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前言
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人工智能(AI)技术作为第四次工业革命的核心驱动力，正深刻重塑全球经济格局。AI基建作为支撑AI技术研发与应用的基础性产业体系，通过整合算力、算法与数据三大要素，为千行百业提供智能化转型的“数字底座”。2025年，全球AI基建行业进入高速发展期，技术融合深化、投资规模扩大、区域竞争加剧成为显著特征。中国凭借“新基建”战略的政策红利与庞大的市场需求，已成为全球AI基建领域的关键参与者。
一、宏观环境分析
(一)政策环境：国家战略引领，地方配套加速
中国将AI基建纳入“新基建”核心领域，通过顶层设计与地方实践协同推进。2025年，国家发改委发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确提出构建“东数西算”一体化算力网络体系，推动算力资源跨区域高效配置。住房和城乡建设部等九部门联合印发《韧性城市三年行动方案(2025-2027)》，要求推动AI与城市基础设施深度融合，提升城市治理智能化水平。地方层面，北京、上海、广东等地通过专项债、REITs等工具支持AI数据中心建设，并出台人才引进、税收优惠等配套政策，形成“政策引导-企业集聚-生态完善”的良性循环。
(二)经济环境：数字经济驱动，投资规模跃升
全球数字经济规模持续扩张，为AI基建提供强劲需求。据国际货币基金组织(IMF)预测，2025-2030年全球GDP年均增长率将达3.5%，其中数字经济贡献率超过60%。中国数字经济规模已突破50万亿元，占GDP比重达45%，成为经济增长主引擎。AI基建作为数字经济的基础支撑，投资规模快速攀升。截至2025年，国内AI算力建设相关市场规模突破3800亿元，千卡级以上算力集群超过130个，跨区域超大规模集群占比达38%。
(三)技术环境：自主创新突破，生态协同深化
AI芯片、算法模型与软硬件协同设计成为技术突破关键。华为昇腾系列AI芯片通过架构创新，算力密度提升至传统芯片数倍;商汤科技临港智算中心搭载国产AI芯片，总算力跻身全球前五。大模型技术推动算力需求指数级增长，科大讯飞星火大模型单次训练耗电量巨大，倒逼智算中心向高效化、集约化升级。此外，AI与5G、物联网、区块链等技术交叉融合，催生“中心-边缘-终端”三级算力网络，实现算力按需分配与动态调度。
(一)市场规模：结构性增长，应用场景泛化
根据中研普华研究院《》显示：AI基建市场呈现“多元化、规模化”特征。互联网企业与科研机构对高性能算力的需求持续增长，推动智算中心建设热潮;传统产业智能化转型释放大量AI应用需求，驱动AI基建向垂直行业渗透。例如，智能制造领域通过工业互联网平台连接设备与流程，实现生产全流程实时优化;数字医疗领域利用AI辅助诊断系统分析影像数据，提升诊断准确率。个人开发者与小企业对轻量化、低成本AI服务的需求，则促进了公有云AI平台的发展。
(二)竞争格局：头部集中，生态竞争加剧
AI基建产业链涵盖上游硬件、中游平台服务与下游应用场景。上游芯片等核心硬件自主可控能力不足，但国产替代进程加速，寒武纪、燧原科技等企业崭露头角;中游平台服务同质化竞争显现，云服务商通过规模效应与技术优化降低成本，AWS、阿里云等头部企业占据主导地位;下游应用深度与广度有待提升，需通过产业链协同创新突破瓶颈。基流科技等企业通过通信网络优化与软硬件协同设计，解决远距离算力调度效率问题，成为行业技术标准的重要参与者。
(三)区域市场：东部领先，中西部崛起
东部沿海地区凭借产业基础与政策倾斜，继续保持AI基建领先地位。北京、上海、广东等地通过建立产业集聚区，吸引阿里云、腾讯云等头部企业落地，形成完整生态链。中西部地区则依托资源优势与“东数西算”战略，实现跨越式发展。例如，贵州、内蒙古等地利用低温气候与可再生能源优势，建设绿色数据中心;西部陆海新通道、长江经济带等重大工程带动沿线地区基建投资增长，推动区域均衡发展。
(一)技术趋势：智能化、绿色化、融合化
智能化升级：AI与数字孪生技术深度融合，推动基础设施从“手工运维”向“无人化运营”转型。城市级数字孪生平台可实时模拟交通流量、能源消耗等运行状态，为城市规划与应急决策提供科学依据。
绿色化转型：低功耗芯片与液冷技术推广降低AI基建能耗水平，绿色能源利用比例提升减少碳足迹。华为数字能源部门研发的智能光伏解决方案，通过AI算法优化发电效率，使西北地区光伏电站发电量显著提升。
技术融合深化：AI与6G、区块链等前沿技术结合，重构基础设施运行模式。例如，车路协同技术与智能信号控制系统结合，有效缓解城市拥堵;智能电网与分布式储能系统协同运行，加速新能源消纳。
(二)市场趋势：全球化布局，垂直行业渗透
全球化竞争：中国AI基建企业通过技术输出、标准共建等方式参与全球市场竞争。腾讯云为柬埔寨金边数据中心集群提供技术支持，服务TikTok等互联网客户;万国数据马来西亚数据中心采用光伏+储能+氢能一体化方案，实现绿电供应。
垂直行业深化：AI基建向智能制造、智慧城市、数字医疗等领域深度渗透。工业互联网平台连接设备与流程，实现生产全流程实时优化;AI辅助诊断系统分析影像数据，提升基层医疗机构诊断能力。
(三)政策趋势：标准引领，安全可控
标准体系建设：中国主导的《智慧城市技术参考模型》获ISO认证，高铁、特高压等“中国标准”进入欧美市场，推动全球AI基建标准化进程。
安全可控要求：政策层面强化AI基建自主可控能力，重点支持国产AI芯片、操作系统等关键技术研发，降低对外部供应链的依赖。
(一)投资逻辑：需求驱动，技术壁垒，生态整合
需求驱动：聚焦AI应用爆发带来的算力、存储与网络需求增长，投资高性能数据中心、边缘计算节点等基础设施。
技术壁垒：关注芯片设计、高性能存储、分布式计算等高技术壁垒领域，投资具有关键技术突破的企业。
生态整合：选择能构建完整产业链生态的企业，如云服务商结合AI芯片、开发框架形成协同优势。
(二)风险应对：政策、供应链、技术迭代
政策风险：关注芯片出口限制、碳排放政策等对企业的影响，优先投资供应链自主可控的企业。
供应链风险：分散投资于不同区域与供应链布局完善的企业，规避全球化风险。
技术迭代风险：投资技术研发能力强、能快速适应市场变化的企业，避免硬件或解决方案被淘汰。
(三)区域选择：东部深耕，中西部布局
东部地区：聚焦北京、上海、广东等产业集聚区，投资头部企业与技术创新项目。
中西部地区：利用“东数西算”战略机遇，布局绿色数据中心与算力调度节点，享受政策红利与成本优势。
如需了解更多AI基建行业报告的具体情况分析，可以点击查看中研普华产业研究院的《》。
