆盖基础设施、算力服务与模型应用的全产业链竞争格局 [7][34] - 基础设施层：华为凭借昇腾芯片及全栈生态主导国产化进程，其芯片在国家级智算中心领域占据主导地位；浪潮信息领跑AI服务器市场 [7][34] - 算力服务层：由电信运营商和云厂商共同主导，中国电信通过“2+3+7+X”智算云池和“息壤”平台实现全国算力调度；阿里云、腾讯云为各行业提供弹性算力支持 [7][34] - 模型应用层：百度、阿里等企业推动大模型研发与行业落地；商汤科技深耕计算机视觉领域；深度求索等新兴企业通过技术突破展现竞争力 [7][34] - 行业正从单点竞争转向生态协同，以“北京方案”为代表的产业联盟致力于构建“国芯、国连、国用”的自主体系 [7][34] 行业发展趋势 - 行业未来将呈现“协同进化”的鲜明趋势 [8][34] - 在底层，算力架构正从孤立堆叠转向“云边端”协同与智能调度，实现资源高效利用 [8][34] - 在技术路径上，国产化全栈生态与国际主流并行发展，软硬件协同优化成为提升自主体系竞争力的关键 [8][34] - 在价值层面，行业重心从模型性能竞赛转向与实体经济深度融合，通过在工业、金融、医疗等关键领域的规模化落地，构建可验证的商业闭环 [8][34] 应用场景渗透 - AI应用从消费端的AIGC创作，广泛渗透至产业端的智能制造、金融风控与医疗诊断 [4][31] - 智慧城市建设也已进入标准化阶段，形成了“技术突破-生态协同-场景深耕”的良性循环 [4][31] - 随着数字技术与金融服务、医疗健康、工业制造、交通运输等行业深度融合，算力应用场景正从通用型扩展至更多专业领域特定场景 [6][33]