AI智算行业定义与分类 - AI智算是人工智能与高性能计算深度融合的产物，核心是通过AI专用硬件和分布式架构为AI任务提供高效、可扩展的计算能力，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，是数字经济的关键基础设施 [2] - 按技术属性可分为支撑大模型迭代的训练型智算、处理实时数据的推理型智算及一体化适配的混合型智算 [3] - 按部署形态涵盖集中式云端智算中心、近终端边缘智算节点与云边协同的混合云智算 [3] - 按芯片架构以GPU、NPU、ASIC、FPGA等为核心载体，适配不同能效与场景需求 [3] 全球AI市场与算力发展现状 - 2024年全球AI市场规模达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% [5] - 全球算力格局加速，2024年总规模达2207 EFLOPS，增速为43.8%，其中智能算力规模达1610 EFLOPS，同比增长63.8%，贡献了全球算力总增量的93.3% [5] - 智能算力需求指数级攀升导致“需求—建设—供给”三重错配，应用端需求激增：谷歌AI月度Token处理量一年激增约50倍至480万亿，字节跳动豆包大模型日均处理量已突破16.4万亿，同比飙升137倍 [5] 中国AI算力市场现状与预测 - 2024年全国算力总规模达280 EFLOPS，但实际运行中存在资源紧张问题，简单计算任务常需排队2至3小时 [6] - 2024年中国智能算力规模为90 EFLOPS，预计2025年年度增量有望突破100 EFLOPS，总规模将突破100 EFLOPS [6] - 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，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] 中国AI智算行业产业链 - 上游主要由GPU、NPU等加速芯片以及AI服务器、存储网络和绿色数据中心等硬件基础设施构成 [8] - 中游由电信运营商、云服务商和IDC企业整合算力资源，通过公有云、私有云或混合云等形式提供智算服务 [8] - 下游智能算力被广泛应用于互联网大模型训练、金融风控、智能制造、智慧政务及生物医药等行业场景，互联网行业是当前需求核心主力 [8] - 中国AI计算加速芯片市场规模从2020年的175.6亿元迅速增长至2024年的1425.37亿元，年均复合增长率达68.8%，预计2025年市场规模将攀升至2398亿元 [8] - 中国加速服务器市场2024年市场规模达到约1577亿元，较上年大幅增长134.38%，预计2025年市场规模有望突破2000亿元 [8] 中国AI智算行业竞争格局 - 基础设施层由华为主导国产化进程，其芯片在国家级智算中心领域占据主导地位，浪潮信息则领跑AI服务器市场 [9] - 算力服务层由电信运营商和云厂商共同主导，中国电信通过智算云池和平台实现全国算力调度，阿里云、腾讯云提供弹性算力支持 [9] - 模型应用层中，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，深度求索等新兴企业通过技术突破展现竞争力 [9] 中国AI智算行业发展趋势 - 算力架构从粗放堆砌转向“云边端”协同与智能调度，算力网络、动态资源调度与异构计算管理等技术将成为发展重点 [11] - 技术生态呈现深度融合与自主创新双轨并行，国产化全栈体系加速成熟，未来将更加注重“软硬协同”以提升国产硬件在实际业务中的可用性 [12] - 产业赋能从模型能力验证转向场景价值闭环，AI将更深入地嵌入工业制造、金融服务、医疗研发、城市治理等关键领域的核心流程，推动规模化落地 [13]