当生成式 AI 从实验室走向千行百业，从大语言模型的流畅对话到多模态内容的实时生成，其背后离不开算力基建的坚实支撑。2026 年，生成式 AI 与算力基建已形成 “需求牵引供给、供给赋能需求” 的双向奔赴格局，成为数字经济高质量发展的核心引擎。但在爆发式增长背后，技术瓶颈、供需失衡、成本压力等挑战也日益凸显，行业正经历从 “规模扩张” 到 “质效并重” 的深刻变革。
生成式 AI 的演进持续推动算力架构向多元化、精细化升级。在核心算力芯片领域，长期由 NVIDIA 主导的市场格局正被打破。其最新 Rubin 架构 GPU 凭借 4500 TFLOPs 的 FP8 密集计算性能、8 TB/s 的 HBM3e 带宽，仍是大模型训练的首选，但 ASIC 芯片的崛起正在重塑竞争版图。数据显示，全球 AI 芯片市场中 ASIC 市占率将从 2025 年的 19% 跃升至 2030 年的 34%，在中国市场这一趋势更为明显，2025 年 ASIC 芯片在 AI 算力需求中的占比已超 30%，推理场景中国产加速卡市占率半年内提升 5 个百分点至 35%。Google TPU v6、Cerebras WSE-3 等专用架构凭借场景适配优势，分别在集群算力规模和单晶圆集成度上实现突破，形成 “GPU 为主、ASIC 补充、新型架构探索” 的多元格局。
存储与互联技术的革新成为算力提升的关键突破口。高带宽内存（HBM）迎来爆发式增长，2025 年需求量同比增幅超 130%，HBM3E 已实现 24GB 单模块容量，36GB 规格即将量产，而 HBM4 标准更是将单栈容量提升至 64GB，带宽突破 1.5 TB/s。为解决 “内存墙” 问题，CXL 协议加速普及，通过内存池化技术实现资源动态分配，预计 2029 年将被 23.7% 的服务器采用，为 AI 工作负载提供灵活高效的内存支持。同时，液冷技术、UALink 高速互联等配套技术的成熟，进一步打通了算力传输的堵点。
生成式 AI 的广泛渗透让算力基建从 “后台支撑” 走向 “前台赋能”，市场规模持续扩容。摩根大通预测，2026-2030 年全球 AI 基建投资规模将达 5-7 万亿美元，其中仅 2026 年就有 3000 亿美元高等级债券专项流向 AI 数据中心。中国作为Kaiyun官方入口核心增长极，2025 年算力基础设施市场规模占全球比重接近 40%，长三角、粤港澳大湾区、成渝地区形成三大算力集群，贡献全国 62% 的总算力输出。从需求端看，市场呈现两极化特征：互联网巨头年均算力采购规模超 15 万 PFlops，大模型训练需求占比达 43%；而制造业企业边缘算力节点部署比例从 2023 年的 19% 飙升至 2025 年的 48%，离散制造、能源巡检等场景成为应用热点。
商业模式创新与国产化进程同步加速。“算力银行”“算力期货” 等新型服务模式应运而生，长三角算力期货试点规模已突破 50 亿元，为企业提供灵活的算力配置选择。在政策支持与市场需求双重驱动下，国产算力产业链快速崛起，2025 年国产化芯片在数据中心渗透率突破 35%，本土存内计算芯片量产能力达每月 2.3 万片，液冷技术、异构计算调度等领域专利申请量占全球半数以上。某车企通过建设融合算力中心，高效支撑了自动驾驶与智能座舱研发；互联网企业借助定制化算力服务体系，成功推出广受好评的视频生成大模型，印证了算力基建与产业融合的巨大价值。
尽管发展势头迅猛，生成式 AI 与算力基建仍面临多重制约。产能短缺成为最突出的矛盾，台积电 CoWoS 先进封装产能持续满负荷，客户订单排期已延长至 2026 年下半年，NVIDIA 已锁定其 2025 年超 70% 的 CoWoS-L 产能。HBM 市场同样供需紧张，三星、SK 海力士已将 2026 年 HBM3E 供应价格提高近 20%，而内存与算力增长不匹配的 “内存墙” 问题仍未完全解决。
成本与能效压力日益凸显。单台 AI 服务器的 DRAM 需求是普通服务器的 8-10 倍，中高端配置内存可扩展至 2TB，再叠加 GPU 的高功耗，导致算力运营成本居高不下。同时，全球对绿色低碳的要求不断提高，如何在提升算力的同时降低 PUE 值，成为行业必须应对的课题。此外，贸易摩擦带来的技术封锁、算力建设供需脱节导致的资源浪费、中小企业算力使用门槛过高等问题，也在制约产业的健康发展。
面对挑战，算力基建正加速向 “新质算力” 转型，核心是实现从规模扩张到算效提升的转变。IDC 提出的新质算力理念，强调通过软硬协同、智能调度、全链条优化，构建高效、易用、绿色的算力体系，其算力效率雷达框架从五个维度为行业提供了评估标准。技术层面，算存一体、光计算等新型架构将持续突破，进一步提升算力密度与能效比；政策层面，“东数西算” 工程的深入推进将优化算力资源布局，跨区域调度成本有望进一步降低。
产业协同与生态共建将成为发展关键。一方面，芯片、存储、服务器、数据中心等产业链各环节需加强协同，破解产能瓶颈与技术壁垒；另一方面，需构建开放共赢的生态体系，通过统一接口协议、降低使用门槛，让更多传统企业能享受到算力红利。随着国产化替代的持续推进、融资渠道的不断拓宽，以及标准体系的逐步完善，生成式 AI 与算力基建将更加深度地融合，不仅为数字经济提供更强动力，也将在智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域催生更多创新应用，推动人类社会迈入更高效、智能的新阶段。返回搜狐，查看更多
