1、智算行业发展概况

智能算力是支撑人工智能技术和产业发展的新型生产力，是融合人工智能算法、高性能计算、大数据处理与云计算的新型计算范式，核心是通过软硬协同、算力调度与算法优化的深度融合，为大模型训练和推理、行业智能化转型等复杂任务提供高效、弹性的计算支撑，是数字经济时代的核心基础设施，被国家明确定位为与水、电、交通同等重要的战略基础能力。目前，智算集群已成为解决日益增长的智能算力需求的关键解决方案。

智算集群是一个综合 AI 基础设施，旨在支持大规模 AI 工作负载，利用数以千计的AI 算力设备组成一个分布式系统，将智能算力作为一种生产力提供。通过系统级工程，智算集群实现算力、网络、存储及软件元素之间的深度协调，让用户能够便捷地获取高性能的 AI 算力。

典型的智算集群由智算集群产品组成，包括计算、网络及存储等设备，以及进一步赋能 AI 工作负载的软件。此外，智算集群供应商可进一步交付智算集群服务，使用户能够按需获取高效能智能算力，而无需采购、部署或运营专属的智能算力集群，从而建立全栈智能算力集群的供应能力。

2、智算行业市场规模

作为数字经济时代的关键生产力与产业数智化转型的核心基石，全球算力规模近年来长期保持高速增长态势。经中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）测算，截至 2025 年 6 月末，全球计算设备算力总规模（基于 FP32 计算）为 4,495EFlops，同比大幅增长 117%，其中智能算力规模为 3,846EFlops，占总算力比例达到 85%。随着智能算力成为绝对主导，预计未来五年全球算力规模将以超过 60%的速度增长，至 2030 年全球算力将超过 50ZFlops，其中智能算力占比将超过 95%。

“十四五”以来，中国持续推进数字基础设施建设，完善全国一体化算力体系，促进算力资源的高效利用，目前算力规模稳居全球前列。根据工业和信息化部发布的数据，截至 2025 年末，我国已建成万卡智算集群 42 个，智能算力规模（基于FP16计算）达1,590EFlops，截至 2026 年6 月末，智能算力规模达 2,185EFlops，较 2025 年末增长 37.42%，仍保持快速增长态势。根据 IDC 预测，2028 年中国智能算力规模将达到 2,782EFlops。

在智能算力需求爆发式增长的驱动下，智算集群行业呈现蓬勃态势，市场体量持续扩张。根据思瀚统计与测算，2025 年中国智算集群市场规模已突破 454 亿元，同比增长约 49.3%，其中智算集群产品市场规模达到 154 亿元，智算集群服务市场规模达到 300 亿元。在“东数西算”工程等国家政策推动以及 AI 产业链企业日益增长的算力需求驱动下，预测中国智算集群市场规模将于 2030 年进一步增加至 3,891 亿元，2025 年至 2030 年的年复合增长率为 53.7%，其中智算集群服务市场规模预计将达到3,192 亿元，相应年复合增长率为 60.5%。

3、智算行业发展趋势

①政府持续出台鼓励政策，推动算力服务行业快速发展

随着全球人工智能领域技术的发展，全球科技竞争逐步聚焦智能算力底层能力比拼，智能算力基础设施已成为国家战略竞争的关键抓手。近年来，我国政府出台了一系列支持政策，鼓励推动算力基础设施的建设。

2026 年 3 月，十四届全国人大四次会议表决批准的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》中提到，统筹布局、有序建设算力设施，加快国家枢纽算力设施集群建设，论证建设超大规模智算集群，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。2025 年 8 月，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地，优化国家智算资源布局。

加强智能算力互联互通和供需匹配，创新智能算力基础设施运营模式，鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全。2025 年 1 月，国家发改委、国家数据局、工信部印发的《国家数据基础设施建设指引》中提出，加快推动通用算力、智能算力、超级算力等多元异构算力的绿色发展、有机协同。促进各类新增算力向国家枢纽节点集聚，强化枢纽节点国家算力高地定位。随着我国政府支持政策的持续出台，我国智算中心建设走向快车道，智算服务业也随之快速发展。

②AI 将向各行各业加速渗透，带动智算服务需求不断扩张

全球人工智能市场规模持续攀升，目前主要集中在互联网、运营商和 IT 服务行业，随着 AI 技术逐渐发展成熟、与下游垂类行业融合创新方面不断加速，人工智能技术将向金融、医疗、教育、制造、政务等众多行业领域加速渗透，大模型应用也将从少数互联网头部企业的训练需求，迈向大规模、常态化的推理部署。

受此推动，行业算力需求结构正发生根本性转变，一方面，模型参数规模的持续扩大及多模态能力的演进，使得大规模训练仍为算力消耗的重要来源；另一方面，AI 应用的广泛落地衍生出海量、实时且高并发的推理需求，对智算服务的吞吐能力、响应时延及弹性调度提出了更高要求，以上双重需求的叠加，将推动智算服务市场进入新一轮高速增长期。

③智算业务产业链分工趋于明确，智算服务成为主流业务模式

国内云服务厂商及大型互联网企业是智算行业的主要参与方，过去主要通过采购 AI 服务器自建智算中心的形式，垂直整合智算业务链从而聚焦于自有平台的下游重点业务需求，但随着智算需求的爆发式增长，资金投入压力大、重资产占用现金流、筹备周期长、运维工作繁杂、资源利用率偏低等问题日益凸显，而通过第三方建设的智算集群直接向其采购智算服务的业务模式则有效破解了上述问题，能够有效助力下游各类市场主体轻量化、高效率开展人工智能训练、推理及各类数字化业务，因此智算业务产业链分工逐渐趋于明确，智算服务凭借灵活、低成本、轻量化的优势，已成为智能算力市场的主要细分板块，并呈现持续增长的态势。

④智能算力从单点性能转向集群级全栈协同，调度与运维重要性日益凸显

在算力需求迅速扩张的背景下，单纯依靠硬件扩容已难以解决利用效率低下、网络通讯要求高、算力管理复杂等问题，智算性能不再仅由独立的硬件或软件能力决定，而日益取决于集群级的协同效率及软硬件的深度协同优化。智算集群正通过计算、网络、系统软件的深度融合，演变为能同时支持大模型训练、部署和多智能体运作的全栈算力平台，并在资源调度、模型编排、系统运营和性能优化上形成一体化、智能化的能力。

另外，各行业对于数据处理的需求各具特色，例如金融行业需要高安全性和低延迟的计算环境，医疗行业需要处理大量医学影像数据，制造业需要实现实时生产优化，互联网行业需要处理大规模用户数据和内容推荐。这些需求对底层架构提出了高性能、低延迟、高安全性、可扩展性和成本效益等新要求。通过资源池化、智能调度等技术，智算基础设施能够灵活应对这些需求，确保资源的高效利用和业务的稳定运行。

因此，智算集群产品及服务中的先进调度系统与运维系统的重要性日益凸显。此外，通过高性能通信架构与智能调度算法，智算集群市场可以实现跨节点的任务编排、动态资源分配、负载均衡及能效优化，系统可在运行过程中自动进行监控、故障处理，显著提升了智算集群效率。