回頭看 | 2025算力產業盤點：誰是真正贏家？

芯片破壁，液冷落地，超節點領航。

2025年，全球算力產業正式邁入ZFLOPS（1021次/秒）時代，算力作為數字經濟時代的核心生產要素，實現從技術支撐工具向產業賦能引擎的根本性轉變。從核心芯片的架構革新到服務器的形態迭代，從液冷配套的規模化落地到應用場景的縱深滲透，全產業鏈呈現“硬件筑基、技術賦能、生態協同、場景落地”的鮮明發展格局，同時行業競爭邏輯從“單點突圍”轉向“生態博弈”，開放協同成為破局關鍵。

《通信產業報》全媒體研究組基于權威機構與媒體發布的數據及案例，聚焦芯片、服務器、配套設施、應用場景四大核心環節，系統梳理技術趨勢與行業現狀，全景呈現2025年算力產業發展新圖景。

芯片：國產生態加速構建

2025年，算力芯片領域形成“尖端技術突破與普惠生態落地”雙向驅動的發展格局，國產勢力在通用AI芯片、量子芯片兩大賽道同步發力，逐步打破國際壟斷格局。

在量子計算賽道，中國實現從實驗室研發到產業化臨界點的跨越，2025年9月，中國科學技術大學團隊宣布成功研制光量子計算原型機“九章三號”，首次實現對255個光子的精確操控，刷新了量子計算領域的世界紀錄，將中國推向全球量子科技競爭的制高點。“九章三號”通過時空解復用探測技術，將光子操縱數量從“九章二號”的113個提升至255個，輸出態空間維度達10量級。在處理高斯玻色取樣任務時，其速度較“九章二號”提升100萬倍，比全球最快超級計算機“前沿”（Frontier）快1.2億億倍。

通用與AI芯片領域，國產AI芯片已在推理計算、特定模型適配及軟硬件協同、系統級優化領域具備實際交付與規模部署能力，而英偉達與推理芯片企業 Groq 達成交易、谷歌發布推理專用 TPU Ironwood，均釋放出強烈信號 —— 推理不再是訓練的附屬品，更是決定 AI 應用能否規模化落地的核心關鍵，當下 AI 芯片競爭已跳出單純比拼制程與峰值算力的單一維度，難以再以此構建核心壁壘，未來比拼的核心將是“芯片+系統+軟件”的整體實力，中國 AI 芯片版圖也正隨之完成進階，從早期的“概念公司”階段穩步邁向實打實的“產品公司” 階段。

在核心技術與產品落地方面，國產廠商實現多項關鍵突破，昇騰系列芯片將于2026年第一季度推出950PR型號，同年第四季度發布950DT；隨后在2027年第四季度推出昇騰960，并于2028年第四季度迎來昇騰970的上市。950芯片采用了華為自主研發的高帶寬內存（HBM），增強了對低精度數據格式的支持，提升向量計算性能，互連帶寬實現了2.5倍的提升。沐曦股份2025年推出的首款全國產通用GPU曦云C600，性能介于A100和H100之間，實現了從芯片設計到封裝測試的全流程國產供應鏈閉環，預計今年年底進入風險量產階段，2026年上半年正式量產。

與此同時，國產GPU廠商密集沖刺資本市場，12月5日摩爾線程率先登陸科創板，憑借募資規模成為2025年科創板最大IPO，12月17日沐曦股份科創板上市再掀熱度，首日股價大漲692.95%，單簽盈利36.26萬元刷新A股打新紀錄，在科創板之外港交所同樣成為核心發力方向，近日壁仞科技已開啟招股流程，計劃2026年1月2日在港交所掛牌，此次上市若順利落地，壁仞科技將成為港股市場首只GPU概念股。

服務器：

超節點成競爭焦點，高密與智能適配升級

2025年，服務器行業圍繞“高密、節能、可擴展、智能化”四大方向迭代升級，模塊化設計成為破解算力需求多樣化的核心方案，同時與液冷技術、開放架構深度綁定，推動算力集群效能實現量級提升。

超大規模集群建設是2025年算力產業發展過程中的關鍵亮點之一，華為昇騰384超節點打破了以CPU為中心的馮諾依曼架構，創新提出了對等計算架構，憑借高速總線互聯技術實現重大突破，把總線從服務器內部，擴展到整機柜、甚至跨機柜。不過，華為昇騰以單一廠商為主導的垂直整合路線，僅支持昇騰910C加速卡。超節點技術的核心技術在于靈衢總線，該技術通過首創對等互聯架構，打破以CPU為中心的傳統控制模式，通過統一內層互聯協議，簡化多層協議帶來的通信冗余，通過實現內存統一編譯，構建全局化內存資源池，顛覆了傳統集群服務器的技術范式，重塑算力互聯架構。

中科曙光發布的scaleX萬卡超集群成為行業標桿，作為全球首個單機柜級640卡超節點，采用“一拖二”高密架構設計，不僅實現了單機柜640卡超高速總線互連，而且可以通過雙scaleX640超節點組成千卡級計算單元。從架構來看，scaleX640超節點采用了AI計算開放架構，在硬件層面支持多品牌加速卡，軟件層面兼容主流計算生態；支持MoE萬億參數大模型訓練、高通量推理、科學智能（AI4S）等前沿場景。在性能表現上，據中科曙光方面介紹，相比業界同類產品，scaleX640超節點的綜合算力性能實現了倍增，單機柜算力密度提升20倍。

中興通訊以自研AI大容量交換芯片為基石，創新推出了面向高性能訓練和推理的正交超節點系統，有效破解傳統單機算力“天花板”困局，推動算力普惠。它具備業界領先的集成度與擴展能力，支撐打造軟硬協同、以網強算、開放解耦、高效高穩的萬卡、十萬卡超大規模智算集群，能有效支持萬億參數以上的主權大模型訓練。

從產業格局來看，中國服務器市場集中度穩步提升，中興通訊、浪潮、超聚變、新華三合計占據 52.5%市場份額，寶德計算、華鯤振宇、聯想等企業中標份額上升較快。與此同時，AI算力服務器起量，運營商加大了對人工智能算力服務器的需求。例如：今年上半年，中國移動發標采購人工智能通用計算設備（推理型）約7058臺。

在算力基礎設施布局中，服務器作為核心載體支撐起全國算力網絡的規模化擴張。2025年我國算力市場規模預計將達8351億元，同比增長超30%；截至2025年6月底，我國在用數據中心標準機架規模1085萬架，較上年大幅增長。“東數西算”八大樞紐節點持續釋放效能，截至今年一季度，我國“東數西算”八大樞紐節點算力總規模達到215.5EFLOPS（每秒百億億次浮點運算次數），智能算力規模占樞紐節點算力規模的80.8%。此外，互聯網廠商成為高端服務器采購主力，海光信息等企業針對性推出定制化產品線，通過深度適配客戶需求提升性價比，推動國產服務器在核心商業市場的滲透率持續提升。

配套設備：

液冷規模化落地 綠電與算力融合發展

隨著全球數字化轉型加速，AI算力需求爆發式增長，傳統風冷技術因散熱效率低、能耗高、噪音大等問題，已難以滿足高功率芯片和超大規模數據中心的需求。在此背景下，液冷技術憑借其高熱傳導效率、低能耗和靜音優勢，成為散熱領域的技術革新方向。2025年是液冷技術從概念驗證走向規模化應用的關鍵一年，在“雙碳”目標與智算中心高密化需求驅動下，液冷成為數據中心綠色轉型的核心配套，政策支持與市場需求形成共振，推動行業實現“能效突破、成本下行、標準完善”三大跨越。

技術與產品層面，液冷方案實現能效與成本的雙重優化。例如，呼和浩特市和林格爾新區的內蒙古百川數字科技有限公司生產的超聚變全液冷服務器，制冷電能利用效率低至1.06，從源頭端有效降低了數據中心能耗。在成本控制方面，通過供應鏈整合、模塊化交付及規模化生產，將液冷系統初期投資與傳統風冷持平，徹底打破此前“高成本”制約；在運維保障方面，配套研發專用清洗劑、智能運維車等產品，構建從安裝部署、日常運維到故障處置的全生命周期服務體系，解決了液冷技術大規模推廣的后顧之憂。

綠色算力與綠電融合發展成為2025年一大特點。近年來，能耗激增的壓力迫使科技巨頭重新審視能源策略。阿里云、騰訊云、華為云等均在“東數西算”國家樞紐節點建設超大規模算力中心，并普遍采用綠電供電模式降低成本。例如，2025年阿里云新增青海節點，依托當地太陽能、風能及年均5℃的低溫環境，PUE輕松壓至1.2以下，能耗較全國平均水平低40%。騰訊河北懷來東園數據中心“風光儲”新能源微電網示范項目建成投運，預計每年可減少近8000噸碳排放，并節省超過350萬元的電費。

在光模塊領域，近年來，全球光模塊制造行業呈現“東進西退”的趨勢，我國光模塊廠商發展迅速，北美傳統光模塊廠商市場份額逐步下滑，競爭格局相對集中。全球光模塊市場集中度較高，中國企業憑借技術、產能及客戶綁定優勢，合計占據全球60%以上市場份額。

在中國光模塊產業的激烈角逐中，頭部廠商依托技術路線與市場定位的差異化布局，構建起各具特色的競爭壁壘，形成多元并行的產業格局，作為全球光模塊領域的領軍者，中際旭創深耕數據中心高速光模塊賽道，展現出強勁的技術迭代與量產能力。目前其800G及以上高端產品成為營收主力；1.6T光模塊成功通過英偉達、谷歌等國際巨頭認證，量產計劃已提上日程，技術合規性與市場認可度領跑行業。

新易盛以點對點光模塊為核心競爭力，近年來加速高端產品布局，800G 光模塊營收占比已提升至 40%，成為公司業績增長的重要支撐。通過收購Alpine Optoelectronics，新易盛實現硅光芯片自主封裝能力的突破，構建起從芯片封裝到模塊制造的垂直整合產業鏈，成本控制優勢顯著。此外，公司客戶結構呈現多元化分布，有效降低單一客戶依賴風險，增強了在全球供應鏈中的抗波動能力。此外，光迅科技、華工正源等綜合型企業則憑借全產業鏈布局優勢，在電信光通信網絡與數據中心網絡兩大領域同步發力、持續突破。其中，華工正源在超高速光模塊技術上實現重大創新，發布全球首款3.2T液冷CPO（共封裝光學）方案，打破行業技術瓶頸。

應用場景：

數實融合縱深滲透，垂直領域釋放算力價值

2025年，算力應用從互聯網行業加速向實體經濟縱深滲透，目前，算力已覆蓋制造、農業、電力、交通、醫療、金融、影視等十大核心領域，形成一批可復制、可推廣的規模化應用場景，算力價值從“輔助支撐”向“核心決策”延伸，成為驅動行業提質增效的關鍵引擎。不同領域基于自身需求特點，形成差異化的算力應用模式，推動數實融合進入新階段。

制造業領域，算力與工業大模型深度融合，重構生產制造流程。11月27日，工業和信息化部等六部門正式公布首批15家領航級智能工廠名單，涵蓋裝備制造、原材料、電子信息、消費品等關鍵行業，標志著我國智能制造從數字化、網絡化邁向智能化的關鍵跨越。作為制造業智能化的最高標準代表，這些領航級工廠實現了新一代信息技術與先進制造技術的深度耦合。工業和信息化部12月26日發布的數據顯示，預計2025年電信業務總量和軟件業務收入分別同比增長9%和12%左右，數字產業業務收入同比增長9%左右；累計建成7000余家先進級、500余家卓越級智能工廠，全國工業5G專網項目超過2萬個、5G工廠超過8000家；人工智能核心產業規模超過萬億元。

例如，中聯重科挖掘機智能工廠通過算力驅動全流程自動化與智能化升級，作為首批領航級智能工廠，這里的人工智能技術場景應用率超80%，從鋼板下料到整機下線僅需6.5天，平均每6分鐘即可下線1臺挖掘機。

能源與交通領域，算力成為保障安全運行、優化資源配置的核心支撐。電力行業中，南方電網垂直大模型“大瓦特”實現規模化應用，日活從年初的1000萬次上升至12月的4000萬次，廣泛應用于電力巡檢、故障排查、智能調度等場景，該平臺共助力1.1萬名員工完成2.2萬個智能體的創建與發布，全面覆蓋數字化域、辦公域、人資域等22個業務域。交通領域，“車路云一體化”應用場景從封閉測試逐步走向開放運營，形成多元化商業化落地格局，并推動產業生態融合。深圳和上海均已啟動Robotaxi規模化驗證。天津市首條智能網聯汽車示范應用線路運營一年,行駛里程便突破了4萬公里。

醫療與影視領域，算力推動行業創新模式變革。醫療領域，在復旦大學醫學院，基于醫生、患者和科研等場景的垂直模型和智能體正在開發落地當中，實現醫生有AI智能體助手，患者有AI健康顧問。華大基因2025年推出的基因檢測多模態大模型GeneT及AI智能分析解讀平臺SIRO，通過超百萬級的高質量數據訓練，構建了百億級的高質量token，結合解讀專家經驗，實現基因組數據的精準智能解讀。影視領域，在上海電影制片廠，國內首部超百分鐘生成式人工智能擬真人劇集近日上線，制作周期縮短了三分之二，成本大幅降低，項目背后的支撐就是影視專屬算力池，滿足實時渲染、文生視頻、虛擬拍攝等多樣化需求。

金融與消費端場景，算力賦能服務效率提升與新業態涌現。金融領域，北京銀行加快打造“人工智能驅動的商業銀行”，建成了“1213”AI體系，即一體化算力底座、兩大模型開發運營平臺、100余項AI能力、300余項AI應用場景建設。中國銀行分布式技術平臺已對接352個應用，前端技術平臺推廣至186個應用，大數據技術平臺推廣至174個應用。平安銀行構建大模型能力體系，通過監督微調、強化學習、大模型自主規劃、智能體等技術進行模型調優訓練，提升重點場景應用能力，截至6月末，平安銀行已落地大模型應用場景超330個。

三大趨勢：

異構協同、高密集成、超低能耗

芯片層面，專用化與異構化并行發展成為主流趨勢，單芯片性能瓶頸推動多類型算力芯片協同組網。GPU、NPU、量子芯片、神經擬態芯片等不同技術路線的芯片各司其職，通過異構集成技術形成協同算力體系，滿足通用計算、AI訓練、尖端科學計算等多樣化需求。芯粒技術逐步走向成熟，預計2026年進入快速發展期，通過將不同功能的芯片裸片集成封裝，打破單芯片制程與性能限制，實現算力與能效的精準匹配，為后摩爾時代算力增長提供核心支撐。同時，國產芯片持續突破制程與架構瓶頸，全流程國產化供應鏈逐步完善，硬件自主可控能力持續提升。

服務器與配套硬件層面，模塊化與液冷原生設計深度綁定，高密部署、超低能耗成為標配。通過芯片級、系統級散熱優化，進一步提升空間利用率與算力密度，中科曙光scaleX萬卡超集群實現的單機柜640卡集成方案，代表了當前高密部署的發展趨勢。液冷技術領域，浸沒式架構加速替代冷板式成為主流，精準溫控、介質優化與全生命周期運維技術持續升級，PUE向1.05逼近，進一步挖掘節能潛力。此外，高速互連網絡技術快速迭代，國產400G及以上速率互連芯片實現突破，打破海外壟斷，為超大規模集群提供低延遲、高帶寬的連接支撐。

算力調度從單點部署走向全局協同，國家算力互聯網服務平臺實現“算力統一接入、統一調用”，跨區域、跨架構算力流通能力顯著提升。開放架構成為算力集群建設的重要邏輯，通過分層解耦、標準統一，打破不同廠商設備與軟件的兼容性壁壘，實現多品牌芯片、服務器、軟件的協同運行，降低用戶遷移成本與運維難度，光合組織、超以太網聯盟等產業聯盟持續推動標準完善，加速開放生態構建。

端側算力能力大幅提升，“云訓邊推、端側落地”的協同模式加速形成。隨著模型壓縮、量化技術及專用NPU算力突破，邊緣端輕量型算力節點廣泛部署于工業現場、交通路口、智能終端，實現低延遲、高可靠的算力供給。這種三級協同體系不僅滿足了不同場景的算力需求，更實現了算力資源的高效利用，中心云聚焦大規模訓練與全局調度，邊緣端聚焦實時響應與本地處理，終端實現個性化應用落地，形成多層次、全覆蓋的算力供給網絡。

算力應用從行業外圍輔助環節向核心決策環節延伸，工業大模型、生產優化決策中樞、智能運維系統等深度融入行業生產運營流程，成為企業核心競爭力的重要組成部分。農業智能育種、采礦智能掘進、航空航天仿真等前沿場景進入示范驗證階段，算力與行業知識的融合不斷深化，推動行業生產模式的根本性變革。數實融合效率持續提升，算力對實體經濟的賦能效應持續凸顯。

垂直領域算力生態加速成熟，針對不同行業需求的專用算力池、行業大模型持續涌現，影視專屬算力池、醫療智算平臺、電力算力中樞等針對性解決方案逐步落地，精準匹配行業需求。同時，開源生態與商業生態形成互補，DeepSeek開源模型打破閉源壁壘，降低中小企業與科研機構的創新門檻，商業廠商通過定制化服務滿足大型企業的高端需求，形成多層次的生態格局。新興領域中，元宇宙實時渲染、腦機接口、量子計算應用等成為算力需求新引擎，為算力產業持續增長提供支撐。

撰寫：李洪力

編輯：洪力

指導：辛文