​​2025年中国人工智能算力基础设施行业分析：788 EFlops智能算力规模开启赋能新纪元​​

人工智能算力基础设施，作为集算力、存力、运力于一体的新型公共设施，正成为驱动数字经济高质量发展和产业智能化转型的核心引擎。随着大模型技术的迅猛迭代与“人工智能+”行动的深入实施，以智算中心为代表的算力底座，其战略地位日益凸显。根据中国信通院最新数据，截至2025年6月底，我国智能算力规模已达到788 EFlops（FP16），展现出强劲的发展势头。然而，在规模扩张的同时，如何从“建得好”转向“用得好”，实现赋能价值的最大化，已成为当前行业面临的核心课题。本报告将深入剖析2025年中国AI算力基础设施的发展现状、关键趋势与未来走向。

​​一、 供需双侧协同演进：从规模扩张到价值赋能​​

2025年，中国人工智能算力基础设施领域呈现出显著的“量质齐升”特征。在供给端，规模持续高速增长。根据国际数据公司（IDC）的评估，2024年我国智能算力市场规模已达190亿美元，同比增长高达86.9%。这一增长背后是硬件国产化的加速突破，2024年我国本土AI芯片出货量超过82万张，市场渗透率从2023年的15%大幅提升至30%，华为昇腾、海光等国产芯片在智算中心建设中扮演着越来越重要的角色。在“东数西算”等国家战略引导下，算力布局持续优化，截至2025年一季度，八大枢纽节点算力总规模达到215.5 EFlops，其中智能算力占比高达80.8%，枢纽节点间20毫秒时延圈已基本实现，为全国一体化算力网奠定了坚实基础。

在需求端，场景化、精细化的趋势愈发明显。过去“大水漫灌”式的算力供给模式已难以满足市场需求，赋能价值的关键在于与具体场景的深度耦合。报告明确指出，大模型的不同计算阶段对算力的需求存在巨大差异。推进千亿级以上参数的基础大模型预训练，需要具备E级（EFlops）计算能力的高端万卡集群支撑，例如OpenAI训练GPT-4动用了2.5万张A100 GPU。而百亿级及以下参数的模型微调或推理任务，依托百P级（PFlops）计算能力的中小型智算中心即可有效支撑。这种需求分层促使智算中心的定位必须更加清晰，地方政府和国资平台主导的智算中心更应聚焦于本地化的行业模型微调与推理应用，而非盲目追求超大规模预训练集群。

供需匹配的核心在于提升运营效率和资源利用率。当前，许多智算中心存在“重建设、轻运营”的现象，资源负载不均衡，赋能价值未能充分释放。为解决这一问题，各方正积极构建算力调度平台，推动算力资源的跨区域、跨主体灵活调度。例如，上海市智能算力资源统筹调度服务平台已接入多方算力，上架总算力规模超过1.8万P；无锡城市智算云平台汇聚了市内外20个算力中心共3555P智算资源，并成功入选工信部国家级试点。这种“池化”与“调度”的能力，是实现算力像水电一样普惠易用的关键一步，也是从简单供给走向高效赋能的重要标志。

​​二、 技术能力体系重构：从硬件堆砌到软硬协同服务化​​

人工智能算力基础设施的建设思路正在发生根本性转变，即从过去侧重于硬件性能的堆砌，转向构建一个涵盖基础支撑、创新服务与运营保障的立体化、软硬协同的关键能力体系。

在基础支撑层面，性能指标愈发精细化。对于训练场景，衡量标准不再仅仅是算力峰值，而是更关注集群算力有效性（MFU，模型计算利用率）、计算集群稳定性和单体集群算力规模。业界实践表明，智算集群算力有效性普遍不高，能达到40-50%已属优秀，这意味着大量计算资源在互联、通信等环节被损耗。因此，通过高速互联网络（如400G/800G技术、超节点架构）优化线性加速比至关重要，摩尔线程夸娥智算中心在70B至130B参数模型训练中，线性加速比可达91%，便是技术突破的体现。对于推理场景，核心指标则转向吞吐率（每秒输出Token数）和端到端时延。推理过程对智算卡的内存和通信带宽要求极高，例如，杭州灵汐类脑智算集群通过异构融合芯片，将首token延迟降至百毫秒乃至十毫秒级，大幅优化了用户体验。

在创新服务层面，智算中心的价值正向上层应用延伸，突出表现为提供全栈式的MaaS（模型即服务）能力。这意味着智算中心不能仅提供裸算力，还需提供从数据治理、模型训练、迁移适配到推理部署的一系列工具链和服务。例如，重庆人工智能创新中心将昇腾硬件深度适配DeepSeek系列模型，构建了全链条国产化服务能力；中兴通讯为电网企业提供的解决方案，则包含了高效的模型迁移适配工具，显著提升了部署速度。这种“算力+模型”的一体化模式，极大地降低了AI应用的门槛，使行业用户能够更专注于业务逻辑而非底层技术细节。

在运营保障层面，可持续性和安全性成为焦点。算力调度的灵活性直接关系到资源利用率和成本效益。前文提到的跨区域调度平台正是提升运营保障能力的实践。同时，安全合规性被提到前所未有的高度。智算中心需要建设覆盖大模型全生命周期的安全服务能力，包括数据语料安全、内容安全、网络防护以及模型备案合规等。百度等企业提供的端到端安全解决方案，正帮助地方智算中心应对这一挑战。此外，算力租赁的性价比、服务响应的时效性等，也都是衡量运营保障能力的重要维度，直接影响到用户的粘性和智算中心的长期健康发展。

​​三、 产业生态融合聚变：从单点突破到协同共生​​

人工智能算力基础设施的真正价值释放，绝非单一主体能够完成，亟需构建一个开放、协同、共生的落地生态。这个生态的核心是围绕“算力”这一基石，深度推进与数据、算法、场景、区域产业等关键要素的协同。

智算与数据要素的协同是激活生态的基础。高质量的数据是训练出优秀模型的“燃料”。温州市人工智能计算中心联合数据机构发布基于可信数据空间的自主创新大模型服务，贵安新区国家枢纽中心打造“存算一体”的数算一体化服务，都是“算力+数据”双轮驱动的典范。通过接入政务、行业等多源数据，智算中心能够吸引更多算法开发和应用落地的力量，提升服务的精准性和价值。

智算与模型算法的协同是提升服务能力的核心路径。武陵山（利川）人工智能计算中心部署“星火+DeepSeek双底座”，成为中西部县域赋能标杆；众多智算中心积极适配国内外主流开源模型，都是为了构建多元模型协同的服务生态，满足差异化的应用需求。这种协同不仅加速了垂直行业专属模型的开发，也促进了国产软硬件技术的快速迭代和成熟。

智算与行业场景的协同是生态持续演进的根本动力。真实的行业场景是检验算力赋能效果的试金石。长安汽车与百度智能云共建的智算中心，支撑了其智能网联与自动驾驶研发，累积了近亿帧标注数据，完成超3万次算法训练。云南交投集团智算中心则聚焦智慧交通，本地化部署多个大模型，打造了36个“AI+智慧交通”场景。这些案例表明，与行业龙头深度绑定，深入具体业务场景，是智算中心避免“空中楼阁”、实现价值闭环的关键。

智算与区域产业的协同是塑造竞争新优势的战略举措。武汉人工智能计算中心吸引400多家企业入驻，孵化300多项解决方案；大连人工智能计算中心打造“一中心四平台”，实现“政产学研用”五位一体。这些实践说明，智算中心正在成为区域产业集聚的磁石和创新孵化的温床，通过赋能传统产业转型升级和培育新兴产业，为区域经济高质量发展注入新动能。​

以上就是关于2025年中国人工智能算力基础设施行业的分析。当前，该行业正经历从规模导向到价值导向的深刻变革，788 EFlops的智能算力规模是坚实的基础，但未来的竞争将更侧重于供需的精准匹配、关键能力的体系化构建以及产业生态的深度融合。展望未来，随着需求场景愈发多元复杂、关键能力趋向集约软性、落地生态强调聚合协同，人工智能算力基础设施必将更深度地融入经济社会发展各领域，成为塑造国家与区域核心竞争力的关键力量。