报告概述
本报告聚焦AI算力产业链，覆盖全球及中国AI模型竞争格局、国产GPU技术进展、智算中心建设与供需分析。报告采用数据图表与行业调研相结合的方法，梳理了AI入口之争、推理需求爆发、国产替代加速等核心议题，旨在帮助投资者把握AI算力领域的投资机会。
报告的核心结论
中国AI模型全球影响力显著提升，开源份额全球领先。
中国国产模型已进入全球Top10阵营，GLM-4.7、DeepSeek V3.2等占据三席。2025年中国开源AI模型调用量约占全球70%以上，DeepSeek与Qwen领跑，显示中国在开源生态中的主导地位。
推理需求激增，算力从训练驱动转向训练与推理双轮驱动。
推理模型如o1的出现使Token消耗量提升10倍，推理阶段算力需求显著增加。大模型Scaling Law从单一预训练转向三大Scaling，后训练与推理计算需求持续扩大，推动算力需求结构性增长。
国产GPU从可用向好用升级，2026年将迎来爆发。
国产GPU在性能指标上已追平英伟达H20、A100等产品，显存带宽、算力等持续提升。中芯国际产能利用率高位运行，CSP厂商加速适配，国产芯片生态逐步形成，预计2026年进入放量阶段。
政策与产业需求双重驱动，国内算力斜率陡峭。
工信部限制新建智算中心PUE、十五五规划全国一体化算力网等政策加码，叠加AI终端放量、模型迭代加速，算力供需两高。美国云端算力管制进一步加速国产替代，国内算力产业链景气度上行。
报告回答的关键问题
中国AI模型在全球处于什么地位？
中国AI模型已改变北美单极格局，在全球Top10中占据3席，开源模型调用量占全球70%以上，DeepSeek与Qwen在Hugging Face等平台下载量领先，接近甚至部分领先国际先进水平。
国产GPU发展现状如何？
国产GPU从可用向好用升级，主流产品FP16/BF16算力在100-300 TFLOPS，接近英伟达A100水平，少数厂商通过先进封装接近H100。显存带宽0.5-2 TB/s，生态适配加速，华为昇腾、壁仞等厂商市场份额提升。
AI算力需求为何快速增长？
推理模型使Token消耗量提升10倍，后训练算力预算超过预训练成本的10%，大模型Scaling Law持续有效，AI终端落地放量，叠加政策推动智算中心建设，算力需求从训练驱动转向训练+推理双轮驱动。
AI入口之争对行业有何影响？
AI入口从手机App演变为超级APP与AIOS之争，千问App接入阿里生态，豆包等应用绕过传统接口。入口之战推动流量分发与系统权限层变革，大厂投资力度增强，算力投入进入白热化阶段。
报告中的代表性数据
中国智能算力规模复合增长率
2020-2028年，根据IDC数据，中国智能算力规模从2020年75.0 EFLOPS预计增长至2028年2,781.9 EFLOPS，复合增长率57.1%。
2024年中国AI加速芯片市场份额
2024年，据Bernstein Research，2024年中国AI加速芯片市场中，英伟达占据66%份额，华为海思23%，国产替代趋势明显。
公有云大模型调用量同比增速
2025年上半年，2025年上半年我国公有云大模型调用量达536.7万亿Tokens，较2024年全年114万亿Tokens大幅增长，显示推理需求爆发。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- AI入口之争分析：详细阐述大模型迭代、推理需求高增、超级APP入口竞争，包含OpenAI与国内厂商最新动态。
- 国产卡突破专题：深入分析国产GPU从可用向好用的技术升级路径，涵盖算力指标、显存、生态建设及中芯国际产能数据。
- 供需双高产业链图谱：展示GPU、服务器、AIDC、电源、云六大环节的供需格局，包含AI服务器市场结构及x86服务器竞争格局。
- 智算中心全主体分析：梳理政府、云厂商、IDC服务商、服务器厂商等不同主体在智算中心建设中的定位、优势与案例。
- 风险提示与投资建议：明确行业竞争加剧、技术研发不及预期、下游资本开支波动等风险，并列出国内算力与海外算力相关标的。
- 完整数据图表：包含全球模型排名、Token消耗对比、算力规模预测、芯片市场份额等20余张图表，支持深度分析。
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