算力新基建提速,激活国产 AI 芯片新动能

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2026年政府工作报告明确将超大规模智算集群、算电协同纳入新基建工程。另有报道显示,2026 年全国算力基建投资将达4500亿元。我国人工智能基础设施建设进入全面提速期。以云服务商、电信运营商、中央企业为代表的三大主力协同发力,算力投资规模与硬件国产化率正在同步提升。这场由政策引领、市场驱动、产业协同的算力新基建浪潮,将为国产AI芯片打开从“可用”到“好用”、从边缘替代到主流部署的成长通道,成为推动我国算力自主可控、筑牢新质生产力底座的关键力量。

政策与市场双重驱动

2026年成为我国AI基建规模化落地的关键一年。政府工作报告明确将超大规模智算集群、算电协同纳入新基建工程,加强全国一体化算力监测调度,支持公共云发展。这标志着算力基础设施建设上升为国家战略层面的重点任务。

在政策指引与产业需求共振下,全国算力基建投资保持高速增长。据行业测算,2026年全国算力基建投资约4500亿元,智能算力占比持续提升,智算中心成为投资的核心。2026年底全国算力总规模将超300 EFLOPS(FP32),同比增长65%,其中智能算力占比升至58%,AI算力成为绝对主力。

而AI基建的投资主体则呈现云服务商(CSP)、运营商、国企三方协同、合力共建的格局。头部CSP 2026年合计资本开支约4300亿~4400亿元,同比增长20%,AI算力、数据中心、自研芯片是核心投向。三大运营商加快算力网络布局,均已建成万卡级智算集群,推动“云网边端”一体化,成为国家级算力网核心承载平台。央企与地方国资依托能源、土地、资金优势,在国家算力枢纽节点大规模建设绿色智算中心。例如,国家超算互联网郑州节点,建设scaleX万卡超集群,成为国内最大运营中的纯国产AI算力池。

三大主力同向发力,推动我国算力供给从分散走向集约、从小规模走向万卡级集群,为 AI 产业发展提供坚实底座。

加速国产AI芯片“实战练兵”

AI 基建的大规模落地,为国产AI芯片提供了大规模、高压力、真实场景的“练兵场”。媒体报道显示,国内已涌现出多个采用国产AI芯片建设的万卡级集群与训练千亿/万亿参数大模型的标杆案例,覆盖华为昇腾、昆仑芯、寒武纪、壁仞、中科曙光等主流产品技术路线,推动芯片在极限训练中完成性能迭代、可靠性验证与规模化量产。国产AI芯片产业也迎来前所未有的发展窗口期。

其中,国家超算互联网郑州节点部署3万卡异构国产算力池,兼容昇腾、寒武纪、壁仞等多品牌芯片,支撑万亿参数模型训练与AI for Science场景。百度智能云建成3万卡昆仑芯自研集群,深度适配DeepSeek等主流大模型,实现单机8卡运行千亿参数模型、32台服务器支撑全参训练。中国移动哈尔滨智算中心建成1.8万卡纯国产算力集群,采用国产AI芯片,支撑万亿级参数大模型全流程训练。

这些真实场景将持续锤炼国产芯片的集群扩展、高速互联、容错恢复与长期稳定运行能力,推动国产AI 芯片从推理场景为主,向高难度训练场景突破,商业化落地速度显著加快。

生态短板仍需强化

生态仍然是国产算力的短板,但AI基建的建设过程也是国产算力生态从无到有、从弱到强的构建过程。硬件规模化部署可带动软件栈、开发工具、框架适配、模型优化、行业应用全链条成熟,逐步形成自主可控的产业闭环。

对此,行业专家指出,在生态建设上,国产芯片厂商应加快完善芯片+编译器+框架+算子库+调度平台全栈工具链,主流大模型与行业算法优先开展原生适配,令迁移成本与性能损耗下降。服务器、高速互联、液冷散热、算电协同等配套技术同步升级,支撑万卡级集群高效稳定运行。全国一体化算力调度网络推动跨区域、跨厂商算力协同,进一步放大国产芯片的部署规模与应用价值。

AI基建提速不是简单的硬件扩张,而是我国算力自主可控战略的系统性落地。在政策、市场、生态三重驱动下,国产AI芯片正依托万卡集群、千亿模型等硬核场景完成能力跃迁,逐步成为我国 AI 产业发展的主力支撑。随着更多智算中心落地、生态持续完善,国产AI芯片也将在全球竞争中站稳脚跟,为数字经济与新质生产力提供安全、高效、可持续的核心动力。

责编: 张轶群
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