当前，中国AI基础设施在国家战略与市场需求双重驱动下快速发展。截至2024年，全国算力总规模超280 EFLOPS，位居全球第二，其中智能算力达90 EFLOPS，占比超30%，较2019年增长近13倍。得益于“东数西算”工程推进，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等8大国家算力枢纽节点和10大数据中心集群加快建设，构建全国一体化算力网络体系，推动算力资源集约化、绿色化发展。
国产AI芯片（如华为昇腾、寒武纪思元系列）性能持续提升，液冷等先进散热技术广泛应用，智算中心建设提速。政策层面，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确发展目标，多地出台配套支持措施。生成式AI爆发与传统产业智能化转型催生海量算力需求，推动AI基础设施向自主可控、绿色低碳、跨区域互联与普惠化方向演进。
在此背景下，头豹研究院联合弗若斯特沙利文发布《2025年中国AI基础设施市场报告》，全面跟踪技术与市场发展现状，洞察用户核心需求，分析竞争格局与发展前景。
AI基础设施构成：支撑AI系统运行的核心要素
AI基础设施是保障人工智能系统稳定运行的底层支撑，集成算力、算法与数据三大核心资源，涵盖AI硬件设施、算法平台、数据平台及开放创新平台等载体。其发展推动AI与5G、云计算深度融合，加速人工智能赋能实体经济，成为新一代信息基础设施的关键能力。
其中，数据为模型训练提供输入资源；算法决定AI系统的分析预测能力与性能表现；算力则支撑复杂模型的高效运算与优化设计，三者协同构成AI产业发展的基石。
发展驱动力：技术创新与高质数据资产双轮驱动
技术创新是AI基础设施发展的核心引擎，体现在算力提升、专利成果增长与架构创新等方面。2010至2022年，全球发表AI相关论文165.8万篇，增长率达129%。中国作者发表论文数量居全球第一，中科院AI研究总量与高引论文均位列世界前列。2022年，中国AI专利占全球比重达61.13%，技术研发活跃度领先。
高质量数据资产是AI模型性能的关键保障。随着移动互联网和“互联网+”深入发展，各行业积累大量数据，但只有经过清洗、标注的大规模高质量数据集才能有效支撑深度学习训练。数据资源化、资产化、资本化进程加快，为AI应用持续提供“燃料”。
技术创新与数据资产相互促进：技术提升数据处理效率，降低AI应用门槛；数据需求反向推动算力与算法升级。未来，算力网络协同化、数据生态标准化、AI服务普惠化趋势将不断深化。
产业链结构：上游夯实基础，中游多元协同，下游广泛渗透
产业链上游
AI芯片是上游核心，直接影响系统计算能力。受国际环境影响，国产替代进程加速，自给率稳步提升。但在高端芯片领域仍面临技术壁垒，如英伟达H100采用4nm工艺，国内尚未完全突破。国产芯片在运算性能、市场份额及生态建设方面仍需持续提升。
产业链中游
由云计算厂商、AI原生企业、硬件系统厂商和运营商构成，形成全栈服务能力。云计算提供综合解决方案，AI原生企业聚焦垂直场景一体化落地，硬件厂商强化算力支持，运营商整合网络资源，共同完善产业生态。商业模式上，混合模式（核心自控+外部扩展、软硬结合）因灵活性强、适配复杂场景，成为多数企业首选。
产业链下游
AI基础设施已在互联网、教育、金融、医疗等行业实现较高渗透，这些行业普遍具备丰富数据资源。安全隐私是用户首要考量，尤其在金融、医疗等监管严格领域。高性能与可扩展性则是互联网、制造业等复杂应用场景的核心需求。
关键技术突破方向：高通量网络、高性能存储与弹性调度
高通量网络、高性能存储与资源弹性调度能力是中国AI基础设施进一步发展的关键突破点。
高通量网络技术
解决大规模AI集群通信瓶颈，核心在于高速互联、协议优化与光互联技术融合。传统网络难以满足GPU密集通信对高带宽、低延迟的需求，新型网络架构成为提升集群效率的关键。
高性能存储能力
确保TB级甚至PB级训练数据高效供给，避免GPU空转。AI模型对存储系统提出毫秒级延迟、百万级IOPS的极端要求，分布式高性能存储方案成为主流发展方向。
资源弹性调度能力
应对异构计算环境中数千乃至上万张GPU/ASIC芯片的协调挑战，实现任务动态分配、资源最优利用与能耗管理，提升整体算效，是大规模AI训练的核心支撑能力。
市场厂商竞争力分析
基于创新指数与增长指数综合评估，阿里云、腾讯云、商汤科技、百度智能云位列中国AI基础设施市场领导者梯队。
阿里云：依托全栈自研AI基础设施与自有生态优势，结合大规模商用经验与领先网络架构，提供稳定安全的企业级计算环境。
腾讯云：打造算、存、网、数一体的高性能智算底座，在性能与稳定性方面处于行业领先地位，产品多芯兼容、部署灵活，具备强大研发创新能力。
商汤科技：以端到端集成架构提供全栈原生AI基础设施服务，强调敏捷性与性价比，助力大模型技术高效落地，为多行业提供定制化解决方案。
百度智能云：推出中国首个基于产业实践的AI大底座，提供一站式自主创新解决方案，支持企业实现智能算力建设的集约化、高性能与可持续增强。
