20260810-东证期货-算力金融化系列（一）_算力产业全景研究_52页_8mb

算力产业全景研究总结

核心内容概述

算力作为新型生产力，集信息计算力、网络运载力和数据存储力于一体，通常分为通用、智能和超算算力。其兼具资本品、生产资料和服务商品三重属性，对算力的计量主要依赖FLOPS（每秒浮点运算次数），其中FP32、FP16等精度格式对算力表现有显著影响。算力的供给和需求由产业链各环节共同决定，从资源与能源到终端应用，形成完整的纵向体系。

主要观点

• 算力增长驱动：大模型训练和生成式人工智能应用的快速落地推动算力需求指数级增长，尤其在训练任务中，算力消耗远超传统应用。
• 产业链结构：算力产业链由资源与能源、芯片与存储、服务器与硬件、算力中心、云与调度平台、模型和终端应用七个环节组成，各环节相互依存，共同推动算力产业生态。
• 全球竞争格局：算力竞争是国家经济实力和产业体系的综合体现，美国在芯片设计、云平台、模型生态等方面占据主导地位，中国在服务器制造、算力基础设施和应用场景上具备优势，其他地区如韩国、日本、荷兰和中东等则在特定领域形成关键支撑。
• 效率竞争趋势：未来算力竞争将由规模扩张转向效率提升，能源成本、芯片供给、模型优化和产业应用效率成为关键因素，算力定价也逐步由硬件锚向电力和价值锚转移。
• 风险提示：算力需求增长不及预期、技术迭代、能源基础设施约束和金融化推进不及预期等风险需重点关注。

关键信息

算力规模

• 全球计算设备算力总规模截至1H25为4495EFLOPS（FP32），预计持续增长。
• 中国智能算力规模截至6M26达2185EFLOPS（FP16），占全国算力总规模的81%，增速高达177%。
• 中国数据中心用电量占全社会用电量的1.6%，预计2030年将升至6%。

算力产业链环节

1. 资源与能源：电力、水资源、土地等是算力建设的底层约束，影响长期运行成本和区域供给弹性。
2. 芯片与存储：涵盖芯片设计、制造、封装及HBM等，决定算力性能和效率，全球分工明确。
3. 服务器、网络与硬件：通过集群部署和高速互联形成稳定、可扩展的算力系统，网络效率成为关键。
4. 算力中心：包括数据中心、智算中心和超算中心，分别服务于通用IT、AI训练推理及科学计算。
5. 云与调度平台：将算力转化为可交易商品，提升利用率，推动算力商品化。
6. 模型：作为算力与数据的集成载体，决定算力调用结构和规模。
7. 终端应用：是算力需求与价值实现的最终端，覆盖多个行业，推动算力持续发展。

全球算力竞争

• 美国：在芯片设计、云平台、模型生态和定价权方面占据主导地位。
• 中国：在服务器制造、算力基础设施和应用场景方面优势明显，智能算力成为主要增长动力。
• 其他地区：韩国、日本、荷兰在存储、材料和设备领域具有关键地位，中东、北欧和东南亚依托能源和区位优势承接数据中心建设。

算力相关技术与市场

• AI算力芯片：NVIDIA、AMD、Google、AWS等企业主导市场，国产芯片如华为昇腾、寒武纪和海光信息也逐步崛起。
• 数据中心用电：预计全球数据中心用电量将大幅上升，AI导向数据中心用电增长尤为显著。
• 冷却技术：液冷成为主流，冷板式、浸没式、海水冷源等技术各有优劣，适用于不同场景。
• 云平台市场：头部平台主导市场，新兴云厂商加速崛起，云基础设施收入持续增长。

风险与趋势

• 风险提示：

  • 算力需求增长不及预期。
  • 技术迭代和设备供给风险。
  • 能源基础设施约束。
  • 标准化和金融化推进不及预期。

• 未来趋势：

  • 算力竞争转向效率提升。
  • 电力成为算力定价的重要锚点。
  • 云平台和调度系统推动算力市场化。
  • 模型与应用需求持续增长，推动算力结构优化。

总结

算力产业正处于快速发展阶段，其规模和需求由大模型和生成式AI推动，产业链各环节相互作用，形成完整生态。全球竞争格局由美国主导，中国在基础设施和应用场景上具备显著优势，而其他地区在特定领域形成互补。未来，算力将更注重效率和可持续发展，电力、芯片、模型与应用的协同将成为核心。