自从2022年ChatGPT发布以来，通用大模型异军突起，AI产业快速发展，算力需求被充分激发。与此同时，驱动AI算法工作的AI算力也逐渐成为行业竞逐的焦点。
最直观地，近两年全球AI算力需求呈现持续快速增长态势，根据集邦咨询数据，2023年人工智能服务器出货量近120万台，同比增长38.4%，占整体服务器出货量近9%，预计到2026年将占到15%。据中商产业研究院数据，2024 年中国 AI 芯片市场规模有望增长至 2302 亿元，同比增长91%。
面对AI产业快速发展，国内运营商、互联网云厂商等也积极布局。今年以来，持续加大投入，三大运营商已合计推出310亿元的AI服务器集采，且国产化程度大幅提高。目光转向产业链企业，华为余承东也放话，拆开华为手机都是国产化芯片，来自中国制造，国产算力替代取得的成绩有目共睹。
那么，放眼整个行业发展，在美国出口限制和国内厂商技术进步相交织的背景下，国产AI算力发展情况如何呢？
产业链加速追赶，已初具规模
正如算力产业链构成，AI算力也涵盖由基础硬件、基础软件、基础设施构成的上游产业，由第三方数据中心、云计算服务、网络运营服务、IT外包服务、系统集成服务构成的中游产业，以及由互联网、制造业、金融、能源等各行业企业用户构成的下游产业。
就目前来看，相较于产业中游的运营层面与下游的应用层面，行业对于上游的算力基础设施投入显得更为迫切。为满足大模型所需的集群算力以及各行各业的AI赋能需求，产业链企业在国产AI芯片、AI服务器、智算中心等环节重点发力。
在国产AI芯片方面，致力于技术创新，加快对AI的研发布局，A股上市公司中已有多家企业布局AI芯片。其中华为海思、寒武纪、海光信息、燧原科技、摩尔线程、天数智芯等国产AI芯片持续迭代升级，推进万卡集群建设，阿里、百度等互联网厂商也加快发展自研芯片。
在AI服务器方面，行业需求旺盛，国内规模有望破百亿美元。IDC数据显示，2023年全年中国加速服务器市场规模达到了94亿美元，同比增长104%。其中，GPU服务器依然占据主导地位，市场份额达到92%，从厂商销售额角度看，浪潮、新华三、宁畅位居前三，占据近70%的市场份额。此外，包括中科曙光、工业富联、华勤技术、紫光股份、中国长城、协创数据、神州数码、烽火通信、拓维信息等企业也均有产品推出。
在智算中心方面，随着AI集群的规模不断扩大，提升智算能力有望实现单卡性能提升以及超大规模系统和工程能力发挥。具体在政府侧，我国高度重视AI发展，大力推进国内智算中心建设，不仅在总策划层面，加强对智算中心的额规划，在地方政府层面，上海、北京等多个地方政府已先后出台政策，在算力、运力、存储方面均有明确规划。运营商也加大智算领域开支，三大运营商2024年资本开支均趋向于精准投放，加强算力领域投资。
根据年初三大运营商公布信息，中国电信规划2024年实现资本开支960亿元，其中产业数字化资本开支369.6亿元，包括面向云/算力领域投资180亿元。中国电信已具备11EFLOPS智算算力，2024年计划新增大于10EFLOPS智算算力。
中国移动规划2024年投资1730亿元，其中，算力规划投资475亿元。中国移动已形成10.1EFLOPS智算算力，规划2024年底实现智算算力大于17EFLOPS。
中国联通规划2024年资本开支650亿元，投资重点由稳基础的联网通信业务转向高增长的算网数智业务。
值得注意的是，运营商作为产业化数字转型的核心角色，其投资重点与集采方向很大程度上引领着行业发展的走向。在当前自主可控的大趋势下，国内各行业集采的国产化替代也在持续推进。
以运营商服务器采购为代表，在通用服务器方面，据统计，2022年三大运营商PC服务器集采中，国产CPU服务器占比达37.10%。今年中国电信服务器（2024—2025年）集中采购项目中，国产鲲鹏或海光服务器芯片系列服务器数量超10.53万台，占比达67.5%。中国移动今年2月份启动2024年PC服务器产品集采，其中“Arm+X86”服务器采购总数为12.15万台，预计占比47.34%，其中Arm服务器或以鲲鹏服务器为主，X86服务器或以海光服务器为主。同样地，中国联通对国产芯片的重视也不断提升。早在2020年，该集团就在大规模集采中点名对鲲鹏920、海光系列7165、7185等国产CPU型号进行补充测试。
在AI服务器方面，国产服务器占比也逐渐提升。值得一提的是，中国电信2022—2023年服务器集采中，以国产鲲鹏或海光服务器芯片为代表的国产化服务器规模占比仅为26.7%，而在中国电信2023—2024年AI算力服务器集采中，其占比已提升至47.5%，在超80亿元的采购总额中，鲲鹏服务器约占28亿元。
除信息通信业外的其他重点行业方面，服务器国产化替代需求也较为旺盛。在金融行业领域，统计数据显示，2023年下半年金融行业国产服务器采购速度明显加快，单笔采购数量皆为千台、万台规模，中信银行、中国农业银行单笔服务器采购额皆为40多亿元。在能源行业领域，2023年中国石化服务器采购中国产服务器占比达41.55%。
边探索边发展，走适合自己的路
总体来看，在科技自立自强的大背景下，我国极大程度上加强了AI算力基础设施的建设。尤其在“东数西算”工程启动以来，加快推动全国一体化算力网建设成为业界共识，目前全国各地有“智算中心”的项目超过百个，正在建设或提出建设智算中心的城市超过30个。郑纬民院士预计，到2025年，我国AI算力总量将超过1800EFlops，AI算力占总算力比重超过85%，算力将迎来高速扩张时代。
从长远来看，国产AI算力未来发展一片光明，但走好当前的每一步也至关重要。
结合上文对运营商资本开支和集采的分析，可以看到，运营商借助与国家AI算力基础设施结合相对紧密的优势，一方面，运营商在算力能力方面循序渐进地培育自主可控产业链，另一方面，运营商也在加紧提升对算力网络的利用与挖掘。目前阶段，运营商纷纷加码云计算与AI大模型，云端AI算力技术已逐渐成熟并积累了长期成本上的优势。
与此同时，各大互联网云计算厂商也加强了AI算力的投入。一方面赶在禁令之前，大量囤积英伟达高端显卡，另一方面也在探索自研AI芯片的使用，以及对其他国产AI算力的引入。
具体到产业应用落地来看，国产AI算力生态也在全力打造新的增长极，以昇腾生态和异构智算作为两大重点方向，行业进行了不懈探索。
历经多年发展，目前华为已经将昇腾建设为国内最为成熟，且完全没有英伟达GPU参与的AI计算生态。科大讯飞创始人刘庆峰曾在会议上表示，华为的昇腾AI芯片可以达到与英伟达A100相当的性能。据统计，当前国内已经有一半的大模型由昇腾来支撑。
除昇腾之外，大多数AI芯片厂商还无法实现规模化出货，所以其更多是以参与混合型算力的方式，加入数据中心、企业AI集群的建设当中。即以英伟达相关产品来构建AI算力的主体，同时通过加入海光、寒武纪等国产芯片以及加速卡来构建AI算力，或者采取使用英伟达GPU进行训练，使用国产AI算力进行推理的模式。
类似策略，可以逐渐降低对英伟达的依赖度，并且发挥出多元化的AI芯片优势。因此，异构智算也成了部分企业和数据中心的新需求。
与此相配套的，行业内也有相应产品出现，例如：联想推出了完全异构智算平台，用以帮助企业实现异构化AI算力的管理与调配；新华三推出了面向异构智算的网络解决方案，解决异构智算带来的丢包与负载等问题。
综上所述，国产AI算力发展一路见招拆招，已站在新的历史起点上，正以前所未有的速度和规模向前发展。展望未来，我们有理由相信，随着技术的不断进步与应用场景的不断拓展，国产AI算力将伴随着AI浪潮继续扬帆起航，书写更加自信自强的产业辉煌篇章。
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