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本報告基於全球算力產業最新發展動態，結合AI雲原生智能算力架構的權威研判、工信部政策導向及產業一線資料，深度解讀2026年全球算力十大趨勢，系統分析國內外GPU/CPU算力產業鏈格局、太空算力發展現狀，並精準梳理利多A股標的，為產業從業者、投資者提供兼具科學性、技術性與實操性的深度洞察。
報告全文逾2萬字，分批次輸出，第一部分聚焦十大趨勢深度解析與全球算力產業現狀。
2026年，人工智慧浪潮進入縱深演進階段，算力作為數字經濟的核心生產要素，正從技術底層支撐躍升為重塑全球產業格局、國家競爭優勢的戰略力量。
不同於以往的技術迭代，本輪算力革命以“規模爆發、架構革新、生態融合、邊界突破”為核心特徵，不僅重構了半導體產業鏈的價值分配邏輯，更催生了新質生產力的多元落地場景。
資料顯示，算力已成為衡量國家科技競爭力的核心維度，其發展水平直接決定了各國在智能時代的話語權。
從全球格局看，中美歐形成“三足鼎立”的競爭態勢，美國憑藉晶片生態優勢保持領先，中國依託政策紅利與市場需求實現快速追趕，歐洲則聚焦綠色算力與開源生態建構差異化競爭力。
2026年，全球算力產業正處於“量變到質變”的關鍵轉折點，十大趨勢相互交織、協同演進，共同勾勒出智能時代算力發展的全景圖。
這些趨勢既涵蓋技術架構的底層變革，也包括產業生態的重構升級，更涉及應用場景的邊界突破，深刻影響著千行百業的數位化轉型處理程序。
趨勢一：全球算力競賽白熱化，規模呈指數級增長，戰略屬性凸顯
當前，算力已上升為各國國家戰略的核心組成部分，全球範圍內的算力競賽進入白熱化階段，形成“政策護航、資本加碼、技術攻堅”的三重驅動格局。
AI大模型的快速演進成為算力需求爆發的核心推手。
據中國信通院測算，人工智慧大模型的算力需求每3-4個月翻一番，遠超摩爾定律的迭代速度。
2023年全球計算裝置算力總規模達1397EFlops，增速高達54%，預計未來五年全球算力規模增速保持在50%以上，到2030年將突破16ZFlops，其中AI算力規模將實現千倍增長。
從產業端看，算力已從輔助資源升級為企業核心戰略資產，頭部科技企業紛紛加大資本投入，輝達、台積電等企業持續擴充產能，國內浪潮、曙光等硬體廠商加速佈局伺服器與算力基礎設施，算力的戰略價值在產業鏈競爭中愈發凸顯。
值得關注的是，算力競賽已從單一技術比拚升級為全產業鏈協同較量，涵蓋晶片設計、製造、封裝測試、算力調度、應用落地等多個環節。
趨勢二：大模型成智能世界“底層作業系統”，價值創造轉向實際問題解決
2026年，大模型技術正加速從“技術驗證期”邁向“商業閉環期”，逐步升級為未來智能世界的“底層作業系統”，其核心價值從“算力消耗規模”轉向“實際問題解決能力”。
隨著大模型意圖理解能力的突破與部署成本的大幅下降，AI技術在製造業、醫療、金融、政務等千行百業的規模化落地加速，形成“效率提升—需求爆發—算力增長”的正向循環。
在技術層面，大模型呈現“輕量化、專業化、協同化”的發展特徵。輕量化大模型通過壓縮演算法最佳化，在邊緣裝置實現高效部署，降低了算力使用門檻；專業化大模型聚焦垂直領域，如醫療大模型輔助新藥研發、工業大模型最佳化生產流程，其核心競爭力在於對行業場景的深度適配。
中國工程院院士鄔賀銓指出，大模型的發展已從“訓練為主”轉向“推理為主”，2023年訓練算力佔比仍較高，到2025年推理算力佔比將升至七成，未來這一比例還將持續提升，算力需求結構的變化將倒逼晶片架構與算力調度模式的最佳化。
在價值評判層面，行業競爭的核心標尺從“使用者規模、算力消耗”轉向“問題解決深度、產業效率提升高度”。
這一趨勢意味著，單純追求算力規模的增長已不再具備核心競爭力，能夠將算力轉化為實際產業價值的企業將獲得更大發展空間。
趨勢三：智能形態從數字世界走向物理實體，具身智能開啟兆賽道
人工智慧的發展範式正發生深刻變革，從處理虛擬資訊的“數字智能”，向能夠在物理世界感知、理解、行動的“具身智能”演進，打破虛實邊界，開啟兆級實體智能市場賽道。
具身智能的核心支撐是“世界模型”，如同智能體的“大腦”，能夠模擬物理世界的動態規律，實現感知、決策、行動的閉環協同，其發展將倒逼AI技術堆疊、硬體體系、計算架構的全方位革新。
在應用場景層面，機器人、自動駕駛、工業自動化成為具身智能落地的核心領域。服務機器人通過融合視覺、觸覺等多模態感知技術，實現家庭服務、商業服務的智能化升級；自動駕駛依託高精度地圖與即時算力調度，逐步從L3級向L4級突破，對邊緣算力與車路協同算力的需求激增；工業機器人通過搭載具身智能系統，實現複雜工況下的柔性生產，大幅提升製造業生產效率。
據測算，2026年全球具身智能相關市場規模將突破5兆元，成為算力需求增長的新引擎。
技術層面，具身智能對算力的需求呈現“即時性、異構性、分佈式”特徵。即時性要求算力調度時延控制在毫秒級，以滿足物理世界的快速響應需求；異構性要求CPU、GPU、NPU等多種處理器協同工作，適配多模態資料處理需求；分佈式則要求算力資源貼近物理實體，實現邊緣算力與中心算力的協同調度。
這一趨勢將推動算力架構從“中心集中式”向“中心-邊緣協同式”轉型，邊緣計算晶片、低時延網路裝置等細分領域迎來發展機遇。
趨勢四：計算架構顛覆式變革，從“CPU為中心”轉向“多樣化協同架構”
面對指數級增長的算力需求與多樣化的應用場景，傳統“以CPU為中心”的計算架構已難以滿足能效最優需求，2026年，以CPU、GPU、NPU、DPU等多種處理器平等協同的“多樣化計算架構”成為主流，推動算力體系從“硬體堆疊”向“系統創新”質變。
多種處理器的協同工作，能夠根據不同計算任務的特性分配算力資源，實現整體能效最大化。
架構革新的核心在於“異構互聯技術”的突破。
高速互聯介面、晶片級整合技術（Chiplet）成為連接不同處理器的關鍵支撐。
台積電計畫2026年新增3條先進封裝生產線，主攻高端AI晶片的Chiplet封裝，投產後可覆蓋全球15%以上的高端AI晶片封裝需求；國內長電科技的XDFOI Chiplet技術已實現4nm節點多晶片整合，通富微電的大尺寸FCBGA封裝良率突破99.5%，國產廠商通過先進封裝技術，加速實現高端算力晶片的國產化替代。
此外，軟體層面的異構計算調度平台也在快速迭代，通過演算法最佳化實現不同處理器的高效協同，進一步釋放算力潛力。
趨勢五：算力基礎設施升級，“超節點”成智算中心主流形態
算力基礎設施正從傳統伺服器堆疊模式，向以“超節點”為核心的高密度、一體化算力底座演進，突破傳統硬體邊界與“記憶體牆”瓶頸，實現算力資源的高效整合與調度。
超節點通過先進互聯技術，將數百上千個處理器、儲存單元、網路裝置整合為邏輯統一的計算體，單節點算力密度較傳統伺服器叢集提升10倍以上，時延降低50%以上，成為智算中心的主流形態。
從建設規模看，全球頭部企業紛紛佈局超節點算力叢集。
超節點的普及將推動智算中心建設從“重硬體”向“重系統”轉型，核心競爭力體現在互聯技術、散熱技術、能耗控制等系統整合能力。
液冷散熱、高密度供電等技術成為超節點建設的關鍵支撐，高密化、液冷化、叢集化成為智算中心發展的必然方向，相關硬體與技術廠商迎來市場機遇。
趨勢六：算網融合縱深推進，全國一體化算力網實現“算力泛在可用”
面對算力需求的地理分佈不均與即時性要求，“以網強算”成為算力產業發展的核心邏輯，2026年，全球算力網路建設進入加速期，中國“東數西算”工程持續深化，逐步建構“城域1毫秒、區域5毫秒、國家樞紐間20毫秒”的三級時延圈算力網路，實現東部需求與西部綠色能源優勢的精準匹配。
算力網路的核心在於“算、網、腦”一體化融合。
從區域佈局看，中國東部地區聚焦低時延算力需求，建設邊緣算力節點，支撐金融、工業網際網路等即時性場景；西部地區依託風光水等綠色能源，建設大規模智算中心，承接訓練、儲存等非即時算力需求。
截至2025年，中國算力總規模達35.22億卡時，算力負載率約39.9%，但區域分佈不均問題突出，東部算力供需缺口較大，西部算力閒置率較高，算力網路的建設將有效提升資源利用效率，預計到2026年底，全國算力均衡利用率將提升至60%以上。
此外，國際算力網路互聯也在起步，美國能源部建立全球最大算力網路，歐盟推進跨區域算力互聯，算力的全球化調度成為未來趨勢。
趨勢七：超算與智算深度融合，“超智融合”破解前沿科學計算難題
超算與智算的邊界逐步模糊，2026年，“超智融合”成為算力發展的新範式，通過整合超算的高精度計算能力與智算的AI推理能力，解決氣候變化模擬、新藥研發、核聚變研究等前沿科學領域的復合計算需求。
超算擅長處理大規模、高精度的數值計算任務，智算則在多模態資料處理、智能決策方面具備優勢，二者的融合能夠實現“1+1>2”的算力效能提升。
在應用場景層面，超智融合已在多個前沿領域落地。
全球領先的超算中心紛紛升級為“超智融合中心”，美國橡樹嶺國家實驗室的Frontier超算、中國的神威·太湖之光超算，均已整合AI算力模組，實現超算與智算的協同工作。
技術層面，超智融合要求算力架構具備“高精度與智能化協同”能力，對晶片、互聯、軟體等環節提出更高要求。
專用超算AI晶片、高精度計算與AI計算的調度演算法、跨模態資料處理技術成為研發重點，國內中科院、中科曙光等機構正加速相關技術攻關，推動超智融合技術的國產化落地。
趨勢八：開源開放成生態核心，建構全球算力創新共同體
2026年，開源開放成為智算時代加速產業創新的核心生態模式，通過降低技術門檻、促進全球協同，匯聚創新力量，推動算力技術的快速迭代與規模化應用。
全球算力生態正從“封閉壟斷”向“開源協同”轉型，頭部企業、科研機構紛紛建構開源社區，開放晶片架構、演算法模型、算力調度平台等核心技術，形成全球創新共同體。
開源生態的發展離不開政策與資本的支援。歐盟推出《開放原始碼軟體戰略》，鼓勵公共部門採用開源技術，加大對開源社區的資金扶持；中國工信部推動開源算力生態建設，支援國內企業參與全球開源社區，建構自主開源生態體系。
開源開放不僅加速了技術創新，更重構了算力產業的競爭格局，具備開源生態主導能力的企業將在全球競爭中佔據優勢地位。
趨勢九：綠色算力成必答題，“綠電+綠算”建構可持續發展模式
隨著算力規模的快速增長，算力中心的能耗問題日益凸顯，2026年，綠色算力成為全球算力產業發展的核心議題，高密化、液冷化、綠色電力直供成為智算中心發展的必然方向，“綠電驅動綠算”的可持續發展模式逐步落地。
據測算，全球資料中心能耗佔比已達3%，其中美國佔45%，中國佔25%，與兩國算力在全球的佔比基本相當，降低算力中心能耗成為產業升級的迫切需求。
在節能技術層面，液冷散熱技術逐步替代傳統風冷，成為高密算力中心的主流散熱方案。
液冷散熱的散熱效率較風冷提升100倍以上，能耗降低30%-50%，華為、中科曙光、網宿科技等企業已推出液冷散熱解決方案，在大型智算中心落地應用。
此外，晶片能效最佳化、算力調度演算法升級、餘熱回收利用等技術也在快速迭代，進一步降低算力中心的單位能耗。
在能源供給層面，綠色電力直供成為算力中心的核心選擇。
中國西部算力樞紐節點依託風光新能源優勢，實現綠電直供智算中心，阿里雲張北智算中心、騰訊貴安智算中心等均採用100%綠電供電；歐洲通過風電、太陽能發電，為算力中心提供清潔能源，推動算力產業與碳中和目標的協同推進。
政策層面，各國紛紛出台綠色算力標準，中國將綠色算力納入“雙碳”考核體系，歐盟推出《綠色資料中心法案》，明確算力中心的能耗與碳排放標準，倒逼產業綠色轉型。綠色算力不僅是環保要求，更成為企業核心競爭力的重要組成部分，具備綠色算力解決方案的企業將獲得政策與市場的雙重青睞。
趨勢十：量子計算從實驗室走向工程化，開啟算力顛覆性變革窗口
2026年，量子計算進入“實驗室到工程化”的關鍵轉型期，未來1-2年將成為技術突破與商業化應用的窗口期，量子計算將在材料科學、藥物發現、密碼學等領域帶來顛覆性潛力，逐步彌補經典算力的性能瓶頸。
量子計算憑藉量子疊加、量子糾纏的特性，在特定計算任務上的性能遠超經典算力，例如，量子電腦破解RSA密碼的時間從經典電腦的數千年縮短至數小時，模擬分子結構的精度與效率也大幅提升。
在技術進展層面，全球量子計算企業紛紛推出工程化量子電腦。
儘管量子計算仍面臨量子糾錯、穩定性、成本控制等技術難題，但工程化處理程序加速，預計2030年前後將實現規模化商業應用。
量子計算的發展將重構算力產業格局，催生量子晶片、量子演算法、量子程式設計等新興細分領域。
各國紛紛加大量子計算投入，美國將量子計算納入國家戰略，歐盟投入10億歐元建設量子計算基礎設施，中國將量子計算列為“十四五”重點研發領域，政策與資本的加持將加速技術突破。
量子計算與經典算力的協同工作模式也在探索中，未來將形成“經典算力處理通用任務、量子算力處理複雜特殊任務”的協同格局，共同推動算力產業的跨越式發展。
在十大趨勢的驅動下，2026年全球算力產業呈現“規模爆發、結構最佳化、區域分化、生態重構”的發展特徵。
本節基於中國信通院、全球計算聯盟等權威機構資料，從市場規模、結構分佈、區域競爭、產業鏈格局四個維度，系統分析全球與中國算力產業現狀，為後續產業鏈與投資標的分析奠定基礎。
一、全球算力產業市場規模：增速保持高位，智能算力成核心驅動力
生成式人工智慧的蓬勃發展成為全球算力規模增長的核心引擎，2023年全球計算裝置算力總規模達1397EFlops（FP32），同比增速54%，創歷史新高。
展望未來，全球算力規模將持續保持高速增長，預計2023-2030年複合增長率超50%，到2030年全球算力總規模突破16ZFlops。
其中，智能算力將延續爆發式增長態勢，預計到2030年佔比超90%，成為算力產業增長的絕對核心；基礎算力仍將保持穩步增長，支撐通用計算需求；超算算力規模將隨超智融合趨勢逐步擴大，在前沿科學計算領域發揮重要作用。
從區域增速看，美國、中國、歐洲成為全球算力增長的三大核心引擎。
二、全球算力產業結構：智能算力主導，推理算力佔比持續提升
2026年，全球算力產業結構呈現“智能算力主導、推理算力崛起、算力形態多元化”的特徵。從算力類型看，智能算力已成為絕對主導，其核心需求來自大模型訓練與推理、電腦視覺、自然語言處理等AI應用場景。
隨著大模型從訓練轉向推理，推理算力需求呈現爆發式增長，預計2026年全球推理算力規模佔智能算力的比例將升至75%以上，訓練算力佔比降至25%以下。
從算力形態看，雲算力、邊緣算力、中心算力協同發展。
從算力供給結構看，專業算力服務提供商快速崛起，算力租賃成為新興業態。
受晶片供給緊張、算力建設成本高企等因素影響，中小企業紛紛通過算力租賃獲取算力資源，推動算力租賃市場規模快速增長。
A股市場算力租賃類股頭部企業如工業富聯、世紀華通、中科曙光等，憑藉規模化算力資源與專業服務能力，佔據市場主導地位，成為算力供給結構最佳化的重要力量。
三、全球算力產業區域分佈：中美歐三足鼎立，競爭格局分化
全球算力產業區域分佈呈現“中美主導、歐洲追趕、其他區域崛起”的格局。
據中國信通院測算，2023年全球算力規模中，美國佔比41%，中國佔31%，歐洲佔15%，日本佔4%，其他區域佔9%。
美國憑藉技術、生態、資本優勢，保持領先地位，中國依託政策與市場優勢快速追趕，中美兩國合計佔據全球72%的算力資源，成為全球算力競爭的核心陣地。
美國算力產業的核心優勢在於完整的生態閉環。
在晶片領域，輝達、英特爾、AMD主導全球GPU、CPU市場，台積電掌握先進製程工藝，形成“設計-製造-封裝”的全產業鏈優勢；
此外，美國通過海外資料中心佈局，將算力優勢延伸至全球，掌控全球算力調度的核心話語權。
中國算力產業的核心優勢在於政策支援與龐大市場需求。“東數西算”工程推動算力基礎設施集約化佈局，工信部、國家資料局等部門出台一系列政策，支援算力技術創新與國產化替代；
在技術層面，中國在算力基礎設施、封裝測試、算網融合等領域已形成較強競爭力，國產晶片、AI演算法等領域逐步突破，正從“算力大國”向“算力強國”轉型。
歐洲算力產業聚焦差異化競爭，重點佈局綠色算力與開源生態。
歐盟通過《綠色資料中心法案》《數字歐洲計畫》，推動算力產業與碳中和目標協同發展，依託風電、太陽能等綠色能源優勢，建構綠色算力體系；在開源生態領域，歐洲企業積極參與RISC-V、開源大模型等社區建設，試圖通過開源打破中美技術壟斷。
此外，歐洲在超算領域具備較強實力，擁有多個全球領先的超算中心，通過超智融合推動前沿科學計算發展。
其他區域如日本、韓國、印度等，也在加速算力產業佈局。
日本聚焦量子計算、邊緣算力等細分領域，韓國依託三星、SK海力士等企業在儲存晶片、封裝測試領域的優勢，參與全球算力產業鏈分工，印度則憑藉低成本勞動力與網際網路市場增長潛力，吸引全球算力企業佈局。
四、中國算力產業現狀：規模快速增長，結構持續最佳化
2023年，中國計算裝置算力總規模（FP32）達435EFlops，同比增速44%，保持高速增長態勢。
從結構看，智能算力成為增長核心，2023年中國智能算力規模達289.4EFlops，同比增長62%，佔總算力的66.5%；
從區域佈局看，中國算力呈現“東部需求集中、西部供給充足”的特徵。
“東數西算”工程的推進，正逐步緩解區域算力供需失衡問題，提升全國算力資源利用效率。
從產業競爭格局看，中國算力行業呈現“多元化、多層次”態勢。
中國算力產業仍面臨一些挑戰：
一是高端晶片“卡脖子”問題突出，GPU市場85%的份額由輝達主導，高端訓練晶片配貨周期長達6個月以上，國產晶片在性能、生態等方面與國際先進水平仍有差距；
二是算力利用率區域不均，東部算力供需缺口較大，西部算力閒置率較高，算力調度效率有待提升；
三是核心技術自主可控能力不足，Chiplet、高端封裝材料等領域仍依賴海外企業。
未來，隨著政策支援力度加大、技術創新加速，這些問題將逐步緩解，中國算力產業有望實現高品質發展。
GPU與CPU作為算力產業鏈的核心硬體，是決定算力性能、能效與成本的關鍵環節。
2026年，全球GPU/CPU市場呈現“壟斷與突破並存、協同與競爭共生”的格局，美國憑藉晶片設計、先進製程與生態優勢佔據主導，中國企業通過技術攻堅、政策扶持加速國產替代，形成全球產業鏈的二元競爭態勢。
本節從產業鏈結構、全球核心玩家、國內替代處理程序三個維度，系統解析GPU/CPU算力產業鏈的現狀、技術差異與發展趨勢。
一、GPU/CPU算力產業鏈整體架構
GPU/CPU算力產業鏈涵蓋“上游材料與裝置—中游設計、製造、封裝測試—下游應用與服務”三大環節，各環節環環相扣，形成協同共生的產業生態。
上游為產業鏈提供基礎支撐，中游是核心價值創造環節，下游決定市場需求與技術迭代方向，三者共同影響產業鏈的整體競爭力。
（一）上游：材料與裝置，技術壁壘高企
上游主要包括半導體材料（矽片、光刻膠、特種氣體、靶材等）與半導體裝置（光刻機、刻蝕機、沉積裝置等），是GPU/CPU製造的核心基礎，技術壁壘極高，全球市場高度集中。
半導體裝置方面，光刻機是晶片製造的核心裝置，荷蘭ASML壟斷全球EUV光刻機市場，其最新EUV機型可支援3nm及以下先進製程，是高端GPU/CPU量產的關鍵；
刻蝕機、沉積裝置等領域，美國應用材料、泛林半導體，日本東京電子等企業佔據主導，國內中微公司的刻蝕機已實現7nm節點量產，北方華創的沉積裝置逐步進入主流晶圓廠供應鏈，國產裝置替代處理程序加速。
（二）中游：設計、製造、封裝測試，核心價值環節
中游是GPU/CPU產業鏈的核心，分為設計、製造、封裝測試三個細分環節，價值量佔比達70%以上。
設計環節：採用Fabless模式（無晶圓廠模式），企業聚焦晶片架構設計、IP研發與解決方案，不涉及晶片製造，核心競爭力在於架構創新與生態建構。
全球GPU設計市場由輝達、AMD主導，CPU設計市場由英特爾、AMD、ARM架構企業主導，國內企業如寒武紀、華為海思、龍芯等通過自主研發或授權合作，逐步切入市場。
製造環節：採用Foundry模式（晶圓代工模式），企業依託先進製程工藝為設計企業提供代工服務，核心競爭力在於製程精度、良率與產能。
封裝測試環節：技術壁壘相對較低，全球市場競爭激烈，國內企業具備較強競爭力。
全球頭部企業包括台灣的日月光、京元電子，美國安靠，國內長電科技、通富微電、華天科技等企業進入全球前十，在先進封裝領域（Chiplet、FCBGA等）逐步突破，為國內GPU/CPU企業提供封裝支撐。
（三）下游：應用與服務，需求驅動迭代
下游主要包括算力基礎設施（智算中心、超算中心、邊緣節點）、終端裝置（伺服器、PC、智慧型手機、機器人）及行業應用（網際網路、金融、醫療、工業等），是GPU/CPU需求的核心來源，其需求變化直接驅動晶片技術迭代。
此外，算力租賃、算網服務等新業態的興起，進一步擴大了GPU/CPU的市場需求，推動晶片技術向高性能、高能效、低成本方向迭代。
二、全球GPU產業鏈核心格局與技術差異
GPU（圖形處理器）憑藉平行計算優勢，已從傳統圖形渲染升級為智能算力的核心載體，2026年全球GPU市場規模突破1500億美元，其中AI GPU佔比超70%，成為市場增長的核心引擎。
全球GPU市場呈現“一超多強”格局，輝達壟斷高端市場，AMD、英特爾形成第二梯隊，Google、特斯拉等企業推出專用AI GPU，國內企業加速追趕，市場競爭逐步多元化。
（一）輝達：全球GPU霸主，生態壁壘深厚
輝達（NVIDIA）憑藉架構創新、生態建構與產能佈局，佔據全球AI GPU市場85%以上的份額，壟斷高端訓練與推理GPU市場，是全球算力產業鏈的核心玩家。
2026年，輝達推出新一代H200 GPU，基於Hopper架構升級，採用台積電3nm製程工藝，視訊記憶體容量提升至144GB HBM3e，頻寬達4.8TB/s，算力性能較上一代H100提升30%以上，能效比提升25%，成為全球超大模型訓練的首選晶片。
輝達的核心競爭力在於“晶片+軟體+生態”的閉環佈局。
（二）AMD：追趕者姿態，差異化競爭
AMD作為全球第二大GPU廠商，憑藉性價比優勢與架構創新，在中高端市場與輝達形成競爭，2026年全球市場份額提升至10%左右，主要聚焦遊戲、資料中心與邊緣計算場景。
2026年，AMD推出MI300X GPU，基於RDNA 4架構，採用台積電4nm製程工藝，視訊記憶體容量128GB HBM3，算力性能達2.4ExaFLOPS（FP8精度），較上一代MI250X提升50%，能效比優於輝達同等級產品，在推理場景具備較強競爭力。
AMD的競爭策略的是差異化佈局：
產能方面，AMD與台積電、三星均有合作，2026年GPU產能預計達400萬片，其中MI300X產能佔比25%，主要供給資料中心客戶，中端遊戲GPU產能佔比75%，覆蓋消費電子市場。
（三）英特爾：跨界佈局，依託CPU生態延伸
英特爾（Intel）憑藉CPU市場的主導地位，跨界佈局GPU市場，聚焦資料中心、邊緣計算與PC場景，2026年全球市場份額達3%-5%，形成“CPU+GPU”協同優勢。
2026年，英特爾推出Xeon Max系列GPU，基於Xe架構，採用自家7nm製程工藝，視訊記憶體容量64GB HBM2e，算力性能達1.2ExaFLOPS（FP8精度），主要適配邊緣計算與輕量級推理場景，與自身Xeon CPU形成協同，為客戶提供一體化算力解決方案。
英特爾的核心優勢在於CPU生態的延伸，其GPU可與Xeon CPU無縫相容，最佳化算力調度效率，適合對相容性要求較高的企業客戶；同時，英特爾依託自身晶圓製造能力，實現GPU設計與製造的自主可控，保障產能供給。
但英特爾GPU在架構創新與生態建構方面存在不足，市場認可度仍有待提升，主要通過低價策略與行業合作搶佔細分市場。
（四）其他玩家：專用GPU崛起，細分市場突破
除傳統GPU廠商外，Google、特斯拉、亞馬遜等企業推出專用AI GPU，聚焦自身業務場景，形成差異化競爭。
專用GPU的崛起，標誌著GPU市場從“通用化”向“專用化”演進，企業通過聚焦特定場景，最佳化晶片架構與演算法，實現算力效能的最大化，未來將成為GPU市場的重要增長極。
三、全球CPU產業鏈核心格局與技術差異
CPU（中央處理器）作為通用計算的核心，承擔任務調度、邏輯控制等核心功能，是算力產業鏈的基礎硬體。
2026年全球CPU市場規模突破800億美元，呈現“英特爾、AMD主導，ARM架構崛起，RISC-V開源突破”的格局，伺服器CPU、PC CPU、嵌入式CPU三大細分市場需求分化，技術迭代向高性能、高能效、多核心方向推進。
（一）英特爾：全球CPU霸主，架構與生態雙領先
英特爾佔據全球CPU市場60%以上的份額，其中伺服器CPU市場份額達70%，PC CPU市場份額達65%，是全球CPU產業鏈的主導者。
2026年，英特爾推出Xeon 6400系列伺服器CPU，基於Intel 7製程工藝（10nm改良版），核心數提升至64核，主頻達4.5GHz，支援DDR5記憶體與PCIe 5.0介面，算力性能較上一代提升20%，能效比提升15%，適配智算中心、超算中心等大規模算力場景。
英特爾的核心競爭力在於“架構迭代+生態壟斷+產能保障”。
同時，英特爾加速佈局異構計算，推出“CPU+GPU+NPU”融合架構產品，適配AI計算需求，逐步彌補在智能算力領域的不足，鞏固市場主導地位。
（二）AMD：伺服器市場突破，性價比優勢顯著
AMD在CPU市場份額達25%左右，其中伺服器CPU市場份額提升至28%，憑藉性價比優勢與架構創新，逐步縮小與英特爾的差距。
2026年，AMD推出EPYC 9004系列伺服器CPU，基於Zen 5架構，採用台積電4nm製程工藝，核心數達96核，主頻達4.2GHz，支援DDR5記憶體與PCIe 5.0介面，算力性能較上一代提升30%，能效比優於英特爾同等級產品，價格低20%-25%，在雲服務提供商與中小企業市場備受青睞。
AMD的競爭策略聚焦伺服器市場，通過核心數、能效比與性價比優勢，搶佔英特爾的市場份額；同時，延續“CPU+GPU”協同佈局，推出融合架構產品，適配異構計算需求，提升整體競爭力。
在PC CPU市場，AMD Ryzen系列產品憑藉高性能與性價比，佔據中高端遊戲PC與工作站市場的重要份額，與英特爾形成分庭抗禮之勢。
（三）ARM架構：移動端主導，伺服器市場崛起
ARM架構憑藉低功耗優勢，壟斷全球移動端CPU市場（智慧型手機、平板電腦等），市場份額達95%以上，蘋果、高通、聯發科等企業是核心玩家。
ARM架構的崛起，主要得益於低功耗優勢與生態完善，隨著伺服器市場對能效比要求的提升，ARM架構有望進一步擴大市場份額，形成與x86架構分庭抗禮的格局。
（四）RISC-V架構：開源突破，國產替代新方向
RISC-V架構憑藉開源、精簡、可擴展的優勢，成為全球CPU架構創新的核心方向，2026年全球RISC-V CPU市場規模突破50億美元，主要聚焦嵌入式、邊緣計算等細分場景，國內企業在RISC-V生態中佔據重要地位。
RISC-V架構的開源特性，降低了晶片設計門檻，為國內企業提供了國產替代的新路徑，隨著生態逐步完善，有望在嵌入式、邊緣計算等細分市場實現突破，未來逐步向伺服器、PC市場滲透。
四、國內GPU/CPU產業鏈國產替代處理程序與核心企業
面對全球GPU/CPU市場的壟斷格局，國內企業依託政策扶持、資本投入與技術攻堅，加速國產替代處理程序，在GPU、CPU、封裝測試等環節逐步突破，形成“設計企業引領、製造企業支撐、生態企業協同”的國產替代格局。
但整體來看，國內企業在先進製程、核心架構、生態建構等方面與國際先進水平仍有差距，國產替代任重道遠。
（一）國內GPU產業：從跟跑到並跑，細分場景突破
國內GPU企業聚焦AI訓練與推理、邊緣計算、圖形渲染等場景，通過自主研發或技術合作，推出多款產品，逐步實現從“不可用到可用”的突破，部分產品在推理場景達到國際同類水平，訓練場景仍需攻堅。
核心企業包括華為海思、寒武紀、壁仞科技、沐曦科技等。
華為海思：推出昇騰系列GPU，基於自研Da Vinci架構，昇騰910B採用台積電7nm製程工藝，視訊記憶體容量64GB HBM2e，算力性能達0.9ExaFLOPS（FP16精度），適配中大型模型訓練與推理場景，已在政務、能源、金融等領域落地應用。
華為依託自身鴻蒙系統、雲服務生態，建構“晶片+軟體+應用”的閉環佈局，昇騰GPU市場份額穩居國內第一，2026年國內市場佔比達35%。同時，華為推動昇騰生態建設，吸引超2000家合作夥伴，開源MindSpore框架，加速GPU的規模化應用。
寒武紀：國內首家AI晶片上市公司，推出思元系列GPU，思元400採用中芯國際14nm製程工藝，視訊記憶體容量32GB HBM2，算力性能達0.4ExaFLOPS（FP16精度），主要適配推理場景與邊緣計算，在安防、醫療等領域落地。寒武紀聚焦自主架構研發，思元系列晶片採用自研智能處理器架構，擺脫對國外架構的依賴，但在算力性能與生態建構方面與輝達仍有較大差距，2026年國內市場佔比達15%。
壁仞科技：新興高端GPU企業的代表，憑藉團隊技術積澱實現快速突破，2026年推出第二代BR200 GPU，採用台積電5nm製程工藝，基於自研仞心架構，視訊記憶體容量提升至96GB HBM3，算力性能達1.2ExaFLOPS（FP16精度），在中高端推理場景與輕量級訓練場景具備競爭力，可適配千億參數級大模型推理任務。該產品通過Chiplet先進封裝技術實現多晶片整合，能效比較第一代BR100提升40%，已進入國內頭部雲廠商與智算中心供應鏈，2026年國內市場佔比達8%。壁仞科技重點建構“晶片+驅動+工具鏈”生態，推出自主研發的Beyonder軟體平台，支援主流AI框架適配，同時與高校合作開展架構創新研究，逐步縮小與國際廠商的生態差距，但在超大模型訓練場景的穩定性與相容性上仍需打磨。
沐曦科技：聚焦高性能通用GPU領域，2026年量產MX200系列GPU，採用台積電4nm製程工藝，視訊記憶體容量64GB HBM3，算力性能達0.8ExaFLOPS（FP16精度），主打推理場景與工業視覺、科學計算等垂直領域。其核心優勢在於軟硬體協同最佳化，自主研發的MXEngine計算引擎可針對不同任務動態調整算力分配，能效比優於同等級國產競品15%-20%。目前已與工業富聯、中科曙光等算力基礎設施廠商達成合作，為算力租賃業務提供核心硬體支撐，同時切入汽車智能座艙、自動駕駛輔助計算場景，2026年國內市場佔比達6%。沐曦科技通過開源部分工具鏈程式碼吸引開發者，加速生態落地，但受限於產能供給，市場滲透率提升速度略緩。
此外，天數智芯、登臨科技等企業在細分場景形成補充。天數智芯智鎧系列GPU聚焦金融風控、政務巨量資料處理場景，憑藉高相容性佔據部分行業市場；登臨科技的Goldwasser系列GPU主打邊緣計算場景，低功耗優勢顯著，在智能安防、工業物聯網領域實現規模化應用。
整體來看，國內GPU企業已形成“頭部引領、細分突破”的格局，推理場景國產化替代率逐步提升至30%以上，但高端訓練GPU仍依賴輝達，國產替代需在先進製程、視訊記憶體技術與生態建構上持續攻堅。
（二）國內CPU產業：多技術路線平行，自主架構突破成關鍵
國內CPU產業依託自主架構、ARM授權、RISC-V開源三大技術路線平行發展，在伺服器、嵌入式、桌面等細分場景逐步實現替代，核心企業包括龍芯中科、飛騰資訊、華為鯤鵬、兆芯、平頭哥等，各企業聚焦不同領域形成差異化競爭，逐步打破英特爾、AMD的壟斷格局。
（三）國內GPU/CPU產業國產替代總結與挑戰
截至2026年，國內GPU/CPU產業國產替代取得階段性成效，在細分場景形成突破：
GPU推理場景國產化率超30%，CPU在政務、嵌入式市場國產化率分別達45%、30%，伺服器CPU國產化率提升至25%，形成多技術路線、多企業協同競爭的格局。
政策扶持、市場需求與技術攻堅成為替代核心驅動力，“東數西算”工程、自主可控政策為國產晶片提供廣闊市場空間，長電科技、中微公司等上游企業的突破為產業鏈提供支撐。
但國產替代仍面臨三大核心挑戰：
一是先進製程依賴，國內高端GPU/CPU仍依賴台積電7nm及以下製程，中芯國際14nm製程雖實現量產，但在良率、產能上難以滿足高端晶片需求，EUV光刻機限制導致先進製程自主化進展緩慢；
二是生態建構滯後，GPU領域CUDA生態壟斷難以突破，國產晶片軟體適配成本高，CPU領域x86、ARM架構生態壁壘深厚，自主架構與開源架構生態仍需長期培育；
三是核心技術差距，在視訊記憶體技術（HBM3e及以上）、異構互聯、算力能效比等方面，國內企業與輝達、英特爾仍有1-2代技術差距，高端訓練晶片、高性能伺服器CPU仍需攻堅。
未來，國內GPU/CPU產業將呈現“技術協同、生態共建、場景驅動”的發展方向：通過Chiplet先進封裝技術彌補製程短板，加速自主架構與開源架構生態融合，聚焦關鍵行業場景實現“以用促研”，逐步從細分替代走向全面替代，為中國算力產業高品質發展築牢硬體根基。
在全球算力格局重塑與國內國產替代加速的背景下，A股算力產業鏈相關標的迎來價值重估機遇。
本節基於前文產業分析，從GPU/CPU核心硬體、算力基礎設施、算網融合、太空算力配套四大主線，梳理優質A股標的，分析其核心競爭力與投資邏輯，結合行業趨勢與政策導向，為投資者提供參考。
一、GPU/CPU核心硬體標的：國產替代核心主線
該主線聚焦國內GPU/CPU晶片設計、製造、封裝測試企業，受益於自主可控政策與國產替代處理程序加速，核心標的具備技術壁壘與場景落地能力，在細分領域形成差異化優勢。
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（一）晶片設計標的
寒武紀（688256）：國內AI晶片龍頭企業，堅持自主架構研發，思元系列GPU覆蓋推理與邊緣計算場景，思元400晶片已進入安防、醫療等行業供應鏈，2026年國內GPU市場佔比達15%。公司核心優勢在於自主智能處理器架構，擺脫對國外IP依賴，同時與華為鴻蒙、深度作業系統完成適配，生態佈局逐步完善。隨著推理場景國產化替代率提升，公司營收有望持續增長，中長期看點在於高端訓練晶片研發與規模化落地。
龍芯中科（688047）：國內唯一實現CPU核心架構自主可控的企業，LoongArch架構已形成完整生態，龍芯3C6000伺服器CPU在政務市場份額達28%，適配金融櫃面、工業控制等場景。公司依託中芯國際14nm製程實現規模化量產，同時聯合國內廠商攻關7nm級自主製程適配，技術迭代穩步推進。受益於政務領域自主可控政策加碼，公司業績增長確定性較強，長期有望向民用伺服器與桌面市場滲透。
華為海思（未上市，關聯標的：華為概念股）：昇騰系列GPU與鯤鵬系列CPU建構“雙引擎”算力底座，昇騰910B GPU國內市場佔比達35%，在政務、能源等領域落地多個標竿項目。雖受外部制裁影響先進製程產能，但公司通過Chiplet封裝技術彌補短板，同時開放架構程式碼建構生態，關聯標的（如中科曙光、拓維資訊）將受益於昇騰與鯤鵬生態的規模化擴張。
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（二）封裝測試標的
長電科技（600584）：全球領先的封裝測試企業，XDFOI Chiplet技術已實現4nm節點多晶片整合，為國內GPU/CPU企業提供先進封裝支撐，適配高端晶片算力提升需求。公司深度繫結國內晶片設計企業，同時進入台積電、三星供應鏈，受益於先進封裝技術普及與國產替代處理程序，營收與盈利能力有望持續改善。
通富微電（002156）：國內先進封裝龍頭之一，大尺寸FCBGA封裝良率突破99.5%，可滿足GPU/CPU高端封裝需求，與AMD、寒武紀等企業建立合作關係。隨著Chiplet技術在算力晶片領域的廣泛應用，公司封裝產能需求將持續增長，同時受益於國內算力晶片量產加速，業績增長彈性較大。
二、算力基礎設施標的：算力底座核心支撐
該主線覆蓋伺服器、智算中心、算力租賃、液冷散熱等核心環節，受益於“東數西算”工程推進、智算中心規模化建設及綠色算力轉型，標的多具備規模化產能、技術壁壘或場景卡位優勢，業績確定性較強。
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（一）伺服器與智算中心核心標的
浪潮資訊（000977）：國內伺服器龍頭企業，全球市佔率穩居前三，國內AI伺服器市佔率超35%，是算力基礎設施建設的核心供應商。公司深度繫結國內頭部雲廠商、智算中心及政企客戶，AI伺服器可適配輝達H200、華為昇騰910B等主流GPU，同時推出自主研發的超節點解決方案，單節點算力密度較傳統叢集提升10倍以上，適配萬卡級算力叢集建設需求。2026年受益於AI伺服器需求爆發，公司營收增速預計維持30%以上，毛利率隨高端產品佔比提升持續改善，中長期看點在於液冷伺服器規模化落地與海外市場拓展。
中科曙光（603019）：國內超算與智算中心建設領軍企業，依託自主可控技術優勢，建構“伺服器+儲存+智算中心”全產業鏈佈局。公司是國內少數具備超算系統整合能力的廠商，參與多個國家級智算中心建設，同時推出基於龍芯、飛騰晶片的國產化伺服器，在政務、能源等自主可控場景市佔率領先。液冷散熱技術已實現規模化應用，液冷伺服器營收佔比超20%，顯著受益於綠色算力政策。業績驅動核心來自智算中心建設訂單與國產化替代需求，2026年政務領域訂單增速預計超40%，同時受益於華為昇騰生態擴張，關聯業務彈性較大。
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（二）算力租賃標的
工業富聯（601138）：全球算力租賃龍頭之一，依託台積電先進製程產能優勢，快速佈局高端算力叢集，目前已建成超5個萬卡級智算中心，算力規模達50EFlops，主要適配輝達H200 GPU，服務於網際網路大廠、AI獨角獸企業的大模型訓練與推理需求。公司核心優勢在於“算力建設+維運+晶片資源”一體化能力，可通過自有產能保障算力叢集快速落地，同時與輝達建立長期合作關係，晶片獲取能力優於同行。2026年算力租賃業務營收佔比預計突破15%，隨著算力出租率維持在85%以上，該業務將成為公司核心增長引擎，中長期看點在於海外算力中心佈局與Chiplet封裝算力叢集建設。
世紀華通（002602）：國內長三角算力租賃核心標的，聚焦低時延推理算力場景，在上海、浙江等地佈局多個智算中心，總算力規模達30EFlops，搭載輝達A100、AMD MI300X等GPU，深度服務於金融科技、工業網際網路等行業客戶。公司通過“算力租賃+AI應用”雙輪驅動，與三大電信營運商達成戰略合作，實現算力資源與網路資源的協同調度，算力負載率持續高於行業平均水平。業績增長核心來自推理算力需求爆發與行業客戶拓展，2026年預計新增2個萬卡級叢集，算力規模翻倍增長，同時AI應用業務有望貢獻額外業績彈性。
08
（三）液冷散熱標的
網宿科技（300017）：國內液冷散熱與邊緣算力協同佈局龍頭，推出浸沒式、冷板式雙重液冷解決方案，散熱效率較傳統風冷提升100倍以上，能耗降低40%，已在阿里雲、騰訊雲等智算中心落地應用。公司核心優勢在於“液冷技術+邊緣節點”一體化佈局，可為客戶提供從散熱到邊緣算力調度的綜合服務，適配具身智能、自動駕駛等低時延場景需求。2026年液冷業務營收增速預計超50%，同時邊緣算力節點佈局突破1000個，受益於算網融合與邊緣計算爆發，業績增長確定性較強。
高瀾股份（300499）：國內浸沒式液冷核心標的，技術覆蓋伺服器、儲能等多場景，自主研發的浸沒式液冷系統可適配高密算力叢集，良率與可靠性達到國際先進水平，與浪潮資訊、中科曙光等伺服器廠商建立長期合作關係。公司深度受益於綠色算力政策，液冷產品在國內智算中心滲透率持續提升，同時拓展海外市場，進入亞馬遜、微軟供應鏈。2026年液冷業務營收佔比預計超30%，隨著高密算力中心建設加速，業績彈性顯著，中長期看點在於液冷與儲能場景的協同拓展。
三、算網融合主線標的：算力互聯核心載體
該主線聚焦電信營運商、網路裝置、算力調度平台等環節，受益於全國一體化算力網建設、5G/6G與算力融合趨勢，核心標的具備網路資源壟斷優勢或技術卡位能力，享受算網服務商業化紅利。
（一）電信營運商標的
中國移動（600941）：國內算網融合領軍營運商，建構“連接+算力+能力”三位一體服務體系，建成覆蓋全國的算力網路，擁有超20個大型智算中心，算力規模達80EFlops，同時佈局超10萬個邊緣算力節點，形成“中心-邊緣”協同算力佈局。公司核心優勢在於網路資源壟斷與使用者基礎，通過“移動雲+算力網路”協同，為政企客戶提供低時延、廣覆蓋的算網服務，2026年算網服務收入預計突破800億元，增速維持45%以上。業績驅動來自算網服務溢價、邊緣算力落地與雲業務增長，同時受益於國企估值重塑，長期價值凸顯。
中國電信（601728）：國內綠色算網核心標的，依託西部綠電資源，在貴州、甘肅等地佈局多個綠色智算中心，算力規模達60EFlops，綠電使用率超90%，顯著受益於綠色算力政策。公司天翼雲在政務雲市場市佔率領先，通過“雲網融合”實現算力資源跨地域調度，推出“算力超市”服務，降低中小企業算力獲取門檻。2026年算網融合業務營收增速預計超50%，政務與金融行業訂單是核心增長引擎，同時邊緣算力節點加速佈局，適配工業網際網路、自動駕駛等場景需求。
（二）網路裝置與算力調度標的
中興通訊（000063）：國內算網融合網路裝置龍頭，推出5G/6G承載網裝置、算力調度閘道器等核心產品，支援低時延、高頻寬的算力互聯需求，是三大電信營運商算力網路建設的核心供應商。公司核心技術優勢在於異構算力互聯與網路調度最佳化，可實現“網隨算動、算網協同”，同時佈局邊緣計算伺服器，適配邊緣算力節點建設需求。2026年算網相關裝置營收佔比預計突破35%，受益於算力網路建設加速與海外市場拓展，業績增速維持30%以上，中長期看點在於6G與算力融合技術突破。
紫光股份（000938）：國內算網融合軟硬體一體化標的，旗下新華三在路由器、交換機等網路裝置市場市佔率穩居前列，同時推出算力調度平台，實現跨地域、跨層級算力資源智能分配，適配全國一體化算力網建設需求。公司深度繫結政企客戶與電信營運商，提供“網路裝置+算力調度+智算中心”綜合解決方案，在教育、金融等行業算網項目中競爭力顯著。2026年算網業務營收增速預計超40%，毛利率隨高端解決方案佔比提升持續改善，同時受益於國產替代與開源生態建設，長期增長空間廣闊。
寶信軟體（600845）：國內算力調度與IDC一體化龍頭，依託上海寶鋼集團資源，在長三角佈局多個高等級IDC資料中心，同時自主研發算力調度平台，實現IDC資源與算力需求的精準匹配，服務於網際網路、金融等行業客戶。公司核心優勢在於IDC資源稀缺性與算力調度技術，可提供“IDC託管+算力調度+維運服務”全鏈條服務，算力負載率維持在90%以上。2026年IDC與算網服務營收增速預計超25%，受益於長三角算力需求爆發與國產替代處理程序，業績增長確定性較強。
2026年全球算力產業處於格局重塑的關鍵期，國內算力產業在政策扶持、國產替代、場景爆發三重驅動下，迎來高品質發展機遇，四大投資主線各有邏輯、協同共振，共同構成算力產業鏈的投資圖譜。
整體來看，算力產業作為新質生產力的核心引擎，中長期增長邏輯明確，但行業分化加劇，需精選具備核心技術壁壘、場景卡位優勢、業績兌現能力的優質標的。同時，需警惕技術、政策、市場等多重風險，把握產業節奏，兼顧短期業績確定性與中長期成長空間，理性佈局算力產業投資機遇。 (AI雲原生智能算力架構)