算力这种新型基建 | 读新闻

可能没有人不关注经济增长，可能也没有人否认AI是眼下的第一生产力。算力已然成为眼下最热火朝天的新型基建，也正拉动经济增长。

最近频繁和参与到半导体产业链不同环节的朋友聊起，大致能判断：其一、国产算力芯片迎来了黄金发展期。美国出口管制创造了历史性的替代窗口，2030年国产AI芯片市场规模可能接近或超过万亿元，国产化率提升至65%，非CUDA生态成熟。其二、算力基建投资有着明显的乘数效应。如果专家们说的“每1元算力投资带动3-4元GDP增长”属实，那么拉动系数是传统基建的2倍。其三、三大运营商与政府是这一新型基建的投资主力。2025-2030年三大运营商智算中心建设投资累计超6300亿元，各级政府与央企投资近万亿元，已是“国家队引领、市场化补充”的投资格局。

这种新型基建，正在改变中国固定资产投资结构与产业发展路径。

回过头看5月18日统计局公布的1-4月全国固定资产投资数据：累计同比下降1.6%，增速较一季度下降3.3个百分点。如扣除房地产开发投资，投资同比增长1.3%，较前值低3.5个百分点。投资同比表现远不及市场预期。分产业看，第一产业投资3150亿元，同比增长10.1%；第二产业投资51065亿元，增长2.5%；第三产业投资87077亿元，下降4.2%。

图1：固定资产投资（不含农户）同比增速，来源：统计局

很多人都认为互联网和相关服务计入第三产业，所以有一问，现在如此大规模地投入算力建设，为何第三产业的固定资产投资还下降这么多？

算力基建投资的产业归属，主要取决于聚焦的是“硬件制造”还是“数据中心的建设与运营”这两个不同环节。根据现行的《国民经济行业分类》，单一的固定资产投资项目需根据其建成后的主要经济活动来确定分类（行业划分并非一成不变）。由此，如果是硬件制造（如服务器），应属于第二产业的C39（计算机、通信和其他电子设备制造业）。如果是智算中心建设，横跨了C39、E48（土木工程建筑业）和164（互联网和相关服务）。如果是算力运营与服务，应属于第三产业的I64或I65（软件和信息技术服务业）。

由此，算力不是单一行业，而是“制造+建设+服务”三位一体的新型基础设施。P个S，基建是“建数据中心、买服务器、搭网络”；先进封装属于芯片制造/封测环节，归到“半导体制造投资”。

图2：2026年3月5日《政府工作报告》，来源：中国政府网

2026年政府工作报告首次将算电协同纳入新基建战略——打造智能经济新形态。上图内容看完，也就大概有了谱。

从算力基建硬件制造环节与数据中心建设与运营环节这两大核心环节来看，硬件制造环节的核心特征是技术密集、资本密集，是算力基建价值创造的源头，占算力基建总投资的60%-70%（中国信通院《中国算力产业全景图（2025））。

作为算力硬件的核心，包括通用计算芯片（CPU）与AI加速芯片（GPU/NPU/ASIC/FPGA）。其中AI加速芯片是当前增长最快的细分领域，2025年占算力芯片总市场规模的68%。

服务器整机层中，AI服务器已成为主流，单台AI服务器价值量是通用服务器的8-12倍（IDC《2025 年全球 AI 服务器市场跟踪报告》）。2025年中国AI服务器出货量占比已达32%，预计2030年将超过50%。

网络设备层中，光模块与交换机是算力集群互联的关键，万卡级智算中心对 1.6T以上高速光模块需求呈爆发式增长，单集群光模块价值量可达数亿元。

数据中心建设与运营环节的核心特征是重资产、长周期、强运营，是算力价值实现的枢纽，占算力基建总投资的30%-40%。数据中心产业链以IDC（Internet Data Center）为核心载体，向上游延伸至基础设施与硬件，中游聚焦IDC建设与运营，向下游覆盖算力服务与应用。

智算中心是今年的高频词。政策要求建设万卡级集群（算力≥1000PFlops，加速卡≥10000 张），如中国移动在甘肃庆阳累计投资24亿元建成的智算中心，约占其总算力投资的48%。中国电信在杭州的智算中心总投资超过50.1亿元，可以容纳2万个机架。

通用数据中心则是“东数西算”工程的关键载体，重点布局于八大枢纽节点，约占总算力投资的37%。算力网络设施需要构建全国一体化调度体系，实现算力互联互通，约占总算力投资的15%。

市场信息能看到电信运营商是投资主力。根据财报，截至2025年底，中国电信自有及接入智算总规模达91 EFLOPS（每秒可执行一百亿亿次浮点运算）。中国移动的自建+可调度总智算规模达到92.5 EFLOPS，实现百卡至超万卡的全规格计算能力，对外服务IDC标准机架超150万架。中国联通已建成7个百兆瓦级AIDC园区，智算规模达到45 EFLOPS。

中国算力芯片产业发展获得了国家层面的系统性政策支持，形成了从顶层设计到具体实施的完整政策体系：

可以注意到这个领域有着明确的国产化强制导向。政策要求新建智算中心核心设备国产化率不低于70%，政府采购项目优先采用国产算力芯片。也可以留意到，我们在适度超前建设——“十五五”规划将算力网纳入新型基础设施“三张网”（“六张网”总投资约7万亿元，其中算力网专项投资约3.5万亿元，并非全部计入算力基建）。政策也在支持国产算力软件生态建设，推动CANN、OneFlow 等本土计算框架与工具链成熟。

这当然与市场格局分不开。英伟达的中国市场份额断崖式下跌，2026年5月4日，黄仁勋坐在美国两党议员组织的“特别竞争研究项目”专访镜头前承认，（当下）英伟达在华高端AI加速器（如H100/H200等数据中心芯片）直接销售新增销售降至零。

当美国管制彻底切断了高端芯片供给，国内客户被迫转向国产方案，形成“ 强制替代”效应。华为昇腾910B在2024年出货量同比大幅增长（约100%–250%），在中国数据中心AI加速卡市场占据约23%份额，为国产训练芯片第一；在高端训练芯片细分市场占比约15%–20%（同期英伟达在中国训练芯片市场仍占据70%以上份额）。IDC于2026年4月发布的中国云端AI加速器市场报告显示，2025年中国AI加速卡总出货约400万张，本土厂商出货165万张，市场份额首次突破40%，达41%；英伟达出货 220万张，占比降至55%。2026年国产替代持续提速，一季度国产份额预计升至45%–50%，全年有望突破50%。

由此，市场空间彻底打开，国产芯片企业获得宝贵的试错与迭代机会。DeepSeek V4大模型首发即为华为昇腾架构优化，是一次从CUDA生态到国产异构计算架构的彻底切换。同时国内芯片生态体系正加速重构，中国 AI开发者逐步从CUDA生态迁移适配至国产自主工具链，包括华为CANN、寒武纪CNToolkit、摩尔线程MTT‑SDK、灵汐科技LynOS®（含Lyngor 编译器/LynSDK）、清微智能Knight（骑士）工具链等，端云协同的本土软件栈生态持续完善。

通用算力芯片GPU凭借其灵活性在训练市场占据主导，国产阵营呈现出“一超多强”的格局。

专用算力芯片（ASIC/NPU）凭借更高的能效比在推理市场快速崛起，市场参与者更加多元化。比如，有阿里云含光、百度昆仑芯、腾讯紫霄等云厂商自研，主要服务自有业务，2025年合计出货约50万颗。还有垂直领域专用的如智能驾驶（地平线、黑芝麻）、安防监控（海康、大华）、网络处理（博通、迈威尔）。还有走创新路线的灵汐科技类脑芯片（KA200系列），采用存算一体、异构融合架构，支持深度学习与脉冲神经网络，能效比显著优于传统芯片；还比如清微智能可重构芯片（TX81/TX510），以软件定义硬件的CGRA（Coarse-Grained Reconfigurable Architecture）架构实现纳秒级动态重构，兼顾高性能与灵活性，适配云端大模型推理与边缘端低功耗场景。市场更有定制化发展趋势，2030年预计专用ASIC/NPU芯片占推理市场比例将从2025年的35%提升至55%-60%。

由此看来，2025-2030年国产算力芯片市场年复合增长率达43.2%，将处于高速增长期。国产化率也可能从2025年的38.5%提升至2030年的69.1%，核心领域实现自主可控。2026年5月17日发布的《新型算力芯片及未来关键技术发展报告2026》（新架构智能芯片技术北京市重点实验室）指出，2030年国产算力芯片市场规模或能突破1.1万亿元，市场空间依然很大；中国整体AI芯片市场规模或突破1.6万亿元，年复合增长率27.5%。

三大运营商作为算力基建的主力军，正将投资重心从传统通信网络向算力网络转移。而且，投资强度持续提升。2025-2030年预计三大运营商智算中心累计投资将超过6300亿元，2026年增速达到峰值。算力投资占头部运营商总资本开支比例从2025年的18%提升至2030年的35%以上。

除三大运营商外，地方政府、产业央企与头部互联网云厂商共同构成算力基建的三大核心投资主体。2025年，字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度四大云厂商算力总投入约3600亿元，成为市场化投资的绝对主力：其中字节跳动投入约1600 亿元（含 AI 芯片、服务器及数据中心建设，2026年已上调至2000亿元），阿里巴巴投入约 1040亿元（未来三年计划超3800亿元，未细分），腾讯投入约790亿元，百度投入约120亿元。

2026 年一季度金融数据显示，社会融资规模增量累计为14.83万亿元，同比少增3545亿元；对实体经济发放的人民币贷款增加8.9万亿元，同比少增7960亿元，整体信贷投放节奏放缓。与此同时，科技型中小企业融资保持结构性高增：一季度末获贷企业达30.33万家，获贷率50.4%；本外币贷款余额4.03万亿元，同比增长20.9%。这一对比凸显出，算力基建作为投入规模达数百亿至千亿级、建设周期18–36个月、投资回收期5–8年的重资产领域，资金需求与风险特征显著异于中小科技企业的普惠融资范畴。

即便头部云厂商投入规模巨大，也难以独立支撑全国算力基建的全面建设：其投资高度集中于自用智算中心，主要服务自身大模型训练与C端AI业务，区域布局偏向东部核心城市；对于跨区域算力互联互通、中西部公共算力枢纽、行业专用算力中心等普惠性、基础性设施，市场化云厂商的投入意愿与覆盖能力明显不足。同时，头部云厂商的算力投入已接近自身现金流承载上限，进一步大规模扩张的空间有限。

因此，仅依靠市场化民间资本自发融资推动，几无可能全面覆盖算力基建的巨额资本开支与长期运营成本，需要依赖以国家政策为引导、国有资本为公共算力主体、头部云厂商为市场化算力主力、产业资本与政策性金融共同参与的多元投融资体系。中小民营主体切勿盲目入局。

重点项目案例如国家算力枢纽的八大枢纽节点，累计签约投资超5000亿元，截至2025年底实际落地投资约1800亿元。地方智算集群如甘肃庆阳、贵州贵安、内蒙古和林格尔等西部地区已建成多个万卡级智算中心。还有国家电网、中国电子、航天科工等央企纷纷在布局行业专用智算中心。

算力基建确实具有显著的投资乘数效应，对上下游产业拉动作用明显。

2023–2025年，在全社会固定资产投资增速持续放缓（2025年同比下降 3.8%）的背景下，算力基建投资逆势高增，占比从0.99%快速提升至1.67%，成为拉动固定资产投资增长的核心结构性力量。随着“十五五”算力网建设全面启动，2025–2030年算力基建投资预计将保持20%以上的年均增速，占全社会固投比重有望在2030年突破4.6%，进一步巩固其作为新型基础设施核心赛道的地位。

投资结构中，“重资产”转向“轻资产”——算力基建中软件与服务投资占比从2025年的25%提升至2030年的40%，投资效率显著提升。区位角度，从“东部集中”到“东西均衡”也很明显，通过“东数西算”工程引导算力投资向西部转移，西部八省算力投资占比从2020年的18%提升至2025年的38%。资本市场看，“政府主导”已转向“多元参与”，社会资本参与度也持续提升。最新最典型的一个例子，大概就是被誉为“算力包工头”的基流科技。2026年4月29日，基流科技向港交所递交招股书，冲击“AI基础设施第一股”。

算力基建在推动中国产业结构的转型升级。首先数字经济占比一定会提升，2024年中国数字经济规模50.2万亿元，占GDP比重41.5%，2030年或将超过55%。算力相关高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重从2020年的15.1%提升至2025年的22.3%。生产性服务业占服务业比重提升至55%以上，数字服务贸易占服务贸易比重超过40%。算力芯片国产化突破会带动整个半导体产业链自主可控，从设计、制造到封装测试全面升级，也会带动AI+制造、AI+医疗、AI+金融等融合型新业态发展。

乐观点想，+号越多，就会出现越多可研究的领域。不过，一方面算力基础设施建设固然能缩小数字鸿沟，比如当算力网络覆盖延伸至三四线城市与县域，会促进基本公共服务均等化等等；另一方面，大模型如同一个“算力黑洞”，其高昂的推理成本正在压垮“免费午餐”模式，豆包已在试水C端订阅收费，AI分级服务看似像动车的一等车厢和二等车厢而已，不还都在一辆车上吗？但付费与免费带来的思维路径和使用习惯在悄然分化，构建了一个无形的认知阶梯，使得受众对AI的驾驭能力开始分层。

社会应如何设计制度，来防止技术能力的分化最终演变为社会结构的固化？生成式AI时代，思维路径和使用习惯的变化都会引发算法偏见。甚至可能越是算力基建好的地区，这些偏见越突出。如果最终触及种族、性别、宗教乃至人类生存权的根基，我们又该如何？如果这是谷歌招聘哲学家背后的思考点之一，那么算力基建中也应该留出这部分的预算。只是应用端的AI+哲学、社科……这部分固定资产投入应该计入第三产业吧。

朋友问，算力基建之后又会是什么来拉动？我想了想，算力的尽头是电力，那么应该是电网。拉动固投的核心引擎将从单点算力转向“电网+水网+地下管网”三网并行，叠加低空/通信新基建与制造业设备更新。新型电网凭借算电协同的刚性需求与万亿级投资规模，应该会成为承接算力后最确定的第一增长曲线。

不构成任何投资建议，纯属自用分析

是银子总会花光的