国产AI算力，行情还能继续吗？

来源：市场资讯

（来源：易方达指数通）

最近科技板块中的国产AI算力又重新站到了聚光灯下。

一边是AI应用继续加速，Agent、AI编程、多模态不断推升Token消耗；另一边是国内云厂商AI算力产品涨价、国产芯片订单超预期、国产模型的研发迭代与国产芯片主动适配。市场关心的问题也很直接：国产AI算力这一轮行情，到底只是主题催化，还是产业趋势真的得到了验证？

先说结论：国产AI算力正在从“自主可控”逻辑，逐步进入“看订单、看业绩”的新阶段，哪怕短期行情可能存在波动，但中期产业逻辑或仍在延续，而且正在变得更清晰。

01

为什么现在重新关注国产AI算力？

过去讨论国产AI算力，核心矛盾往往是“能不能用”。海外高端GPU性能领先，国内芯片短期内在生态、稳定性、训练效率上仍有差距，所以市场对国产算力的理解，更多停留在自主可控上，但现在需求端开始出现更强的现实拉动。

随着AI编程、智能体、视频生成等应用场景不断扩张，云厂商对算力的需求不再只是“储备”，而是变为了真实业务消耗。Token可以简单理解为AI模型处理信息的基本单位，Token消耗越多，背后需要的算力资源就越多。当应用从聊天问答走向写代码、做任务、跑流程，算力消耗会明显放大。

这也是为什么近期云计算价格、算力租赁价格的变化很重要，因为价格上涨本质上说明一件事：需求是真实存在的，而且处于供不应求的状态。

图：中国云厂商AI算力租赁价格普遍提升

数据来源：各公司官网。

02

国产AI产业链正走向闭环，

订单证据成为重要催化

国产AI算力的第二个变化，是产业链开始形成更完整的闭环。

过去，国内AI产业链经常是模型、芯片、应用各自往前走，比如有上游芯片但是本土需求不足，又比如有AI云计算产品但是本土模型用得少。模型能力不够强、应用落地不够清晰、芯片又缺少足够多的真实负载去打磨生态，这样的状态下，即使有国产芯片，也很难快速形成大规模正循环。

但现在，局面正在发生变化。一方面，国产模型能力持续提升，DeepSeek等模型的迭代，让市场看到国内模型在推理效率、编程、Agent等方向的进步；另一方面，国产模型和国产芯片的适配度也在提升，只有芯片适配了，模型的需求才能够真正导入到国产AI芯片当中，否则中国AI需求再好，最终也会外流至海外硬件生态。

图：中国国产AI产业链正在形成、完善、闭环

同时，订单证据开始变得更具体，国产算力正在从“空间想象”走向“订单落地”阶段。国产算力龙头芯原股份一季报披露，2026年初至4月29日新签订单达到82.4亿元，其中AI算力相关占比超过九成，主要来自云端AI ASIC与IP。更关键的是，相比4月20日披露的45.16亿元新签订单，短短9天新增约37亿元，且新增基本来自AI大客户的云端AI量产订单。

（数据来源：Wind，截至2026/4/30。上市公司芯原股份为上证科创板芯片指数、上证科创板芯片设计指数成份股，芯原股份在上证科创板芯片指数中权重占比为4.2%，在上证科创板芯片设计指数中权重占比为8.7%。以上信息旨在介绍板块动态信息，基于客观事实，仅作为展示，不代表个股推荐。）

这背后反映的并不只是某一家公司订单超预期，更是国产AI算力进入“订单验证期”。市场过去愿意为企业的自主可控概念赋予高估值，现在则更希望看到真实订单、真实收入和真实利润。

03

布局国产AI算力产业机遇，

可以关注什么指标和工具？

落实到工具层面，投资者朋友们可以根据国产AI算力的三层逻辑，关注与自己的思路与风险偏好相适配的指数工具。

第一层，是国产AI芯片本身

第二层，是国产AI芯片带动芯片全产业链需求

不仅包括上述的AI芯片设计公司，还包括芯片生产、半导体设备、半导体材料等中国芯片产业链的各细分环节，力争充分捕捉人工智能浪潮下中国芯片产业整体的发展机遇。

第三层，是比芯片产业链更加全面的AI产业链

这个层面包括服务器、存储、光模块、液冷、电源等。AI算力不是一张芯片卡就能完成的生意，大规模集群需要整机柜、网络互联和散热供电配合。因此，一键配置AI全产业链，力争捕捉到AI浪潮对各个环节的景气驱动机遇。

总的来说，国产AI算力当前最大的变化，是从“海外限制下的被动替代”，走向“需求增长下的主动选择”，绝不是只看一两次事件催化的主题，而是一条“AI应用需求增长+国产芯片份额提升+基础设施升级”的复合主线。对于普通投资者而言，直接判断单个芯片公司的技术路线和订单节奏并不容易，借助指数产品布局或许会更高效。

国产AI算力，行情还能继续吗？答案或许正在逐步变得清晰：只要AI应用性能、用户、盈利能力继续扩张，国内云厂商持续加大资本开支，国产芯片订单持续兑现，产业趋势就依旧值得关注。

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