趋势一：全球算力规模高速增长，算力竞赛白热化，算力成为全球科技竞争的战略制高点
在数智文明加速发展的今天，算力已超越传统基础设施范畴，成为数字经济的底层基座与新质生产力的核心引擎。产业端，它重构智能制造、能源调度、金融创新的核心逻辑，让柔性生产、精准决策成为常态；生活端，它赋能智慧出行、远程医疗、普惠教育，让个性化服务触达每个角落。伴随着算力实现全域渗透，加速生产与生活全场景跃迁，将深刻推动社会发展进程。
算力不仅是承载数字经济发展的底层基础，更是核心驱动力。从要素看，算力将数据转化为价值；从工具看，算力是科技创新的加速器；从结果看，算力催生新产业、提升旧产业。数字经济成为全球经济发展引擎，算力成为创新的核心。根据相关权威机构的研究，算力是经济发展的倍增器。加大对算力等数字基础设施的投入，能够有效驱动各行各业的业务创新和经济效益增长。
趋势二：AI 加速进入千行百业，大模型将成为未来智能世界的操作系统，创造价值将是第一要素
2025 年作为大模型应用落地元年，全球大模型技术正加速从 “技术验证”迈向 “商业闭环”。大模型已超越单纯工具属性，升级为承载智能世界应用的底层平台，“以大模型为核心、应用与智能体为外围” 的生态体系，正逐步构建起智能时代的底层架构，推动 AI 全面渗透千行百业。
大模型意图理解能力的突破，部署成本的大幅下降，加速大模型在千行百业的落地
技术层面，大模型实现关键能力突破。深度推理能力的跨越式提升，使其能应对多文档分析、长周期任务规划等复杂场景；自主决策与工具调用能力的进化，让单任务从 “单次交互” 升级为 “多步骤协同”，例如工业智能体完成订单调度需联动生产、仓储、物流等多个模块，实现对复杂流程的深度赋能。
成本层面，落地门槛大幅降低。训推一体机、模型蒸馏、微调技术、低精度量化技术快速成熟，让几十亿至百亿参数模型的本地化部署成为现实，显著降低企业应用成本；开源生态持续完善，Qwen 开源模型占据 Hugging Face 平台新增衍生模型的 40%以上，为中小企业参与 AI 创新打开通道。
人工智能领域正迎来深刻的范式转移：从专注于数字世界信息处理的 “数字智能”，迈向能够在物理世界感知、理解、行动的 “具身智能”（Embodied Intelligence）。世界模型作为核心支撑，推动虚实边界持续消融，重塑人类与物理世界的交互方式，开启智能应用的全新维度。
物理世界中大量重复、危险、精细的劳动场景，构成自动化技术的蓝海市场。传统自动化设备受限于预设程序，缺乏适应性与泛化能力；而传统数字智能虽擅长处理文本、图像等虚拟数据，却因 “离身” 属性难以跨越虚实交互的天然鸿沟，无法满BG大游官方网站足物理世界的自动化需求。
当 AI 大模型参数量突破十万亿级、智能体单任务 Token 消耗达数亿量级，全球算力需求呈指数级爆发。传统智算中心受限于芯片工艺物理极限与 “内存墙” 瓶颈，算力供给模式面临根本性变革，超节点作为系统级创新载体，正重塑算力基础设施格局，标志着智算中心正式迈入超节点时代。
AI 商业化落地与技术迭代，催生了对高效能、低时延算力的刚性需求，传统算力供给模式已难以适配。大模型训练与推理对算力提出极致要求：万亿参数模型单次训练需消耗千亿级浮点运算能力，复杂任务智能体的 Token 消耗达数亿量级；多模态应用、科学模拟等场景则推动算力需求从通用计算向专用高性能计算延伸。而摩尔定律放缓导致芯片性能提升幅度下滑，2018-2022 年 AI 芯片性能年均提升 50%，2023-2025 年已降至 20%以下，单点芯片突破难以为继。
延续半个多世纪的 “CPU 为中心” 主从计算范式正被打破。随着人工智能爆发式增长与能效瓶颈日益凸显，由 CPU、GPU、NPU、DPU 及 ASIC、FPGA等多样化处理器组成的平等协同架构，成为计算架构的核心演进方向，重塑数据中心算力供给逻辑。
传统 CPU 主从架构的通用性优势，已无法满足现代数据中心专业化、多样化的算力诉求，驱动架构向多样化、协同化转变。
工作负载呈现极致分化：AI 训练需海量并行浮点运算能力，网络功能虚拟化依赖高速数据包处理，大数据查询侧重特定过滤与聚合操作，企业应用则追求稳定通用计算支持。单一通用 CPU 架构难以以最优能效应对所有场景，“用最佳工具做最佳事” 的架构理念应运而生。
随着 AI 大模型、工业互联网、自动驾驶等新一代信息技术的迅猛发展，算力需求正以前所未有的速度和规模爆发。传统的以大型、集中式数据中心为核心的算力供给模式，在面对海量数据实时处理、超低时延交互等新兴业务场景时，日益显现出瓶颈。
预计 2025 年中国智能算力规模将达 1037EFLOPS，同比增长超 40%，呈现出指数增长的趋势，但也带来了一定的供需矛盾。东部地区承载了全国近六成的算力需求，但面临能耗指标紧张、电力成本高企的压力；而西部地区虽拥有丰富的绿色能源禀赋，本地算力需求相对有限，其清洁能源潜力尚未充分转化为算力供给优势。
应对气候变化、探索可控核聚变、研发新药等前沿挑战，正推动计算需求向“高精度科学模拟 + 高效 AI 处理” 的复合形态演进。单一超算或智算架构已难以承载多元诉求，超算（HPC）与智算（AI Computing）从独立发展走向深度融合，形成 “超智融合” 新范式，实现从芯片到系统、从软件到应用的全方位协同，成为解决复杂计算问题的核心支撑。
超智融合的兴起，是计算需求多元化、成本控制刚性化、资源利用高效化共同作用的必然结果。
计算需求日趋多元：传统超算擅长 FP64 高精度浮点运算，适配科学模拟；智算聚焦 FP16/INT8 低精度高吞吐量计算，支撑 AI 训练与推理。“AI for Science”等场景需要混合精度计算，例如气候模拟既需超算的气象动力学建模，又需智算的卫星数据模式识别，单一架构无法满足。
智算时代的产业链呈现“基础层高门槛、技术层重创新、应用层广覆盖”的复杂特征，单一厂商难以独立满足全场景创新需求。开源开放成为聚合全球力量、打破技术壁垒的核心路径，而算力互联互通则推动分散算力转化为社会级服务，两者共同构建起智算产业可持续发展的生态体系。
AI 产业链的分层特性，决定了开源开放是实现协同创新、加速产业规模化的必然选择。
基础层（AI 芯片、算力BG大游官方网站设施、数据平台）需长期技术积累与巨额资本投入，技术层（算法模型、机器学习框架）依赖顶尖人才与理论突破，应用层则要求深度理解垂直领域业务流程。三层需求的差异化与复杂性，使得任何单一主体都无法包揽全链条创新，必须通过开源开放实现资源共享、能力互补。开源开放的核心价值在于 “降门槛、促协同、破垄断”：通过共享算法框架、模型权重、工具组件，让中小企业、科研机构及个体开发者无需重复投入即可参与前沿研发；全球开发者在开源社区协作优化，加速技术迭代与场景适配，形成 “底层突破 — 上层落地” 的良性循环；避免少数巨头的技术垄断与 “厂商锁定”，保障产业创新活力。
趋势九：算力中心向智算中心迈进，高密化、液冷化和集群化成为发展方向，能源成为关键要素
算力需求呈指数级爆发：GPT-5 的训练标志着人工智能行业进入万卡集群与千兆瓦级能耗的新时代，其算力需求呈现指数级跃增。据行业分析，完成一次完整的 GPT-5 训练需消耗 20 万至 30 万张 H100 GPU，以 H100 为基准计算，总算力需求约为 GPT-4 的 25 至 100 倍。在时间成本上，单次训练周期预计持续 4 到6 个月，而仅计算硬件消耗，单次训练成本已突破 5 亿美元。企业端，字节跳动2025 年 AI 相关资本开支同比激增 386%，火山引擎算力调用量达 12.7 万亿tokens / 日，较 2024 年底增长 3 倍，推动 AIDC 从百兆瓦级向吉瓦级跨越。
趋势十：量子计算走向工程化阶段，未来 1-2 年将是量子计算从技术突破走向商业化应用的关键窗口期
主流研究从单纯追求量子比特数量，转向“规模与质量并进”。加州理工学院的中性原子系统达到 6100 量子比特规模，展现出强大的扩展潜力。2025 年是从物理量子比特迈向逻辑量子比特的转折点。逻辑量子比特通过纠错编码构建，错误率远低于物理比特，是实现可靠计算的核心。谷歌“Willow”芯片实现 105个量子比特，错误率显著降低，突破纠错关键阈值，标志容错量子计算已见曙光。在具有商业或科学价值的实际问题上，量子计算机能够提供比现有最先进的经典计算机更优（更快、更准或成本更低）的解决方案。金融、制药、物流、材料等行业的头部企业，已从早期探索量子计算转为深度合作，开展具有明确业务导向的概念验证，并初步收获量化收益。返回搜狐，查看更多
