中原证券发布算力产业深度分析报告，从算力定义、国家算力网络总体规划、产业链结构、AI拉动的算力需求增长以及河南算力产业布局等多个维度展开全面分析。报告指出，算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。截止2024年底，我国算力总规模达280EFLOPS，位居全球第二（占比26%），其中智能算力90EFLOPS（占比32%）。随着AI大模型快速发展，算力需求爆发性增长，AI服务器、液冷、国产AI芯片成为三大核心增长点。
算力产业定义与国家总体规划
算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。计算力包括了通用计算能力、智能计算能力和超级计算能力三个类型。截止2023年底，我国计算力位于全球第2，占比26%，仅落后于美国（32%），远领先于其他国家。从算力结构来看，通用算力仍然占比最大，但智能算力作为AI发展的重要支撑，占比在快速提升过程中。
我国面临算力需求与电力供给的区域错配问题。由于东部经济发达地区对算力需求更大，2016年仅北上广三地数据中心占比就达45.6%。而电力供给主要集中在西部和北部，2024年全国十大电力装机省份中5个都是中西部地区。算力产业是高耗能产业，2022年全国数据中心耗电量达2700亿千瓦时（占全社会用电量约3%），在这一趋势下，东部电力缺口进一步加大。
为应对这一挑战，国家实施“东数西算”工程，确立8个国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群。京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝代表经济发达区域和算力主要需求方，贵州、内蒙古、甘肃、宁夏能源丰富、气候适宜，承载东部数据备份和非实时算力需求。截止2024年3月，10大集群算力总规模超146万标准机架，整体上架率62.72%，东西部枢纽节点间网络时延已基本满足20ms要求。
我国算力规模发展目标与完成情况（2024-2025E）| 指标 | 2024年完成 | 2025年目标 | 完成进度 |
|---|
| 算力总规模（EFLOPS，FP32） | 280 | 300+ | 超额完成 |
| 智能算力占比 | 32% | 35% | 接近目标 |
| 存储总量（EB） | 1580 | 1800 | 超额完成 |
| 先进存储占比 | 28% | 30% | 接近目标 |
算力产业链：芯片占据核心价值
从算力产业链来看，算力产业主要载体是数据中心，其中服务器作为计算力的承载者，是数据中心的核心设备。服务器中的CPU、GPU、内存、硬盘等核心部件占据了绝大部分价值。从不同类型服务器的成本构成来看，基础型服务器芯片成本占比超30%，高性能服务器超60%，机器学习型服务器芯片成本占比超80%。
CPU方面，X86架构仍占据主导，2022年市场份额超90%。英特尔仍占数据中心CPU市场70.77%份额，但AMD竞争持续提升。英伟达2026年将推出自主架构VeraCPU，云厂商自研CPU（AWS、阿里云）及Ampere、华为海思等ARM架构厂商加速发展，X86市场份额预计将持续被蚕食。
GPU方面，AI业务带动需求爆发式增长。2023年AI大模型训练需求暴增，英伟达产能难以满足市场需求。英伟达通过CUDA生态构建了强大壁垒——自CUDA推出以来累计投入近100亿美元，全球主流深度学习框架都基于CUDA加速。2022Q4至2024Q4，英伟达、AMD、英特尔三大芯片厂商数据中心业务收入增长342%。
大模型驱动算力需求爆发，推理模型开启新范式
2022年11月OpenAI推出ChatGPT，大模型加速发展拉开序幕。OpenAI的成功源于Transformer遵循的Scaling Law——在增大模型参数数量、训练数据、计算量时带来系统能力稳步增长。GPT到GPT-4参数从1.17亿增长至1.8万亿，训练数据从BooksCorpus扩展至海量互联网数据。
推理模型的出现将Scaling向后训练和推理阶段转移。OpenAI o1有效提升了大模型解决科学、编码、数学等复杂问题的能力。以DeepSeek-V3为例，预训练阶段训练时间266.4万H800 GPU小时，文本延伸11.9万小时，后训练仅0.5万小时，推理模型通过对基础模型进行强化学习等后训练过程来提升逻辑推理能力，算力开销进一步向推理阶段转移。
DeepSeek-R1发布后，大模型逻辑推理能力提升、成本显著下降、开源阵营在性能上实现超越，AI应用集齐全面落地的三大关键要素。随着AI应用进入爆发期，应用端的推理需求将成为下一阶段拉动算力增长的主要驱动力。全球科技厂商持续加大算力资本投入，美国5大科技厂商2025年资本开支持续攀升，国内阿里、腾讯、百度2024Q4资本开支同比+260%。
算力产业三大增长点：AI服务器+液冷+国产芯片
AI服务器持续快速增长。IDC预测2024年中国AI服务器市场规模达190亿美元（同比+87%），2028年将达550亿美元，2023-2028年CAGR达40.2%。浪潮、新华三、宁畅位居国内AI服务器市场前三，占据近70%份额。
液冷即将迎来规模化应用。2023年我国液冷服务器市场规模15.5亿美元（同比+52.6%），2024H1达12.6亿美元（同比+98.3%），加速趋势明显。预测2023-2028年CAGR达47.6%，2028年规模达102亿美元。当单个机架功率超10kW后，冷板液冷成本将低于传统风冷，当前新建机架20kW起步、向60kW普及，液冷已成刚性需求。
国产AI芯片持续突破。国内AI服务器芯片国产化率从2023上半年10%提升至2024上半年20%，国产芯片持续发展壮大。2025年3月，蚂蚁集团利用国产芯片训练出2900亿参数大模型，性能与H800训练模型相当，训练成本降低20%，成为国产芯片在AI训练领域的标志性突破。
