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算力供需与国产芯片产业链现状研究

（EXK-A-007 深度专题调研报告）

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报告编号： EXK-A-007 二级赛道： 半导体与算力 编制单位： 经纬智汇信息咨询有限公司（北京） 报告用途： 内部参考 密级： 内部资料，请勿外传 成文日期： 2026 年 7 月 8 日 数据截止： 2026 年 7 月

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内容摘要（Executive Summary）

本报告以全球视野、多层次颗粒度，对全球与中国算力供需现状及国产芯片产业链的技术、市场、政策全景进行系统调研，旨在为企业立项、技术选型与投资决策提供依据。核心发现如下：

第一，需求端已确立由训练向推理迁移的结构性拐点。根据 IDC 与浪潮信息《2025 中国人工智能计算力发展评估报告》，2023—2028 年中国智能算力规模五年复合增长率预计达 46.2%；中国智能算力规模 2024 年达 725.3 EFLOPS（FP16 口径），2025 年预计 1037.3 EFLOPS，工业和信息化部口径下 2026 年初已超过 1590 EFLOPS。与此同时，推理算力需求占比由 2023 年的 36% 升至 2026 年预计的 73%，成为最重要的结构性趋势。

第二，供给端呈现"通用算力相对过剩、智能算力相对短缺、东西部资源错配"的三重结构性失衡。全国互联网数据中心（IDC）机柜平均上架率约 58%，西部资源利用率偏低，2025 年 4 月起国家对算力中心建设实施窗口指导。

第三，国产人工智能（AI）芯片于 2025 年迎来关键节点。根据 IDC 年度数据，中国 AI 加速卡全年总出货约 400 万张，本土厂商合计约 165 万张、市场份额首次突破四成达 41%；华为昇腾以 81.2 万张（约占全市场 20%）居国产首位，寒武纪、海光信息实现规模化盈利。然而，先进制程、高带宽存储器（HBM）、电子设计自动化（EDA）工具、半导体设备四个环节仍存在明显对外依赖。

第四，竞争格局由英伟达绝对垄断转向国产梯队成型。英伟达在中国 AI 芯片市场份额由制裁前的近 95% 降至 2025 年的约 55%，国产厂商形成以华为为第一梯队、阿里平头哥与百度昆仑芯为第二梯队、寒武纪与海光及国产 GPU 企业跟随的清晰格局。

第五，政策与资本形成双轮驱动。美国出口管制历经四年五轮升级，客观上加速了国产替代进程；国家集成电路产业投资基金三期于 2024 年 5 月注册成立，注册资本 3440 亿元，重点投向设备、材料、先进封装与 HBM 环节。

综合判断，训练侧短期仍需依托英伟达存量算力过渡，推理侧的国产替代性价比拐点已现；产业链投资的确定性由高到低依次为先进封装、HBM、设备与 EDA、芯片设计。

目 录

• 第 1 章　引言与研究背景
• 1.1　研究缘起
• 1.2　研究范围界定
• 1.3　研究方法与数据说明
• 第 2 章　算力供需现状分析
• 2.1　需求侧驱动因素
• 2.2　需求侧量化数据
• 2.3　供给侧装机、利用率与结构性错配
• 2.4　算力成本结构
• 2.5　本章小结
• 第 3 章　国产芯片产业链全景剖析
• 3.1　产业链结构概览
• 3.2　设计环节
• 3.3　制造环节
• 3.4　先进封装环节
• 3.5　存储环节
• 3.6　设备与材料环节
• 3.7　EDA 环节
• 3.8　本章小结
• 第 4 章　核心技术原理与瓶颈剖析
• 4.1　芯片架构对比
• 4.2　先进制程约束
• 4.3　HBM 技术难点
• 4.4　软件生态壁垒
• 4.5　系统级突围范式：华为 CloudMatrix384
• 4.6　核心专利与前沿技术动态
• 4.7　本章小结
• 第 5 章　政策与国际环境
• 5.1　美国出口管制演进
• 5.2　中国产业政策
• 5.3　全球竞争格局
• 5.4　本章小结
• 第 6 章　竞争格局分析
• 6.1　全球市场份额
• 6.2　中国市场格局
• 6.3　主要厂商优劣势对比
• 6.4　国产替代进度总览
• 6.5　本章小结
• 第 7 章　机遇与突破方向
• 第 8 章　核心风险提示
• 第 9 章　结论与建议
• 9.1　主要结论
• 9.2　分领域分阶段分析建议
• 9.3　关键观察指标与阈值
• 9.4　研究局限性说明
• 附录 A　术语与缩略语表
• 附录 B　图表清单
• 附录 C　数据口径对照表

第 1 章　引言与研究背景

1.1　研究缘起

2022 年 11 月生成式对话模型 ChatGPT 发布，全球生成式人工智能进入快速发展期，算力作为数字经济核心生产要素的地位显著提升。与此同时，美国自 2022 年 10 月起对华实施密集的 AI 芯片与半导体设备出口管制，使中国算力产业进入需求爆发与供给受限并存的特殊阶段。在此背景下，系统厘清算力供需现状、剖析国产芯片产业链的真实进度与瓶颈，对企业立项、技术选型与投资决策具有现实意义。

1.2　研究范围界定

本报告聚焦以下六个方面：全球与中国算力供需现状及量化数据；国产 AI 芯片产业链上中下游全景（设计—制造—封测—设备材料—EDA—存储）；核心技术原理与瓶颈；政策与国际环境；竞争格局；未来趋势与建议。研究对象以云端 AI 算力芯片为主，兼及边缘与终端。时间视角覆盖 2020 年至 2030 年，涵盖历史脉络、现状与趋势预测。

1.3　研究方法与数据说明

本报告采用桌面研究法，通过多源信息交叉验证获取数据。主要数据来源包括：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TrendForce、Omdia、SEMI、Yole 等国内外调研机构；高盛、摩根士丹利、伯恩斯坦、中信证券等机构研报；美国工业和安全局（BIS）出口管制文件；华为、寒武纪、中芯国际等企业财报与发布会公开信息；以及权威行业媒体报道。

研究方法上采取定性与定量相结合、宏观—中观—微观多层次覆盖的原则。需要说明的是，算力规模数据存在口径差异：IDC 采用 FP16 口径测算，中国信通院蓝皮书采用 FP32 换算口径，工业和信息化部另有统计口径，报告在相关数据处均予以标注（详见附录 C）。对 2026 年及以后的预测数据，报告统一标注为机构预测或估算，不作为确定性结论。对来源可靠性较低或存在争议的数据，报告予以明示。