可能沒有人不關注經濟增長，可能也沒有人否認AI是眼下的第一生產力。算力已然成為眼下最熱火朝天的新型基建，也正拉動經濟增長。

最近頻繁和參與到半導體產業鏈不同環節的朋友聊起，大致能判斷：其一、國產算力芯片迎來了黃金發展期。美國出口管制創造了歷史性的替代窗口，2030年國產AI芯片市場規模可能接近或超過萬億元，國產化率提升至65%，非CUDA生態成熟。其二、算力基建投資有著明顯的乘數效應。如果專家們說的“每1元算力投資帶動3-4元GDP增長”屬實，那么拉動系數是傳統基建的2倍。其三、三大運營商與政府是這一新型基建的投資主力。2025-2030年三大運營商智算中心建設投資累計超6300億元，各級政府與央企投資近萬億元，已是“國家隊引領、市場化補充”的投資格局。

這種新型基建，正在改變中國固定資產投資結構與產業發展路徑。

回過頭看5月18日統計局公布的1-4月全國固定資產投資數據：累計同比下降1.6%，增速較一季度下降3.3個百分點。如扣除房地產開發投資，投資同比增長1.3%，較前值低3.5個百分點。投資同比表現遠不及市場預期。分產業看，第一產業投資3150億元，同比增長10.1%；第二產業投資51065億元，增長2.5%；第三產業投資87077億元，下降4.2%。

圖1：固定資產投資（不含農戶）同比增速，來源：統計局

很多人都認為互聯網和相關服務計入第三產業，所以有一問，現在如此大規模地投入算力建設，為何第三產業的固定資產投資還下降這么多？

算力基建投資的產業歸屬，主要取決于聚焦的是“硬件制造”還是“數據中心的建設與運營”這兩個不同環節。根據現行的《國民經濟行業分類》，單一的固定資產投資項目需根據其建成后的主要經濟活動來確定分類（行業劃分并非一成不變）。由此，如果是硬件制造（如服務器），應屬于第二產業的C39（計算機、通信和其他電子設備制造業）。如果是智算中心建設，橫跨了C39、E48（土木工程建筑業）和164（互聯網和相關服務）。如果是算力運營與服務，應屬于第三產業的I64或I65（軟件和信息技術服務業）。

由此，算力不是單一行業，而是“制造+建設+服務”三位一體的新型基礎設施。P個S，基建是“建數據中心、買服務器、搭網絡”；先進封裝屬于芯片制造/封測環節，歸到“半導體制造投資”。

圖2：2026年3月5日《政府工作報告》，來源：中國政府網

2026年政府工作報告首次將算電協同納入新基建戰略——打造智能經濟新形態。上圖內容看完，也就大概有了譜。

從算力基建硬件制造環節與數據中心建設與運營環節這兩大核心環節來看，硬件制造環節的核心特征是技術密集、資本密集，是算力基建價值創造的源頭，占算力基建總投資的60%-70%（中國信通院《中國算力產業全景圖（2025））。

作為算力硬件的核心，包括通用計算芯片（CPU）與AI加速芯片（GPU/NPU/ASIC/FPGA）。其中AI加速芯片是當前增長最快的細分領域，2025年占算力芯片總市場規模的68%。

服務器整機層中，AI服務器已成為主流，單臺AI服務器價值量是通用服務器的8-12倍（IDC《2025 年全球 AI 服務器市場跟蹤報告》）。2025年中國AI服務器出貨量占比已達32%，預計2030年將超過50%。

網絡設備層中，光模塊與交換機是算力集群互聯的關鍵，萬卡級智算中心對 1.6T以上高速光模塊需求呈爆發式增長，單集群光模塊價值量可達數億元。

數據中心建設與運營環節的核心特征是重資產、長周期、強運營，是算力價值實現的樞紐，占算力基建總投資的30%-40%。數據中心產業鏈以IDC（Internet Data Center）為核心載體，向上游延伸至基礎設施與硬件，中游聚焦IDC建設與運營，向下游覆蓋算力服務與應用。

智算中心是今年的高頻詞。政策要求建設萬卡級集群（算力≥1000PFlops，加速卡≥10000 張），如中國移動在甘肅慶陽累計投資24億元建成的智算中心，約占其總算力投資的48%。中國電信在杭州的智算中心總投資超過50.1億元，可以容納2萬個機架。

通用數據中心則是“東數西算”工程的關鍵載體，重點布局于八大樞紐節點，約占總算力投資的37%。算力網絡設施需要構建全國一體化調度體系，實現算力互聯互通，約占總算力投資的15%。

市場信息能看到電信運營商是投資主力。根據財報，截至2025年底，中國電信自有及接入智算總規模達91 EFLOPS（每秒可執行一百億億次浮點運算）。中國移動的自建+可調度總智算規模達到92.5 EFLOPS，實現百卡至超萬卡的全規格計算能力，對外服務IDC標準機架超150萬架。中國聯通已建成7個百兆瓦級AIDC園區，智算規模達到45 EFLOPS。

中國算力芯片產業發展獲得了國家層面的系統性政策支持，形成了從頂層設計到具體實施的完整政策體系：

可以注意到這個領域有著明確的國產化強制導向。政策要求新建智算中心核心設備國產化率不低于70%，政府采購項目優先采用國產算力芯片。也可以留意到，我們在適度超前建設——“十五五”規劃將算力網納入新型基礎設施“三張網”（“六張網”總投資約7萬億元，其中算力網專項投資約3.5萬億元，并非全部計入算力基建）。政策也在支持國產算力軟件生態建設，推動CANN、OneFlow 等本土計算框架與工具鏈成熟。

這當然與市場格局分不開。英偉達的中國市場份額斷崖式下跌，2026年5月4日，黃仁勛坐在美國兩黨議員組織的“特別競爭研究項目”專訪鏡頭前承認，（當下）英偉達在華高端AI加速器（如H100/H200等數據中心芯片）直接銷售新增銷售降至零。

當美國管制徹底切斷了高端芯片供給，國內客戶被迫轉向國產方案，形成“ 強制替代”效應。華為昇騰910B在2024年出貨量同比大幅增長（約100%–250%），在中國數據中心AI加速卡市場占據約23%份額，為國產訓練芯片第一；在高端訓練芯片細分市場占比約15%–20%（同期英偉達在中國訓練芯片市場仍占據70%以上份額）。IDC于2026年4月發布的中國云端AI加速器市場報告顯示，2025年中國AI加速卡總出貨約400萬張，本土廠商出貨165萬張，市場份額首次突破40%，達41%；英偉達出貨 220萬張，占比降至55%。2026年國產替代持續提速，一季度國產份額預計升至45%–50%，全年有望突破50%。

由此，市場空間徹底打開，國產芯片企業獲得寶貴的試錯與迭代機會。DeepSeek V4大模型首發即為華為昇騰架構優化，是一次從CUDA生態到國產異構計算架構的徹底切換。同時國內芯片生態體系正加速重構，中國 AI開發者逐步從CUDA生態遷移適配至國產自主工具鏈，包括華為CANN、寒武紀CNToolkit、摩爾線程MTT?SDK、靈汐科技LynOS?（含Lyngor 編譯器/LynSDK）、清微智能Knight（騎士）工具鏈等，端云協同的本土軟件棧生態持續完善。

通用算力芯片GPU憑借其靈活性在訓練市場占據主導，國產陣營呈現出“一超多強”的格局。

專用算力芯片（ASIC/NPU）憑借更高的能效比在推理市場快速崛起，市場參與者更加多元化。比如，有阿里云含光、百度昆侖芯、騰訊紫霄等云廠商自研，主要服務自有業務，2025年合計出貨約50萬顆。還有垂直領域專用的如智能駕駛（地平線、黑芝麻）、安防監控（海康、大華）、網絡處理（博通、邁威爾）。還有走創新路線的靈汐科技類腦芯片（KA200系列），采用存算一體、異構融合架構，支持深度學習與脈沖神經網絡，能效比顯著優于傳統芯片；還比如清微智能可重構芯片（TX81/TX510），以軟件定義硬件的CGRA（Coarse-Grained Reconfigurable Architecture）架構實現納秒級動態重構，兼顧高性能與靈活性，適配云端大模型推理與邊緣端低功耗場景。市場更有定制化發展趨勢，2030年預計專用ASIC/NPU芯片占推理市場比例將從2025年的35%提升至55%-60%。

由此看來，2025-2030年國產算力芯片市場年復合增長率達43.2%，將處于高速增長期。國產化率也可能從2025年的38.5%提升至2030年的69.1%，核心領域實現自主可控。2026年5月17日發布的《新型算力芯片及未來關鍵技術發展報告2026》（新架構智能芯片技術北京市重點實驗室）指出，2030年國產算力芯片市場規模或能突破1.1萬億元，市場空間依然很大；中國整體AI芯片市場規模或突破1.6萬億元，年復合增長率27.5%。

三大運營商作為算力基建的主力軍，正將投資重心從傳統通信網絡向算力網絡轉移。而且，投資強度持續提升。2025-2030年預計三大運營商智算中心累計投資將超過6300億元，2026年增速達到峰值。算力投資占頭部運營商總資本開支比例從2025年的18%提升至2030年的35%以上。

除三大運營商外，地方政府、產業央企與頭部互聯網云廠商共同構成算力基建的三大核心投資主體。2025年，字節跳動、阿里巴巴、騰訊、百度四大云廠商算力總投入約3600億元，成為市場化投資的絕對主力：其中字節跳動投入約1600 億元（含 AI 芯片、服務器及數據中心建設，2026年已上調至2000億元），阿里巴巴投入約 1040億元（未來三年計劃超3800億元，未細分），騰訊投入約790億元，百度投入約120億元。

2026 年一季度金融數據顯示，社會融資規模增量累計為14.83萬億元，同比少增3545億元；對實體經濟發放的人民幣貸款增加8.9萬億元，同比少增7960億元，整體信貸投放節奏放緩。與此同時，科技型中小企業融資保持結構性高增：一季度末獲貸企業達30.33萬家，獲貸率50.4%；本外幣貸款余額4.03萬億元，同比增長20.9%。這一對比凸顯出，算力基建作為投入規模達數百億至千億級、建設周期18–36個月、投資回收期5–8年的重資產領域，資金需求與風險特征顯著異于中小科技企業的普惠融資范疇。

即便頭部云廠商投入規模巨大，也難以獨立支撐全國算力基建的全面建設：其投資高度集中于自用智算中心，主要服務自身大模型訓練與C端AI業務，區域布局偏向東部核心城市；對于跨區域算力互聯互通、中西部公共算力樞紐、行業專用算力中心等普惠性、基礎性設施，市場化云廠商的投入意愿與覆蓋能力明顯不足。同時，頭部云廠商的算力投入已接近自身現金流承載上限，進一步大規模擴張的空間有限。

因此，僅依靠市場化民間資本自發融資推動，幾無可能全面覆蓋算力基建的巨額資本開支與長期運營成本，需要依賴以國家政策為引導、國有資本為公共算力主體、頭部云廠商為市場化算力主力、產業資本與政策性金融共同參與的多元投融資體系。中小民營主體切勿盲目入局。

重點項目案例如國家算力樞紐的八大樞紐節點，累計簽約投資超5000億元，截至2025年底實際落地投資約1800億元。地方智算集群如甘肅慶陽、貴州貴安、內蒙古和林格爾等西部地區已建成多個萬卡級智算中心。還有國家電網、中國電子、航天科工等央企紛紛在布局行業專用智算中心。

算力基建確實具有顯著的投資乘數效應，對上下游產業拉動作用明顯。

2023–2025年，在全社會固定資產投資增速持續放緩（2025年同比下降 3.8%）的背景下，算力基建投資逆勢高增，占比從0.99%快速提升至1.67%，成為拉動固定資產投資增長的核心結構性力量。隨著“十五五”算力網建設全面啟動，2025–2030年算力基建投資預計將保持20%以上的年均增速，占全社會固投比重有望在2030年突破4.6%，進一步鞏固其作為新型基礎設施核心賽道的地位。

投資結構中，“重資產”轉向“輕資產”——算力基建中軟件與服務投資占比從2025年的25%提升至2030年的40%，投資效率顯著提升。區位角度，從“東部集中”到“東西均衡”也很明顯，通過“東數西算”工程引導算力投資向西部轉移，西部八省算力投資占比從2020年的18%提升至2025年的38%。資本市場看，“政府主導”已轉向“多元參與”，社會資本參與度也持續提升。最新最典型的一個例子，大概就是被譽為“算力包工頭”的基流科技。2026年4月29日，基流科技向港交所遞交招股書，沖擊“AI基礎設施第一股”。

算力基建在推動中國產業結構的轉型升級。首先數字經濟占比一定會提升，2024年中國數字經濟規模50.2萬億元，占GDP比重41.5%，2030年或將超過55%。算力相關高技術制造業增加值占規模以上工業增加值比重從2020年的15.1%提升至2025年的22.3%。生產性服務業占服務業比重提升至55%以上，數字服務貿易占服務貿易比重超過40%。算力芯片國產化突破會帶動整個半導體產業鏈自主可控，從設計、制造到封裝測試全面升級，也會帶動AI+制造、AI+醫療、AI+金融等融合型新業態發展。

樂觀點想，+號越多，就會出現越多可研究的領域。不過，一方面算力基礎設施建設固然能縮小數字鴻溝，比如當算力網絡覆蓋延伸至三四線城市與縣域，會促進基本公共服務均等化等等；另一方面，大模型如同一個“算力黑洞”，其高昂的推理成本正在壓垮“免費午餐”模式，豆包已在試水C端訂閱收費，AI分級服務看似像動車的一等車廂和二等車廂而已，不還都在一輛車上嗎？但付費與免費帶來的思維路徑和使用習慣在悄然分化，構建了一個無形的認知階梯，使得受眾對AI的駕馭能力開始分層。

社會應如何設計制度，來防止技術能力的分化最終演變為社會結構的固化？生成式AI時代，思維路徑和使用習慣的變化都會引發算法偏見。甚至可能越是算力基建好的地區，這些偏見越突出。如果最終觸及種族、性別、宗教乃至人類生存權的根基，我們又該如何？如果這是谷歌招聘哲學家背后的思考點之一，那么算力基建中也應該留出這部分的預算。只是應用端的AI+哲學、社科……這部分固定資產投入應該計入第三產業吧。

朋友問，算力基建之后又會是什么來拉動？我想了想，算力的盡頭是電力，那么應該是電網。拉動固投的核心引擎將從單點算力轉向“電網+水網+地下管網”三網并行，疊加低空/通信新基建與制造業設備更新。新型電網憑借算電協同的剛性需求與萬億級投資規模，應該會成為承接算力后最確定的第一增長曲線。

不構成任何投資建議，純屬自用分析

是銀子總會花光的