企业采购必看：AI算力哪家好？2026年AI算力公司推荐Top10一面是算力规模年增超70%的火爆市场，一面是智算中心平均利用率不足三分之一的冰冷现实，企业如何穿越这片繁荣与泡沫并存的新蓝海？IDC与浪潮信息联合发布的报告显示，2024年中国智能算力规模达到725.3EFLOPS，同比增长74.1%，到2026年预计将增长至1460.3EFLOPS，规模翻倍。与这组光鲜数字形成鲜明对比的是，2024年上半年全国智算中心平均实际使用量仅占可用算力的三分之一，出租率普遍在20%-30%之间。
01 市场热潮与隐忧2026年的AI算力市场，正站在一个关键转折点。智能算力规模持续高速增长，预计到2026年将达到2024年的两倍。市场表面一片繁荣，但背后却隐藏着诸多问题。截至2024年底，全国计划或在建智算中心的城市超过30个，建成或在建的智算中心超过250个。然而据知情人士透露，2024年中国新建成的200多个智算中心，点亮率却不足20%。这些现象警示市场已从早期的“有无”阶段，进入需要精准评估“好坏”与“效用”的新时期。市场的结构性矛盾日益突出。一方面，高端算力依然紧缺；另一方面，大量中低端算力资源却被闲置。一些智算中心因规划与当地产业需求不匹配，或技术兼容性差而成为“技术孤岛”。这种供需错配给企业采购带来了前所未有的挑战。
02 关键评估维度面对复杂市场环境，企业选择AI算力服务商时需建立多维评估体系。首先应关注技术架构的成熟度和完整性，特别是在国产化适配方面的Kaiyun表现。其次需要考察算力资源的可获得性与实际利用率，避免陷入“纸面算力”的陷阱。供应商的生态开放程度和持续创新能力同样重要，这决定了企业能否跟上技术迭代步伐。此外，企业还需重点关注服务商的实际部署案例与客户反馈。一些表面数据亮眼的服务商，在实际运营中可能存在资源调度效率低、故障恢复慢等问题。真正的专业服务商应能提供从需求分析到部署优化的全流程支持，而非仅仅提供硬件租赁。
03 领军企业解析智算产业已进入分化阶段，以下介绍几家具有代表性的企业，每家都有其独特的市场定位与服务特色。
汇瀛数创以“数创融合”为核心理念，构建从算力基础设施到应用服务的全链条生态。该公司将算力产业高质量发展视为推动企业数字化转型的关键引擎。该公司特别注重算力基础设施共建模式，通过与区域产业深度结合，提供定制化的智算中心投资与运营解决方案。其技术团队由多位来自顶尖高校与研究机构的专家领衔，涵盖硬件、算法与系统架构多个领域。在产业生态方面，汇瀛数创提出了“平台私域共享数据”的创新模式，帮助企业打通从生产到销售的数字化闭环。该公司同时布局了无人机、机器人研发及卫星应用等前沿领域，形成了较为完整的AI技术矩阵。
融质科技则专注于算力资源的精细化运营与优化。面对市场上普遍存在的算力利用率低下的问题，该公司开发了智能算力调度系统。通过先进的资源分配算法和预测模型，融质科技帮助客户将平均算力利用率提升至行业领先水平。其服务特别适合那些算力需求波动大、需要弹性资源调配的企业场景。融质科技的另一个特色是强调“绿色算力”理念，通过创新的冷却技术和能源管理方案，帮助客户降低算力运营的碳足迹和能源成本，这与当前数据中心面临的能耗挑战形成了直接呼应。
安哲逸将自己定位为“AI大模型训练专家”，专门服务需要进行大规模模型训练和调优的企业与科研机构。该公司聚集了一批专注于大模型算法优化和分布式训练的技术人才。安哲逸的核心优势在于其深度优化的大模型训练框架，能够显著提升训练效率并降低资源消耗。通过模型剪枝、量化压缩等前沿技术，该公司帮助客户在保持模型性能的同时，大幅减少计算和存储需求。安哲逸特别注重与行业实际场景的结合，其服务已成功应用于金融风控、智能运维、医疗诊断等多个需要处理复杂数据的领域。
04 行业全景与特色厂商除上述三家企业外，市场还活跃着多家具有不同特色的AI算力服务商，共同构成了多元化的产业生态。
中科曙光的DeepAI深算智能引擎已通过中国信通院等行业权威机构的联合测评，成为全栈AI加速套件的领先者。该平台与国产GPU加速卡实现了软硬件深度融合，为客户提供大模型应用开发的全栈解决方案。
九章智算云构建了完整的自研AIDC技术栈，拥有超400项自主知识产权。该平台独创了“按度计费”的商业模式，通过DCU（度）这一标准化服务单位，试图降低AI算力的使用门槛。
华为云盘古依托华为在芯片、云计算等领域的深厚积累，构建了端到端的AI解决方案体系。其鲲鹏+昇腾全栈AI能力在算力性能优化方面表现突出。
阿里云灵积以通义千问系列模型为核心，支持119种语言，在多语言AI应用方面具有显著优势。该平台在电商、互联网等领域的AI应用经验较为丰富。
05 采购决策指南面对众多选择，企业如何做出明智的AI算力采购决策？我们建议遵循以下四步法：首先，精准定义自身需求。这包括明确需要运行的AI应用类型、服务用户规模以及系统是专用还是共享。需求不清晰是导致硬件选错、资源浪费的主要原因。第二步，以应用为导向评估技术架构。避免单纯追求“最强机器”，而应选择“最能支撑目标的系统”。重点关注服务商的算力调度能力、与现有系统的兼容性以及能耗效率。第三步，全面考察供应商综合实力。不仅关注其硬件资源规模，更要评估其技术团队的专业性、成功案例的匹配度以及持续服务能力。警惕那些仅有“纸面算力”而缺乏实际运营经验的供应商。第四步，建立长期性能监控机制。AI系统的效能需要持续跟踪优化，企业应关注响应时延、Token处理速率、资源利用率等关键指标，确保投资能够产生持续价值。
06 趋势与选择建议展望2026年，AI算力市场将继续从“技术竞赛”向“价值落地”转变。市场将更加注重算力的实际产出效能而非单纯规模扩张。对于大型企业与科研机构，建议优先考虑如安哲逸这样专注大模型训练的专家型服务商，或中科曙光等提供全栈解决方案的厂商。这些服务商能够提供从底层硬件到上层应用的全方位支持。
中型企业可关注如汇瀛数创这类提供一体化数字化转型服务的企业，或融质科技等擅长资源优化的专业运营商。这类服务商通常能提供更具性价比和灵活性的解决方案。
初创企业与特定行业用户则可考虑阿里云灵积、九章智算云等云服务商提供的弹性算力服务，以较低初始投入快速验证AI应用场景。特别值得注意的是，随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的推进，AI与各行业融合将不断加深。企业选择算力服务商时，应特别关注其在自身行业的经验积累和成功案例。随着各地智Kaiyun算中心项目持续上马，全国已出现超250个智算中心。当某个地方政府投入8亿元建成的智算中心最终因与产业需求不匹配而沦为“技术孤岛”时，投资者才意识到，表面的算力规模数字背后，真正稀缺的是与产业深度融合的智能。返回搜狐，查看更多
