近日，2025 世界機器人大會完滿落下帷幕，展示了我國具身智能產業發展的強勁動能。這場科技盛宴，再度將具身智能推向時代的風口浪尖，AI 算力作為具身智能底層支撐的核心價值也得到充分彰顯。
AI 算力產業是以高性能計算為核心，融合硬件制造、基礎設施、算法優化及行業應用的復雜生態系統。本質是通過算力資源的高效供給，支撐人工智能技術從理論走向產業化落地。作為數字經濟的 “電力”，AI 算力正成為全球科技競爭的制高點。數據顯示，2025 年中國通用算力規模預計增長 20%，智能算力規模增長 43%，排名全球第二。近五年來，算力總規模增速每年高達 30%，成為驅動經濟社會數字化轉型的核心動力。
AI 算力可劃分為通用、智能、超算三大類型，三者協同支撐數字經濟發展：
通用算力以 CPU 為核心載體，聚焦基礎數據處理與多任務兼容，是政務辦公、企業信息化等場景的 “剛需底座”。特點是適配性強，能承載文檔處理、數據庫運算等多樣化任務。
智能算力依托 GPU、ASIC、NPU 等加速芯片，專為 AI 訓練與推理設計，是具身智能、大模型等技術落地的 “核心引擎”。它通過高并行計算能力處理圖像識別、自然語言理解等任務。
超算算力則以高性能計算集群為載體，聚焦大規模復雜問題求解，是尖端科研與工程突破的 “攻堅利器”。其算力規模以 EFlops 為單位，服務于氣候模擬、量子計算仿真、航空航天設計等超大規模任務。
全球 AI 芯片市場呈現 “GPU 統治 + 多元補充” 格局。英偉達 H100 GPU 基于 Blackwell 架構，FP16 算力達 6 PetaFLOPS，占據全球數據中心 GPU 市場 80% 以上份額。國內廠商海光信息 2025 年上半年營收同比增長 45.21%，其 DCU 芯片性能達國際主流水平 70%；寒武紀思元 590 芯片支持千億參數大模型訓練，在政務云領域規?；瘧?。
高速光模塊成為算力網絡關鍵節點。中際旭創 800G 光模塊全球市占率超30%，2025年上半年凈利潤同比增長 52.64%-86.57%；新易盛 400G 光模塊進入谷歌供應鏈。液冷技術成為高密算力散熱剛需，數據顯示，2027 年中國液冷數據中心市場規模將突破千億，互聯網行業液冷滲透率將達 20%以上。產業鏈上游冷卻液、CDU等核心部件國產化率快速提升，中游液冷服務器集成方案已在金融、泛互聯網領域規?；渴稹?/span>
AI 服務器通過 CPU + 加速卡異構架構，成為算力落地的 “物理底座”。全球 AI 服務器 CR3 達 65%（浪潮信息 32%、戴爾 21%、新華三 12%），2025 年 Q2 中國 AI 服務器出貨量同比激增 85%。
技術突破包括：浪潮 NF5488A5 支持 4U8 卡（單服務器搭載 8 張 H100 GPU），算力密度提升 3 倍；新華三 “冰川” 服務器實現液冷模塊與算力板卡共設計；華為 Atlas 900 通過 BIOS 級算法動態分配算力，模型訓練效率大幅提升。
交換機作為算力網絡神經中樞，技術路線分化明顯：以太網交換機以 400G 端口為主流，800G 加速滲透，支持 RDMA 協議實現 “無損傳輸”；InfiniBand 交換機領域，英偉達 Mellanox 壟斷高端市場，國內盛科 “靈智” 系列突破 200G 端口低延遲，在邊緣算力集群應用。
全球算力中心呈現 “東數西算” 與 “綠色算力” 雙重趨勢。內蒙古呼和浩特智算中心部署 2390 臺服務器，算力規模達 6.7EFlops，采用 100% 綠電供電，PUE 值低至 1.12；阿里云張北數據中心通過 “光伏 + 儲能” 模式，可再生能源利用率超 80%。全國一體化算力網絡加速成型，和林格爾多云算力調度平臺已實現 20 毫秒內跨區域資源調度，2025 年上半年完成算力交易超 6000 筆。
云計算向 “智算即服務”（CaaS）轉型：騰訊云彈性算力平臺使中小企業模型訓練成本顯著降低；中國移動 “九天” 平臺實現算力資源可視化編排，企業獲取成本大幅下降。邊緣算力聚焦實時性需求：地平線征程 6 芯片算力達 200 TOPS，支撐自動駕駛 L4 級實時決策；英特爾與信步合作推出具身智能硬件開發平臺，支持模塊化定制與快速場景適配。
算力網絡與調度平臺
算力網絡建設成為國家戰略，“東數西算” 工程推動東西部樞紐節點間網絡時延降至 20 毫秒以內，新建數據中心 PUE 最低達 1.04。華為云 “東數西訓” 方案將模型訓練成本顯著降低，同時提升數據安全性；浪潮云人工智能工廠沉淀 61 道工序、113 套工具，實現 AI 全生命周期標準化生產。典型案例中，貴陽中安科技通過 “5G+AI 數字孿生工廠” 項目，運營成本大幅降低，產銷對接效率大幅提升。
AI 算力的 “端云協同” 形成完整價值閉環：端側終端生成的場景化數據持續反哺云端，為模型訓練提供實時 “養料”；經云端算力優化的模型下沉至端側，又精準賦能終端智能化，實現 “數據 - 模型 - 應用” 正向循環。
商業場景中，協同效應重塑行業效率：金融領域，端側交易數據支撐云端風控模型迭代，再下沉終端使欺詐識別提速至毫秒級；醫療場景，設備采集的影像數據經云端分析后，診斷方案賦能基層終端，診療效率大幅提升；農業里，無人機巡檢數據優化云端作物模型，指導終端執行灌溉策略，畝產大大提升。
端側依托輕量化算力升級：AI 手機通過 NPU 處理影像、智能汽車實時優化自動駕駛決策，英特爾平臺更實現機械臂語音控制毫米級操作，端側效率顯著提升。
5G/6G 保障低延遲傳輸，華為 “東數西訓” 方案通過邊緣節點預處理數據，降低傳輸成本 40% 的同時保障安全，讓協同在效率與合規間精準平衡。
中國《算力基礎設施高質量發展行動計劃》明確 2025 年算力總規模達 300 EFLOPS 的目標，推動工業、金融等領域算力滲透率顯著提升，每個重點領域打造 30 個以上應用標桿。地方層面，呼和浩特設立 5000 萬元 “算力券” 推動跨區域調度，計劃 2027 年形成千億級綠色算力產業集群。工信部啟動 “算力強基揭榜行動”，聚焦計算、存儲、網絡等六大方向，加速核心技術攻關與產業化應用。
技術層面，國產 AI 算力與國際頂尖水平仍存代際差距：7nm 芯片量產進度落后臺積電 2 年，高帶寬顯存等關鍵技術差距 2-3 代，單卡算力僅為英偉達 H100 的 65%。但存算一體、光子計算等新賽道已有突破。
生態建設：昇思 MindSpore 等國產框架生態伙伴超 300 家，但全球市場 80% 仍由 PyTorch、TensorFlow 主導，模型遷移成本高企制約應用擴展。
能源與成本矛盾凸顯：預計 2030 年中國算力中心用電將超 7000 億千瓦時，占全社會用電量 5.3%；液冷技術雖成高密算力剛需，但核心部件仍依賴進口。
國際競爭加劇：高端 GPU 產能 90% 集中于臺積電，出口管制政策進一步壓縮追趕空間。
未來，算力將從基礎設施升級為核心生產要素，存算一體、跨區域調度等技術突破，將推動其向綠色化、智能化加速演進。
具身智能的爆發式增長，本質上是 AI 算力從 “基礎設施” 向 “生產要素” 的價值躍遷。隨著存算一體、異構計算等技術突破，以及算力網絡跨區域協同能力的提升，中國有望在全球算力競爭中實現換道超車，為智能經濟發展提供持續動能。
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