算力“十五五”产业链全景调研及投资环境深度剖析

算力“十五五”产业链全景调研及投资环境深度剖析

当全球算力规模突破千亿亿次门槛，中国算力产业正站在“十五五”规划的历史坐标上，经历从规模扩张到质量跃迁的关键转型。这场由算力驱动的产业革命，不仅重塑了数字经济的基础设施形态，更在芯片设计、异构计算、绿色能源等关键领域引发链式创新。算力产业链已形成“硬件筑基-平台赋能-场景深耕”的三层架构，各环节呈现技术渗透与生态协同的双重特征。

一、算力产业链全景分析

算力产业链的上游聚焦硬件基础设施，涵盖芯片、服务器、光模块等核心组件。芯片领域正经历从“可用”到“好用”的质变：GPU、ASIC等加速芯片在AI训练场景实现性能突破，存算一体架构通过减少数据搬运能耗，将图像识别能效比提升数十倍。国内企业通过Chiplet封装技术突破先进制程限制，在特定场景实现国产替代。服务器市场呈现“高密度+液冷”趋势，单机柜功率密度大幅提升，液冷技术使PUE值显著降低，满足“东数西算”工程对绿色算力的要求。

中游环节以算力服务与平台为核心，云服务商推出算力订阅模式，支持毫秒级调度;第三方算力租赁商通过共享算力池降低中小企业使用门槛。算力调度平台成为关键基础设施，跨域调度时延大幅降低，资源利用率显著提升。区域级算力平台整合政府、运营商、云商资源，通过算力券政策降低中小企业AI开发成本，推动算力从“奢侈品”向“公共品”转变。

下游应用场景覆盖智能制造、智能医疗、自动驾驶等垂直领域。数字孪生技术将产线优化周期大幅缩短;AI制药平台通过算力驱动的分子模拟，将新药研发周期压缩;L4级自动驾驶车辆单帧图像处理依赖算力支撑，驱动边缘算力节点快速部署。这些场景对算力的需求，反向推动芯片架构、网络协议、存储技术的持续创新。

二、技术演进：四化并进驱动产业升级

“十五五”期间，算力技术将呈现“多元化、集约化、智能化、绿色化”四化并进特征。

1. 异构计算成为主流

以CPU为中心的传统架构难以满足AI负载需求，异构计算(CPU+GPU/FPGA/ASIC等)通过动态调度算法提升算力利用率，成为主流技术路线。例如，阿里云A3超级计算机集群通过统一调度GPU、CPU、NPU资源，使模型训练效率大幅提升。

2. 绿色算力从试点走向规模化

PUE指标要求趋严，液冷技术从试点走向规模化应用，冷板式液冷在数据中心渗透率显著提升。可再生能源使用比例受强制性约束，西部枢纽节点通过“风光储一体化”供电系统，将弃电率控制在极低水平。余热回收技术将数据中心废热用于区域供暖，能源梯级利用效率大幅提升。

据中研普华产业研究院发布的《2026-2030年中国算力“十五五”产业链全景调研及投资环境深度剖析报告》预测分析

3. 量子计算开启前瞻性布局

虽然仍处于早期阶段，但专用量子计算在金融风控、物流优化等领域展现潜力。国内企业通过“量子-经典混合计算”架构，在特定场景实现算力数量级提升，为未来竞争储备技术弹药。

4. 算力网络演进为一体化服务平台

“星火·链网”实现跨域算力资源实时交易，算力网络演进为“算力+数据+算法”的一体化服务平台。这种网络化趋势要求企业超越单一技术竞争，在生态构建、标准制定、安全防护等领域建立综合优势。

三、区域布局：东西协同与场景分化

1. 东部枢纽：高效算力枢纽

京津冀、长三角、粤港澳大湾区作为东部算力需求高地，重点发展实时性要求高的边缘计算、人工智能训练与推理、金融计算等，定位为“高效算力枢纽”。产业链侧重高端研发、总部经济与前沿应用，例如深圳-北京跨域调度时延极低，支撑实时性业务需求。

2. 西部节点：绿色算力基地

成渝、贵州、甘肃、宁夏等西部节点依托能源与气候优势，重点承接后台处理、离线分析、数据存储、模型预训练等“非实时”算力需求，定位为“绿色算力基地”。产业链侧重数据存储、清洗、标注及算力设备制造、运维等，例如贵州通过低成本电力与气候条件，吸引大型数据中心落地。

3. 跨域协调机制成关键

区域间网络直连、算力交易、税收分成等协调机制的效果，直接影响“东数西算”的战略成效与投资价值。例如，成都通过算力券政策降低中小企业AI开发成本，推动算力从“东部集中”向“东西协同”转变。

四、投资机遇：聚焦高成长细分赛道

1. 智能算力：AI大模型训练的核心引擎

智能算力需求因大模型训练与推理、自动驾驶、科学智能的爆发而呈指数级增长。投资可关注AI芯片(GPU、ASIC、FPGA)、加速服务器、智能算力中心建设与运营等领域。例如，具备自主设计能力的芯片企业，以及在特定场景(如自动驾驶、AI制药)实现突破的解决方案提供商。

2. 绿色算力：政策扶持与市场需求双重驱动

随着“双碳”目标的推进，绿色算力成为政策扶持重点。投资可聚焦液冷技术、可再生能源消纳机制、PUE优化方案等领域。例如，液冷数据中心解决方案提供商，以及通过源网荷储协同降低弃电率的企业。

3. 边缘算力：低时延场景的刚需

边缘算力伴随物联网和工业互联网深入，在低时延、高带宽场景中不可或缺。投资可关注边缘计算芯片、边缘数据中心建设与运营、边缘AI应用等领域。例如，为智能汽车提供低功耗、高算力芯片的企业，以及在工业互联网领域实现预测性维护的解决方案提供商。

4. 算力网络与调度：实现“东数西算”价值的关键

算力网络与调度平台是实现“东数西算”价值的关键，其商业模式与技术标准仍在探索中，但跨域调度、利益分配等机制已初步形成。投资可关注参与区域级或城市级算力平台建设的企业，以及提供算力调度技术与服务的创新企业。

五、风险预警：技术、市场与政策的三重挑战

1. 技术迭代风险

计算技术迭代迅速，路线存在不确定性。例如，量子计算、光子计算等前沿领域存在路线分歧，企业需平衡技术前瞻性与商业化可行性，避免投资技术路线选择错误或被颠覆的风险。

2. 市场竞争加剧风险

中游算力服务市场集中度可能提升，价格战压力持续，对企业的规模效应、技术差异化和成本控制能力提出高要求。例如，云服务商通过价格战争夺市场份额，可能导致行业利润率下降。

3. 宏观经济与需求波动风险

算力投资是资本密集型，宏观经济下行可能影响下游客户IT支出，导致需求不及预期。例如，全球芯片短缺曾导致服务器交付周期延长，影响算力供给能力。

4. 能效与碳排放约束风险

绿色标准趋严，不符合要求的数据中心可能面临整改、限电甚至淘汰，增加投资与运营成本。例如，部分高PUE数据中心因未达标被强制关停，导致企业损失巨大。

5. 地缘政治与供应链安全风险

高端芯片、设备供应链的全球波动，可能对国内算力产业造成冲击。例如，国际贸易摩擦导致高端光模块进口受限，影响数据中心建设进度。

“十五五”将是中国从“算力大国”迈向“算力强国”的关键五年。算力产业的发展逻辑，正从单纯的资源投入驱动，转向“技术自主创新×绿色集约高效×供需精准匹配×生态协同开放”的多维驱动。对投资者而言，应摒弃“大水漫灌”式的投资思维，聚焦技术壁垒高、国产化缺口大、符合绿色趋势、深度绑定核心场景的细分领域与龙头企业。唯有如此，方能在算力革命的浪潮中把握先机，赢得未来。

更多深度行业研究洞察分析与趋势研判，详见中研普华产业研究院《2026-2030年中国算力“十五五”产业链全景调研及投资环境深度剖析报告》。