大模型驱动下，AI算力基础设施行业迎来黄金发展期

1、人工智能算力基础设施行业发展概况

（1）AI算力需求增长促使全球云厂商加大AI资本开支，进一步带动人工智能算力基础设施的规模增长

近年来，AI技术持续突破，大模型凭借强泛化能力在产业中广泛应用。随着算力基础设施完善，AI应用场景不断深化，推动产业与应用形成正向循环。

受旺盛需求驱动，中国智能算力规模预计2028年将突破2,781.9EFLOPS，年复合增长率39.94%。全球AI投资同步高涨，2025年超40%的IT预算将投向AI；全球AI资本支出预计从2024年的2,320亿美元至2028年的14,160亿美元，年均复合增速超50%。

其中，AI服务器约占AI资本支出的40%–50%，AI加速卡又占服务器成本的70%（综合占比约30%）。因此，AI资本支出的快速增长将显著拉动AI加速卡市场扩张。

2024-2028年全球人工智能资本支出市场规模及预测(亿美元)

资料来源：普华有策

（2）AI加速卡2024年全球市场已超过1,000亿美元，预计2028年将超过5,000亿美元，届时中国市场需求将超过万亿人民币，占全球市场约30%

云端AI芯片往往以AI加速卡的形式进行销售，或进一步集成至智算系统及集群售往各类客户。以互联网巨头及AI大模型企业为代表的各类企业逐步增大的人工智能资本开支进一步带动了全球AI加速卡的规模。2024年全球AI加速卡以收入计的市场规模约为1,190.28亿美元。在人工智能技术持续演进与数字化基础设施加速完善的推动下，人工智能的商业化应用有望加快落地，并进一步带动人工智能芯片市场的快速增长，预计2028年全球AI加速卡市场规模将达到5,257.70亿美元。

2024-2028年全球AI加速卡市场规模及预测（亿美元）

资料来源：普华有策

作为全球最大的人工智能市场之一，中国对AI加速卡的需求也在快速增长。中国AI加速卡从2020年的122.54亿元增长到2024年的2,164.77亿元，复合年增长率为105.01%。预计到2028年，该市场将达到11,076.46亿元，从2024年到2028年的复合年增长率为50.40%。2028年中国AI加速卡市场需求将占届时全球市场需求的约30%。

这一增长趋势主要源于人工智能应用需求的快速提升，尤其是AI大模型训练和推理对算力的强烈需求，使AI加速卡成为数据中心计算加速的关键硬件。同时，国家不断出台政策支持以及“东数西算”等战略的推进，加快了数据中心的建设，也进一步推动需求增长。

2024-2028年中国AI加速卡市场规模及预测（亿元）

资料来源：普华有策

（3）人工智能的商业化应用带动token调用的上涨，拉动算力需求，乐观预计下2030年全球AI加速卡市场空间预计达万亿美金

AI应用加速渗透推动token调用量激增。2024年以来，头部大模型公司日均token消耗从千亿级跃升至十万亿级。截至2025年9月，字节日均token消耗超30万亿，一年多增长250倍；谷歌日均消耗达43万亿，一年半增长134倍。

展望2030年，全球月token调用量预计达559万—1,878万千亿，为2025年的100—349倍。五年百倍级推理需求增长，将极大拓展算力建设空间。初步预计，2030年全球新增算力需求将达24万—90万EFLOPS，为2025年的10—39倍。若考虑算力价格年均下降15%—25%，2030年全球AI加速卡市场空间约为0.9万亿—1.8万亿美元，为2025年的5—9倍。

2、行业在产业链中的地位和作用

人工智能算力基础设施行业是人工智能产业中的重要组成部分，主要为下游人工智能的训练及推理提供算力，以支持人工智能技术的持续创新以及人工智能应用对各行各业的赋能。人工智能算力基础设施产业链市场景气度与下游半导体和终端应用市场高度相关，其产业链环节以及上下游行业之间的关联性如下：

人工智能算力基础设施产业链

资料来源：普华有策

随着大模型技术的突破，智能算力需求快速扩张。一方面，模型向大参数、多模态演进，催生大规模训练算力需求；另一方面，AI赋能智慧城市、金融、设计等行业场景，推动推理端算力需求激增。作为算力核心支撑，人工智能算力基础设施通过技术迭代，在产业链中占据基础性地位。

3、人工智能算力基础设施行业发展趋势

（1）云端AI芯片是全球AI芯片的主流，预计2024年至2028年云端AI芯片的市场规模占比始终超过80%

AI加速卡根据部署位置可分为云端和边缘端，云端AI加速卡主要应用于数据中心和云端服务器等，随着全球互联网厂商对于数据中心的投入持续扩大，云端AI加速卡市场规模快速增长。预测，全球AI加速卡的云端应用市场规模将从2024年的1,078.66亿美元增长到2028年的4,523.96亿美元，复合增长率为43.11%，占全球AI加速卡市场规模超80%。

2024-2028年全球云端和边缘AI加速卡市场规模及预测（亿美元）

资料来源：普华有策

（2）大模型行业逐渐从大规模训练阶段走向推理落地阶段，预计2026年全球AI推理对AI加速卡需求将超过AI训练场景，中国市场这一趋势更加明显

随着DeepSeek系列大模型的发布，大幅提升开源模型的性能并降低AI软件、AI硬件的使用成本，加速人工智能应用的落地，进而推动推理端算力需求。预测到2028年，AI加速卡的推理用需求将呈现爆发式增长，市场规模将从2024年的476.11亿美元增长到2028年的3,256.18亿美元，复合增长率为61.71%。这一增速远超整体AI加速卡市场的平均水平，反映出推理在实际应用部署中的巨大需求。

2024-2028年全球训练和推理AI加速卡市场规模及预测（亿美元）

资料来源：普华有策

依托DeepSeek等模型性价比提升及国内产业与流量优势，AI应用实现规模化发展。互联网大厂凭借存量用户，应用上线即催生大规模推理需求，且随用户粘性增强，需求将持续扩大。同时，DeepSeek、千问等主流模型开源，降低非头部厂商预训练门槛，推动推理算力占比提升。

从细分市场看，2020至2024年，中国训练用AI加速卡市场规模复合增速达97.95%，预计2028年增至2,990.64亿元；推理用AI加速卡增速更快，同期年均增速为111.06%，2024至2028年有望以59.41%的复合增速扩张至8,085.82亿元，占整体市场规模比重将超70%。

2024-2028年中国训练和推理AI加速卡市场规模及预测（亿元）

资料来源：普华有策

（3）推理场景对于CUDA生态的依赖在持续减弱，AI加速卡性价比成为关键，非GPGPU架构AI加速卡需求占比逐步提高

ChatGPT的诞生推动大语言模型从技术探索走向大规模应用，DeepSeek等开源模型的发布进一步加速AI渗透，推动技术普惠。随着底层大模型开发商向头部收敛，AI加速卡所需适配的模型范围缩小，对CUDA生态的依赖逐步减弱，能效比成为核心竞争指标。

当前AI芯片主流架构分为GPGPU（如英伟达）和非GPGPU（如谷歌TPU、华为NPU）。GPGPU强调通用性，适用于广泛场景；非GPGPU则以算法为中心，针对AI计算特征优化，运行效率更高、性价比更优。尤其在推理阶段，非GPGPU可针对特定模型算子优化，在成本与适配性上具备优势。近期谷歌完全依靠自研TPU训练Gemini3系列，验证了非GPGPU架构支持万亿参数大模型全流程训练的能力，强化市场预期。据高盛预测，全球AI服务器中非GPGPU芯片出货占比将从2024年的36%提升至2028年的45%。

2024-2028年全球AI芯片中GPGPU架构和非GPGPU架构的比例情况

资料来源：普华有策

（4）AI加速卡基础设施向集群化和综合化演进

随着大模型的不断发展，相关主流AI大模型参数已高达数千亿，单一AI加速卡已难以满足超大规模计算需求。行业供应重点正从单点性能提升，转向系统化集群解决方案。

现代智算集群通过三项关键策略突破应对挑战：

纵向扩展（Scale-Up）：提升单节点性能，包括改进芯片架构、采用先进制程以提高峰值算力，或通过高速互联技术（如NVLink）增强芯片间通信效率。

横向扩展（Scale-Out）：增加算力节点以分担负载，适用于大规模数据集与复杂模型。但集群规模扩大后，节点故障概率上升，需建立高效监控与快速恢复机制（如智能显存分配、故障点恢复），以保障系统稳定性。

跨区域扩展（Scale-Across）：通过高性能网络连接多地数据中心，形成统一算力池，突破物理边界。该策略依赖光通信技术与网络优化，解决长距离传输的带宽与延迟问题。

（5）未来中国AI加速卡需求主要集中在头部互联网厂商，2028年头部三家互联网厂商AI资本支出国内占比接近50%

伴随大模型与AIGC发展，中国企业AI资本支出持续增长。但趋势显示，中小企业多通过云服务租赁算力，而非自建集群；头部互联网企业因大模型训练及推理需求，持续加大投入，市场呈现头部集中态势。预测到2028年，字节跳动、阿里巴巴、腾讯三家AI资本支出将占全国近50%，凸显进入头部厂商供应链对AI加速卡供应商的关键意义。

2024-2028年中国AI资本支出规模及预测（十亿美元）

资料来源：普华有策

4、进入行业壁垒

（1）技术壁垒

人工智能算力基础设施行业具有跨学科、多领域融合的技术特征，涵盖芯片架构、软件生态及系统整合等环节，要求企业具备深厚技术积累。同时，持续的产品迭代能力至关重要，需快速响应算力需求，通过多代产品积累经验，形成“设计—验证—优化”的闭环。这对研发投入、人才储备与技术沉淀构成硬性门槛。

（2）专业人才壁垒

人工智能算力基础设施研发涉及多领域技术，需具备跨学科知识的高端人才（如芯片设计、算法优化等）。此类人才培养周期长，国内起步晚、人才短缺，且技术迭代快、行业竞争加剧，核心人才流动性高。新进入者因缺乏品牌与资源优势，难以组建稳定高水平团队，进一步强化了人才壁垒。

（3）客户和市场壁垒

人工智能芯片作为高端半导体产品，客户导入周期长。新产品通常需经过长时间测试验证、小批量试用后，方能进入大规模采购阶段。尤其互联网头部厂商要求严苛，会从推理准确率、响应速度、吞吐量、性价比、供货能力及技术延续性（软件适配）等多维度综合评估，认证壁垒较高。

（4）资金壁垒

人工智能算力基础设施行业属资金密集型，研发与人力成本高昂且持续产生。企业需长期投入高额研发以维持技术竞争力，同时建设软件生态（如工具链、框架适配、开发者培育）以降低用户迁移成本。新进入者难以在短期内积累足够资金支撑全流程投入，而现有企业通过持续投入形成的技术与产品优势，进一步强化了资金层面的行业壁垒。

（5）产业链整合壁垒

对于采用Fabless模式的人工智能芯片企业，其核心业务聚焦于研发与设计，制造、封装、测试及销售等环节则需与产业链上下游协同完成：制造依赖晶圆厂，封装测试需借助封测厂，销售则需与客户紧密沟通以把握市场需求、指导研发方向。新进入者因缺乏相关产业链资源积累，各环节衔接难度大，经营风险较高，从而构成该行业的进入壁垒。

5、行业面临的机遇与挑战

行业面临的机遇与挑战

资料来源：普华有策

6、竞争格局与行业内主要企业

（1）全球竞争格局

当前全球云端AI芯片市场由英伟达主导，2025年其AI加速卡收入份额约76%，产品均采用GPGPU架构。随着AI推理需求上升，非GPGPU架构产品加速部署。2025年谷歌发布由自研TPU训练的Gemini3大模型，打破英伟达在训练领域的垄断。未来，随着谷歌、亚马逊等厂商量产自研芯片，英伟达的垄断地位将面临挑战。

2025年全球AI加速卡市场份额（%）

资料来源：普华有策

（2）中国竞争格局

国内云端AI芯片行业处于发展初期，英伟达占据主要份额，但本土企业正逐步突破。本土厂商分为非GPGPU架构（如华为海思、寒武纪）和GPGPU架构（如摩尔线程、沐曦股份）两类。

2025年，中国AI加速卡出货超270万张，英伟达约200万张，份额近70%。某发行人当年销售3.88万张，市占率约1.4%，在国内厂商中位居前列。未来，英伟达销售存在不确定性，国产芯片份额有望持续提升。

（3）、行业内主要企业包括英伟达、AMD、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯、华为海思、昆仑芯、平头哥等企业，具体如下：

行业内主要企业

资料来源：普华有策

《2026-2032年人工智能算力基础设施行业专项调研及投资前景预判分析报告》涵盖行业全球及中国发展概况、供需数据、市场规模，产业政策/规划、相关技术/专利、竞争格局、上游原料情况、下游主要应用市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家，企业占有率、行业特征、驱动因素、市场前景预测，投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。（PHPOLICY:MJ）

报告目录：

第一章 人工智能算力基础设施行业概述

第一节 人工智能算力基础设施行业定义与范畴

一、核心概念界定

1、人工智能算力基础设施的定义（芯片、服务器、集群、网络、存储）

2、核心组件分类：AI加速卡（GPGPU vs 非GPGPU）、智算服务器、液冷系统

3、与传统通用算力基础设施的区别

二、相关术语辨析（AI服务器、AI加速卡、智算中心、算力租赁等）

第二节 人工智能算力基础设施行业发展历程

一、萌芽期（2010-2017）：通用GPU初步应用

二、快速发展期（2018-2022）：大模型训练驱动算力爆发

三、爆发增长期（2023-2025）：训推一体与集群化演进

四、未来演进方向（2026-2032）：推理主导、边缘协同、绿色算力

第三节 人工智能算力基础设施行业应用情况

一、主要应用场景（训练、推理、边缘计算）

二、行业应用分布（互联网、金融、政务、制造、自动驾驶、生物医药等）

三、典型应用案例（大模型训练、智慧城市、工业质检等）

第四节 人工智能算力基础设施产业链分析

一、产业链全景图

二、上游：芯片设计、晶圆制造、先进封装（CoWoS等）、HBM内存、光模块、EDA/IP

三、中游：AI芯片设计、AI加速卡、智算服务器、软件栈（CUDA/ROCm/CANN）、智算集群集成

四、下游：云厂商（互联网大厂）、企业客户（金融、政务）、科研机构、大模型初创企业

五、产业链价值分布分析（芯片占比vs服务器占比vs软件生态）

第五节 人工智能算力基础设施生命周期

一、产品生命周期阶段

二、技术生命周期判断

第六节 宏观经济分析及预测

一、全球

1、2025年经济运行情况

2、2026-2032年全球经济趋势展望（对AI资本开支的影响）

二、中国

1、2021-2025年经济运行情况

2、2026-2032年中国经济趋势展望（“东数西算”战略与数字经济政策驱动）

第七节 行业政策环境

一、行业监管体制

1、国内外监管机构

2、监管重点及趋势（数据安全、算法备案）

二、行业相关法律法规

1、国内法规（数据安全法、出口管制法等）

2、国际法规（美国出口管制、欧盟AI法案等）

三、行业相关政策

1、国家级政策（“十四五”规划、东数西算、算力基础设施高质量发展行动计划）

2、地方性政策（算力补贴、智算中心建设）

3、产业扶持政策（税收优惠、研发补贴、信创目录）

第八节 行业技术水平（相关研发机构、专利等）

一、核心技术体系

1、芯片架构（GPGPU、ASIC、FPGA）

2、互联技术（NVLink、RoCE、CXL、光互联）

3、软件生态（CUDA、ROCm、CANN、MindSpore）

二、研发投入与专利布局

1、全球主要企业研发投入对比

2、专利数量及技术分布

3、中国本土企业技术创新进展

三、重点科研机构及高校

第二章 2021-2025年中国人工智能算力基础设施行业总体发展状况

第一节 中国人工智能算力基础设施行业规模情况分析

一、行业单位规模情况分析（行业规模）

1、企业数量及分布

2、规模以上企业数量

二、行业人员规模状况分析

1、从业人员总数及结构

2、研发人员占比

三、行业资产规模状况分析

1、总资产规模及增长率

2、固定资产与无形资产构成

四、行业市场规模及增长率状况分析

1、总体市场规模（智能算力规模EFLOPS、AI资本开支）

2、细分市场规模（训练/推理、云端/边缘、服务器/加速卡）

第二节 中国人工智能算力基础设施行业财务能力分析

一、行业盈利能力分析与预测

1、毛利率、净利率水平

2、净资产收益率（ROE）

二、行业偿债能力分析与预测

1、资产负债率

2、流动比率、速动比率

三、行业营运能力分析与预测

1、总资产周转率

2、存货周转率

四、行业发展能力分析与预测

1、收入增长率

2、利润增长率

五、盈利模式分析

1、硬件销售模式

2、算力租赁模式

3、自建集群与云服务模式的成本效益对比

第三章 中国人工智能算力基础设施市场供需分析

第一节 人工智能算力基础设施市场现状分析及预测

一、2021-2025年我国人工智能算力基础设施行业总产值分析

1、总产值规模及增速

2、结构分布（产品类型、区域）

二、2026-2032年我国人工智能算力基础设施行业总产值预测

1、预测模型与假设

2、总产值预测（基准/乐观/悲观情景）

第二节 人工智能算力基础设施产品产量分析及预测

一、2021-2025年我国人工智能算力基础设施产量分析

1、AI加速卡产量（分GPGPU/非GPGPU）

2、AI服务器产量

3、智算集群规模（千卡/万卡）

二、2026-2032年我国人工智能算力基础设施产量预测

1、产量增长驱动力（先进制程产能、国产替代）

2、产量预测（分产品类型）

第三节 人工智能算力基础设施市场需求分析及预测

一、2021-2025年我国人工智能算力基础设施市场需求分析

1、需求规模及结构（训练需求 vs 推理需求）

2、主要需求方（互联网、政府、金融、制造业等）

3、需求影响因素（大模型参数增长、Token消耗量）

二、2026-2032年我国人工智能算力基础设施市场需求预测

1、需求增长动力（大模型应用落地、产业数字化转型）

2、需求预测（分场景、分客户）

三、供需平衡与缺口预测

1、2026-2032年供需缺口测算

2、不同技术路线（GPGPU/ASIC/FPGA）的供需匹配情况

第四章 人工智能算力基础设施行业发展现状分析

第一节 全球人工智能算力基础设施行业发展分析

一、全球人工智能算力基础设施行业发展历程

1、起步阶段（2012-2016）

2、高速发展阶段（2017-2022）

3、成熟与多元化阶段（2023-2025）

二、全球人工智能算力基础设施行业发展现状

1、市场规模与区域分布

2、主要厂商竞争格局（英伟达主导，AMD、谷歌TPU等挑战）

3、技术发展水平（架构、互联、生态）

三、全球人工智能算力基础设施行业发展预测

1、市场规模预测

2、技术趋势预测

3、竞争格局演变（自研芯片趋势）

第二节 中国人工智能算力基础设施行业发展分析

一、2021-2025年中国人工智能算力基础设施行业发展态势分析

1、总体发展态势

2、各细分领域发展情况

二、2021-2025年中国人工智能算力基础设施行业发展特点分析

1、国产替代加速

2、推理需求崛起

3、头部厂商集中

三、人工智能算力基础设施行业盈利模式（同上）

第三节 中国人工智能算力基础设施产业重要性

一、对数字经济的支撑作用

二、对国家安全的战略意义

三、对科技自主创新的推动

第四节 人工智能算力基础设施行业特性分析

一、技术密集型

二、资本密集型

三、人才密集型

四、政策敏感型

第五节 人工智能算力基础设施技术发展现状与趋势（新增）

一、核心技术架构演进

1、GPGPU架构的主导地位与非GPGPU（TPU/NPU）的崛起

2、CUDA生态依赖度变化与异构计算兼容性分析

3、Chiplet技术与先进封装在算力提升中的应用

二、集群化与系统化解决方案

1、纵向扩展（Scale-Up）：单节点性能极限突破

2、横向扩展（Scale-Out）：千卡/万卡集群稳定性与故障恢复

3、跨区域扩展（Scale-Across）：算力网络化与调度优化

三、绿色算力与能效优化

1、液冷技术（冷板/浸没式）在智算中心的渗透率

2、PUE指标限制对算力基础设施选址与设计的影响

3、单位算力能耗下降趋势预测

第五章 中国人工智能算力基础设施市场规模分析

第一节 2021-2025年中国人工智能算力基础设施市场规模分析

一、总体市场规模

二、细分市场规模（训练/推理、云端/边缘）

三、季度/年度增长趋势

第二节 2021-2025年中国人工智能算力基础设施区域市场规模分析

一、2021-2025年东北地区市场规模分析

1、主要省市（辽宁、吉林、黑龙江）

2、增长动力与制约因素

二、2021-2025年华北地区市场规模分析

1、主要省市（北京、天津、河北、山西、内蒙古）

2、智算中心分布与需求特点

三、2021-2025年华东地区市场规模分析

1、主要省市（上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东）

2、互联网巨头布局与需求

四、2021-2025年华中地区市场规模分析

1、主要省市（河南、湖北、湖南）

2、产业转移与算力需求

五、2021-2025年华南地区市场规模分析

1、主要省市（广东、广西、海南）

2、大湾区算力枢纽建设

六、2021-2025年西部地区市场规模分析

1、主要省市（重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）

2、“东数西算”节点进展（八大枢纽算力投放）

第三节 2026-2032年中国人工智能算力基础设施市场规模预测

一、总体市场规模预测

二、细分市场规模预测

三、区域市场规模预测

第六章 人工智能算力基础设施国内产品价格走势及影响因素分析

第一节 国内产品2021-2025年价格回顾

一、AI加速卡价格走势

二、AI服务器价格走势

三、算力租赁价格走势（元/TFLOPS）

第二节 国内产品当前市场价格及评述

一、主流产品价格区间

二、价格与性能对比（国产vs进口）

第三节 国内产品价格影响因素分析

一、上游原材料成本（HBM、先进封装、光模块）

二、市场竞争格局

三、政策与关税影响

四、技术迭代带来的价格变化

五、硬件成本构成分析（芯片、内存、互联带宽）

第四节 2026-2032年国内产品未来价格走势预测

一、价格下降驱动因素（规模效应、技术进步）

二、价格上升风险（供应链紧张、通胀）

三、综合预测（分产品类型）

第七章 人工智能算力基础设施及其主要上下游产品

第一节 人工智能算力基础设施上下游分析

一、与上下游行业之间的关联性

1、上游：半导体材料、设备、EDA/IP

2、下游：云服务、行业应用

二、上游原材料供应形势分析

1、晶圆产能与制程节点

2、HBM供应格局与国产化进展

3、先进封装（CoWoS、2.5D/3D）产能

4、关键原材料（硅片、光刻胶）

5、光通信模块（800G/1.6T）的需求爆发与迭代

三、下游产品解析（用户群体）

1、互联网云厂商（字节、阿里、腾讯、百度）

2、政府与公共服务（智慧城市、政务云）

3、金融机构

4、科研与高校

5、中小企业与开发者（通过云服务获取算力）

第二节 人工智能算力基础设施行业产业链分析

一、上游行业影响及风险分析

1、技术封锁风险

2、产能紧张风险

3、价格波动风险

二、下游行业风险分析及提示

1、需求波动风险

2、客户集中风险

3、应用落地不及预期风险

三、关联行业风险分析及提示

1、能源电力（算力耗电）

2、网络通信（带宽延迟）

3、软件生态（适配迁移）

四、产业链整合壁垒与协同效应

1、Fabless模式下的制造与封测协同挑战

2、软硬一体化生态建设的必要性

第八章 人工智能算力基础设施行业竞争情况分析

第一节 行业供给集中度

一、全球市场供给集中度

二、中国市场供给集中度

三、集中度变化趋势

第二节 行业应用区域结构占比

一、全球区域分布（北美、亚太、欧洲等）

二、中国区域分布（东部、西部、中部）

第三节 人工智能算力基础设施行业主要企业竞争力分析

一、重点企业资产总计对比分析

二、重点企业从业人员对比分析

三、重点企业营业收入对比分析

四、重点企业利润总额对比分析

五、重点企业负债总额对比分析

第四节 重点企业市场占有率分析

一、全球市场占有率

二、中国市场占有率

三、细分领域占有率（训练/推理、云端/边缘）

四、国际巨头自研芯片趋势对第三方供应商的影响

五、信创背景下的国产化替代进程

第九章 人工智能算力基础设施行业市场竞争策略分析

第一节 行业竞争结构分析

一、现有企业间竞争

1、竞争强度

2、主要竞争手段（价格、技术、生态）

二、潜在进入者分析

1、跨界巨头（互联网、传统芯片）

2、初创企业

3、进入障碍

三、替代品威胁分析

1、量子计算、光计算等新兴技术

2、FPGA、CPU在特定场景的替代

四、供应商议价能力

1、核心IP供应商（ARM、Imagination）

2、晶圆代工厂（台积电、三星、中芯国际）

3、封装测试厂

五、客户议价能力

1、大客户（头部云厂商）

2、中小客户

第二节 行业国际竞争力比较

一、生产要素

1、人才资源

2、资本投入

3、基础设施

二、需求条件

1、国内市场需求特点

2、国际市场机会

三、相关和支持性产业

1、半导体产业链配套

2、软件生态支持

四、企业战略、结构与竞争状态

1、主要国家企业战略对比（美国、中国、欧洲）

2、竞争态势差异

第三节 人工智能算力基础设施企业竞争策略分析

一、提高人工智能算力基础设施企业核心竞争力的对策

1、技术创新策略

2、生态构建策略

3、成本控制策略

4、市场拓展策略

二、影响人工智能算力基础设施企业核心竞争力的因素及提升途径

1、技术因素

2、人才因素

3、资金因素

4、政策因素

三、提高人工智能算力基础设施企业竞争力的策略

1、差异化竞争

2、垂直行业深耕

3、全球化布局

第十章 人工智能算力基础设施行业重点企业竞争分析

第一节 英伟达（NVIDIA）

一、企业人工智能算力基础设施产品概况

1、GPU产品线（H100、B200、Rubin）

2、软件生态（CUDA、TensorRT）

3、集群解决方案（DGX、HGX）

二、企业经营情况

1、营收与利润

2、研发投入

3、市场份额

三、企业核心竞争力分析

1、技术领先

2、生态壁垒

3、供应链管理

四、发展战略分析

1、产品迭代计划

2、市场拓展方向

3、应对竞争举措

第二节 AMD

一、企业人工智能算力基础设施产品概况

1、Instinct系列（MI300、MI325）

2、ROCm生态

二、企业经营情况

三、企业核心竞争力分析

四、发展战略分析

第三节 华为海思（Hisilicon）

一、企业人工智能算力基础设施产品概况

1、昇腾系列（910B、910C）

2、CANN生态

3、昇腾计算中心

二、企业经营情况

三、企业核心竞争力分析

1、全栈自主

2、系统级优化

3、国产替代优势

四、发展战略分析

第四节 寒武纪（Cambricon）

一、企业人工智能算力基础设施产品概况

1、思元系列（290、370、590）

2、软件平台

二、企业经营情况

三、企业核心竞争力分析

四、发展战略分析

第五节 海光信息（Hygon）

一、企业人工智能算力基础设施产品概况

1、DCU系列

2、x86生态兼容

二、企业经营情况

三、企业核心竞争力分析

四、发展战略分析

第六节 其他重点企业（摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯、昆仑芯、平头哥等）

一、产品概况

二、企业经营情况

三、核心竞争力

四、发展战略

第十一章 人工智能算力基础设施行业投资与发展前景分析

第一节 人工智能算力基础设施行业投资机会分析

一、人工智能算力基础设施投资项目分析

1、AI芯片设计

2、智算中心建设

3、算力租赁平台

4、先进封装与互联技术

5、液冷散热与绿色数据中心基础设施

6、算力调度软件与运营管理平台

二、可以投资的人工智能算力基础设施模式

1、股权投资

2、项目投资

3、产业基金

4、跨境投资

三、人工智能算力基础设施投资机会

1、推理芯片

2、边缘计算

3、光计算/量子计算等前沿技术

4、“东数西算”节点

5、国产替代标的

6、先进封装与测试环节

第二节 2026-2032年中国人工智能算力基础设施行业发展预测分析

一、未来人工智能算力基础设施发展分析

1、市场规模

2、需求结构（推理占比超越训练）

3、竞争格局（国产份额提升）

二、未来人工智能算力基础设施行业技术开发方向

1、架构创新（Chiplet、3D堆叠）

2、互联技术（光互联、PCIe 6.0）

3、软件生态（统一编程框架）

4、绿色算力（液冷、节能）

第三节 未来市场发展前景预测

一、全球市场前景

二、中国市场前景

三、细分领域前景（训练、推理、边缘）

四、区域市场前景

第十二章 2026-2032年人工智能算力基础设施行业发展趋势及投资风险分析

第一节 当前人工智能算力基础设施存在的问题

一、技术瓶颈

1、先进制程依赖

2、互联带宽限制

3、功耗与散热

二、生态短板

1、软件栈不完善

2、开发者生态薄弱

三、供应链风险

1、关键设备依赖进口

2、地缘政治影响

四、市场秩序问题

1、价格战

2、重复建设

第二节 人工智能算力基础设施未来发展预测分析

一、中国人工智能算力基础设施发展方向分析

1、自主可控

2、训推一体

3、云边协同

4、绿色低碳

5、算力服务化（MaaS）与按需调度

二、2026-2032年中国人工智能算力基础设施行业发展规模预测

1、行业总产值

2、细分产品产量

3、市场需求

三、2026-2032年中国人工智能算力基础设施行业发展趋势预测

1、技术趋势（非GPGPU占比提升、集群化）

2、市场趋势（头部集中、应用深化）

3、竞争趋势（国产替代加速）

4、政策趋势（持续扶持、安全监管）

第三节 人工智能算力基础设施行业进入壁垒分析

一、技术壁垒

二、专业人才壁垒

三、客户和市场壁垒（长周期验证、生态迁移成本）

四、资金壁垒

五、产业链整合壁垒

第四节 2026-2032年中国人工智能算力基础设施行业投资风险分析

一、技术风险

1、技术迭代风险

2、替代技术风险（量子计算等）

二、市场风险

1、需求不及预期（应用落地慢）

2、价格下降过快

3、竞争加剧（产能过剩风险）

三、政策风险

1、出口管制

2、补贴退坡

3、数据安全法规

四、供应链风险

1、产能紧张

2、关键材料断供

五、经营风险

1、客户集中

2、研发失败

六、国际环境风险

1、贸易摩擦

2、地缘政治冲突

第五节 研究结论与投资建议

一、研究结论

1、行业处于黄金发展期的核心逻辑

2、2030年万亿级市场空间的支撑要素

二、投资策略建议

1、针对不同风险偏好投资者的配置建议

2、产业链关键环节的优先布局顺序

三、企业发展建议

1、构建差异化竞争优势的路径

2、生态合作与开源策略的重要性