中国AI核心矛盾：算力交付与国产替代加速

背景：推理需求爆发驱动算力供需持续紧张

当前中国人工智能基础设施领域面临的核心矛盾在于算力供给与交付能力的不足。随着大模型能力的突破，推理环节相比训练环节拥有数倍的增长空间，导致国内AI需求远超供给。OpenRouter平台数据显示，2026年5月11日至17日期间，国产模型在Token调用量前十中占据六席，腾讯Hy3 Preview与DeepSeek V4 Flash位列前二，超越Claude等北美主流模型，印证了国产模型能力的显著突破。据艾媒咨询数据，2025年中国整体Token调用量日均约67.45万亿，预计至2026年和2030年将分别扩容至日均306.3万亿和19306万亿，2025-2030年复合年增长率高达210%。

自2024年起，全球AI基础设施投资重心已从训练转向推理。亚马逊、谷歌、微软、Meta及Oracle等主导的全球AI资本开支在2023年至2025年间维持每年近乎翻倍的增长，预计至2030年将超过1.3万亿美元。国内主要云服务商如腾讯、阿里、百度等相继上调算力服务价格，并表明将继续加大资本开支。预计2026年腾讯、阿里巴巴、字节跳动的资本开支将分别达到1319亿元、1800亿元和2857亿元，同比分别增长67%、46%和90%，AI Infra供需紧张态势加剧。

核心内容：“算力租赁+国产算力”成为供给主体

国内AI算力供给主要来源于算力租赁、国产算力及英伟达特供三类。在英伟达特供面临国际政策不确定性、性能受限（如H200虽性能优于H20但仍逊于Blackwell系列）的背景下，“算力租赁+国产算力”凭借更可预期的交付确定性，将成为国内算力的主要优先供给方。

算力租赁行业正快速扩张，头部企业如协创数据、宏景科技等在2026年第一季度展现出持续的业绩高弹性。协创数据2026Q1归母净利润同比增长343.45%，宏景科技净利润同比增长200%。这些企业通过大规模预付锁定上游芯片产能，并与头部互联网企业签订长期订单，具备独立的、稀缺的供应链能力。国产算力生态也在加速成熟，2025年中国AI芯片出货量约400万片，其中国产占比首次突破40%。海光信息、寒武纪等国产芯片公司市场份额突破，存货与预付账款大幅增长，显示出强劲的供应链弹性。

数据与中观支撑：超节点、光互联与CPU的关键角逐

未来算力供给的发力点主要集中在超节点、光互联与CPU三个领域。在超节点方面，英伟达Vera Rubin NVL72 Pod预计2026年第三季度启动大规模出货。国产超节点有望于2026年秋季迎来突破，华为昇腾950超节点将于2026年Q4上市，支持8192张昇腾卡，算力达8 EFLOPS FP8；中科曙光已实现6万卡计算集群真机落地。在光互联方面，CPO正式进入2026年产业化元年，鸿海集团已提前向英伟达交付全光CPO交换机机柜，2026至2027年出货目标上修至超过5万台。在CPU方面，Agentic AI计算结构驱动下，服务器CPU重要性提升，配比从1:8向1:2演进，英特尔、AMD、ARM等均表明当前CPU增量需求强劲。

结论与价值：维持计算机行业“推荐”评级

鉴于推理需求拥有数倍空间，中国AI需求远超供给，算力交付成为行业核心矛盾。国内AI算力供应长期主体仍为“国产算力+算力租赁”，并围绕超节点、光互联与CPU等关键技术领域展开角逐。算力租赁、国产AI芯片、CPU、交换机、超节点OEM、电源以及液冷相关企业有望核心受益。基于此，维持对计算机行业“推荐”评级。相关受益公司包括超节点OEM领域的浪潮信息、中科曙光等；算力租赁领域的协创数据、宏景科技等；CPU领域的海光信息、中国长城；AI芯片领域的寒武纪、海光信息等。