2025—2026年，国内算力产业正经历从“可用”到“好用”的关键跃迁。受益于大模型训练/推理需求爆发、国产替代政策加速以及算力租赁商业模式成熟，国内算力市场规模持续扩容。据测算，2026年中国算力租赁市场规模预计达到约
2600亿元，高端GPU出租率超过 90%，供需紧张格局凸显。
国产算力芯片在2026年迎来里程碑式突破：寒武纪市值突破
1万亿元，成为科创板首只万亿市值股票；华为昇腾910C千卡集群成功跑完
1.6万亿参数 DeepSeek-V4-Pro
全参数后训练，标志国产算力正式摆脱“只能推理、不能大模型训练”的旧标签；沐曦股份（688802.SH）2025年12月登陆科创板，正筹划H股上市；摩尔线程MTT S5000单卡FP8算力突破
1000 TFLOPS，部分任务实测对标甚至超越H100。
算力租赁与IDC转型成为A股市场最活跃的概念主线之一。代表公司包括：协创数据（300857.SZ，拟定增80亿加码智算中心）、宏景科技（301396.SZ，智能算力集群建设）、利通电子（603629.SH，AI算力云转租）、首都在线（300846.SZ，云服务+智算）、奥飞数据（300738.SZ，IDC+云计算）等。这些企业普遍呈现“业绩尚未兑现、估值高企、资金博弈剧烈”的特征，投资需区分主题炒作与基本面确定性。
核心结论：
自2022年底生成式AI爆发以来，大模型参数规模与训练算力需求呈指数级增长。以GPT-4、DeepSeek-V4、智谱GLM-5等为代表的大模型，参数量从千亿级迈向万亿级，对训练集群的算力、互联带宽、存储吞吐提出极高要求。根据行业测算，训练一次万亿参数模型需消耗数万张高端GPU/AI加速器数月时间，推理侧随应用渗透持续放量。
全球范围内，英伟达凭借H100/H200/B200系列及NVLink互联生态占据高端训练市场主导地位。2025年以来，美国持续收紧对华高端AI芯片出口管制，推动中国算力产业从“依赖进口”向“自主可控”加速转型。
2.2 政策驱动：算力被列为国家顶层部署“算力网”已被纳入国家“六张网”顶层部署，与电网、水网、交通网等并列。国家及地方政府密集出台政策：
2025年9月华为全联接大会上，华为轮值董事长徐直军表示“算力过去是、未来也将继续是人工智能的关键，更是中国人工智能的关键”，并公布昇腾芯片三年路线图，彰显国家战略意志。
2.3 商业模式成熟：从“卖硬件”到“卖算力”算力租赁商业模式降低了企业进入AI赛道的资本开支门槛。客户无需一次性购买昂贵的GPU服务器，可按需租赁算力资源，灵活应对训练/推理需求波动。该模式对资金实力强、资源禀赋独特（能源、土地、客户渠道）的企业尤为有利，形成“重资产+高周转”的商业闭环。
2026年6月29日国务院常务会议明确指出，要“加力推进人工智能创新突破，加快关键技术攻关和超大规模智算集群建设，强化高质量数据供给”，直接点燃二级市场算力租赁概念股情绪。
三、产业链图谱：国内算力核心概念全景国内算力产业链可分为上游基础设施与芯片层、中游算力平台与集成层、下游应用与服务层。
3.1 上游：AI芯片与基础设施
3.1.1 AI芯片/加速卡：国产替代核心战场
国产AI服务器主要由浪潮信息、中科曙光、新华三、华为（超聚变）、联想等企业供应。华为昇腾超节点（384卡集群）通过高速互联技术实现多台服务器协同，已成为国产大模型训练的重要基础设施。
3.1.3 光模块/网络设备：高速互联瓶颈随着集群规模扩大，卡间互联带宽成为关键瓶颈。800G/1.6T光模块、IB/RoCE网络、DPU/智能网卡需求旺盛。光润通100G自研国产芯片网卡等产品已在鲲鹏昇腾开发者大会亮相。
3.1.4 IDC/数据中心：算力物理底座IDC企业从传统数据中心向智算中心转型。奥飞数据（300738）、首都在线（300846）、数据港、光环新网等企业具备机柜、网络、运维等基础能力，正积极布局AI算力服务。
3.2 中游：算力租赁与平台运营算力租赁运营商通过采购GPU服务器/国产芯片集群，向客户提供训练、推理、微调等算力服务。代表公司：
下游需求主要来自：
据行业研究及搜索数据交叉验证，2026年中国算力租赁市场规模预计约
2600亿元。主要驱动因素：
国产AI芯片市场规模受益于自主可控需求，2025—2026年增速显著。以寒武纪、华为昇腾、沐曦、摩尔线程为代表的头部企业收入快速增长，但合计市场份额仍低于英伟达等海外龙头。随着技术迭代与生态完善，国产替代空间广阔。
4.3 智算中心投资：政府与资本双轮驱动2025—2026年，各地政府、运营商、互联网巨头及跨界企业纷纷规划建设智算中心。单个项目投资额从数亿元到数十亿元不等，总投资规模达数千亿元。协创数据80亿元定增、宏景科技智能算力集群项目等均为这一趋势的缩影。
五、竞争格局：国产算力“五强”图谱国内算力核心概念可归纳为“芯片五强”与“租赁五虎”两大阵营。
5.1 国产AI芯片“五强”
5.3 竞争态势研判
寒武纪成立于2016年，2020年7月登陆科创板，被称为“国产AI芯片第一股”。公司专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，主要产品包括终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡，以及配套基础系统软件平台。
关键里程碑1万亿元，成为科创板首只万亿市值股票，位居A股第九位。
协创数据成立于2005年，2020年7月创业板上市。公司原主业为智能物联终端（智能摄像机、扫地机、穿戴设备等）及数据存储，近年向“智能终端+算力基建+云端服务”三位一体战略转型。
最新动态80亿元定增预案，其中46.86亿元投向智算中心建设项目，18.14亿元投向数据存储拓展升级扩产项目。
宏景科技成立于1997年，2022年11月创业板上市。公司原主业为智慧城市综合服务（智慧民生、城市综合管理、智慧园区），近年切入算力服务领域。
最新动态利通电子成立于1991年，2018年上交所主板上市。公司原主业为液晶电视精密金属结构件、电子元器件制造，近年通过子公司世纪利通等布局AI算力云业务。
最新动态华为昇腾384超节点、千卡/万卡集群技术突破，使得国产芯片能够支撑万亿参数大模型训练。2026年6月，昇腾910C千卡集群完整跑完1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro后训练，1500多步运行零中断、零报错，标志国产算力训练能力达到可用水平。
7.2 芯片迭代加速：从910到950/960/970华为已公布昇腾芯片路线图：
单芯片算力从300 TFLOPS（FP16）向超1 PFLOPS演进，HBM带宽翻倍，互联能力大幅提升。
7.3 软件生态从“兼容”到“原生”国产算力生态建设重点从硬件性能转向软件生态：
随着算力资源分散化，算力调度平台、算力券、算力交易等模式兴起。国家算力网建设旨在实现“像用水电一样用算力”，提升全国算力资源利用效率。
7.5 具身智能与边缘推理AI Agent、机器人、自动驾驶等场景对边缘推理算力需求激增。昇腾310、寒武纪边缘芯片、摩尔线程图形渲染GPU等产品面向边缘与端侧推理，形成云端协同布局。
八、投资机会与风险分析8.1 投资机会算力租赁概念股普遍市盈率高企（部分动态市盈率超500倍），市场情绪一旦退潮，股价回调幅度可能巨大。需区分“真订单”与“纯概念”。
8.2.2 政策与出口管制风险美国对华高端AI芯片出口管制持续收紧，可能进一步限制高端GPU获取渠道，影响算力租赁企业的供给能力。
8.2.3 供应链安全风险国产芯片在产能、良率、先进制程等方面仍依赖台积电/中芯国际等晶圆厂，地缘政治可能冲击供应链。
8.2.4 技术差距风险尽管国产芯片进步显著，但在单卡峰值性能、互联生态、软件兼容性、开发者社区等方面与英伟达仍有差距。
8.2.5 商业模式可持续性风险算力租赁为重资产模式，折旧、电力、运维成本高企。若出租率下滑或租赁价格下降，企业盈利能力将迅速恶化。
8.2.6 客户集中与回款风险大模型客户议价能力强，账期长，部分企业可能面临应收账款高企、现金流紧张的问题。
九、结论与建议9.1 核心结论本报告基于公开信息整理，仅供参考，不构成投资建议。投资者应独立判断，自行承担投资风险。报告中的数据、观点可能存在滞后性，请以最新官方信息为准。
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