2026年中国算力产业链投资机遇与价值洞察

来源：本站 发表时间: 2026年02月06日

• 2025年，中国算力产业在政策强力驱动、技术迭代加速与市场需求爆发的三重驱动下，正步入规模扩张、结构优化、自主可控的黄金发展期。

• 从上游的AI芯片、液冷与光模块，到中游的智算中心与算力租赁服务，再到下游蓬勃兴起的AI行业应用，整条产业链正在迎来新一轮显著的投资机会。

 

1.算力产业发展的三重驱动

 

算力产业的高速增长并非偶然，而是由政策、需求、市场三大引擎共振驱动的结果。

 

• 政策引导：从“东数西算”到数字中国布局，再到高质量发展行动，国家与地方政策为算力建设与长期运营设定了制度性前提；

• 需求爆发：生成式AI及其后续的产业化落地，特别是以2025年DeepSeek等开源模型为代表的一批高性能模型的普及，显著放大了训练与推理端的算力需求；

• 市场与国产化驱动力：在中美技术竞争与供应链安全的背景下，资本与市场倾向于向具备自主可控能力的硬件、软件与服务商聚集，推动上游国产化与本地供应链的扩张。



 

预计到2025年，中国算力产业规模将突破9万亿元，同比增长49%。未来五年仍将保持约50%的年均增长率，到2029年整体规模有望达到46.2万亿元。产业链结构上，中游（算力服务）市场规模占比最高，达51%，上游（硬件）与下游（应用）各占25%左右，形成“中游承载、上下联动”的产业格局。

 

 

2.产业链上游：硬科技与国产替代的主战场

 

AI芯片：高增长、高确定性的核心赛道

 

AI芯片是当前最具投资价值的细分领域，正处于国产化替代与技术架构迭代的双重机遇期。2025年中国AI芯片市场规模预计达1800亿元，未来五年复合增长率高达48%，2029年有望突破1.33万亿元。

 

投资关注点：

• 架构演变：从训练芯片向推理芯片倾斜，ASIC（尤其是定制化NPU/TPU）在能效与成本上表现突出，更适合边缘计算与大模型推理场景；

• 国产替代：GPU领域虽仍以英伟达为主，但国产GPU厂商如摩尔线程、壁仞科技等已逐步进入量产阶段；

• 细分场景芯片：视觉处理、工业模拟、军工等垂直领域的芯片企业获资本青睐，如中科时代、凌久微电子等。

 

液冷：高功耗算力的刚性选择

 

随着AI服务器单机柜功率突破130kW，传统风冷已逼近物理极限。液冷成为智算中心建设的必然选项，尤其在PUE≤1.25的政策约束下，液冷渗透率快速提升。

 

技术路线与投资机会：

• 冷板式液冷：占当前市场份额70%-80%，是存量改造与新建项目的首选，技术成熟、供应链稳定；

• 浸没式液冷：处于快速成长期，占比从10%向20%+增长，PUE可低至1.05，长期运维成本优势明显，适合追求极致能效的智算中心；

• 国产化与出海：国产冷却液、CDU等核心部件逐步成熟，头部企业已开始向新加坡、东南亚等市场交付项目。

 

光模块与供配电：跟随算力升级的技术迭代机会

 

大模型训练需要海量数据交换，推动光模块从“连接”向“加速”演进，直接拉动800G、1.6T等高端光模块的需求，也带动硅光技术、共封装光学和线性直驱等新技术突破。2025年上半年，A股主要光模块公司普遍业绩大增，头部企业净利润同比增幅显著。投资应聚焦于有能力进行高速率产品研发的企业或从事新技术路径(硅光/CPO)开发的公司。

 

2024年中国智算中心供配电系统应用市场规模达到240亿元，预计至2029年，整体市场规模将接近900亿元，当前智算中心供配电系统正朝着高压化、直流化、模块化和绿电化方向发展，相关产业链企业将迎来广阔的发展空间。

 

 

3.产业链中游：算力服务化与运营效率提升

 

智算中心：资本聚集的核心载体

 

智算中心受政策、需求和价值驱动成为当前最受资本关注的赛道：

• 政策推动智算中心新建与改造需求，东数西算"国家级工程是重要推动力； 

• 大模型训练与推理需求从互联网向传统行业、中小企业渗透； 

• 智算中心盈利模式多，机柜租用、算力租赁、运维服务等服务发展迅速。

当前，科技巨头与国家队是投入主力，政府引导基金、国有企业在算力投资中的参与度和频率提升；融资渠道多元化，参与者在开发阶段引入私募股权，运营阶段发行ABS，成熟阶段通过公募REITs实现资本退出。

 

智算租赁业务快速崛起带来新的机会

 

当前，中小企业算力需求旺盛、东西部算力供需错位，算力租赁能够有效降低企业使用高性能算力的门槛和成本，实现算力跨区域流动。2024年智算租赁算力规模为377 EFlops，预计2029年将达2180 EFlops，年复合增长率42%。

 

2025年，算力租赁业务拓展正在从“规模扩张”转向“效率与生态”，具备自研调度平台、持有核心算力资产以及拥有头部AI客户资源的企业更具投资价值。

 

 

4.产业链下游：应用落地与商业变现的“深水区”

 

AI应用加速行业渗透与商业化落地

 

随着生成式AI向金融、医疗、教育等万亿级赛道渗透，AI应用进入商业变现深水区，潜在市场空间呈指数级放大，未来几年资本将继续向应用层倾斜，AI应用领域投融资将聚焦AI Agent、多模态内容应用及垂类行业应用赛道。

 

2025年具身智能成为新投资焦点，融资额近300亿；AI医疗成为AI应用落地最热门的赛道，投资集中于AI影像辅助、AI药物研发等领域，在2025年AI应用亿元级融资中占比40%；此外工业、零售等传统领域AI应用落地也在加速。

 

大模型投资选择注重商业化落地能力

 

以DeepSeek为代表的高性能开源模型，有效降低AI技术的应用门槛和成本，推动了AI应用普及和推理需求爆发；大模型应用产品开发方向正在从训练产品向推理产品，从通用产品向行业产品转变。大模型领域投资选择从追求“参数规模”转向关注商业化落地能力，商业化落地路径清晰的多模态大模型是投资人下注的重点。

 

大模型领域投资重点向头部企业聚集，2024年完成118起融资，累计金额超620亿；2025年大模型领域亿元级融资总额合计142亿元，集中流向月之暗面、智谱AI、Minimax等少数几家公司。

 

 

5.算力产业链投资地图：三类机会与投资重点

 

从产业链与市场节奏看，三类机会尤为凸显：

• 确定性机会：AI芯片、智算中心、算力云服务和互联网AIGC应用赛道市场需求明确，商业模式成熟，竞争格局相对稳定且短期内具有较高可预测性和稳定现金流；

• 成长性机会：国产AI芯片、光模块、AI服务器、智算租赁、具身智能和液冷解决方案市场正处于快速扩张期，技术路径基本清晰，需求处于爆发期，竞争格局尚未固化；

• 前瞻性机会：CPO/LPO、HVDC/SST固态变压器、算力交易/调度平台、垂类行业应用赛道代表未来技术演进方向，可能颠覆现有产业格局，但当前仍处于早期研发或探索阶段。



 

 

6.风险提示与投资关注维度

 

算力产业链投资也面临多重风险：

 

• 技术迭代风险：工艺演进不及预期，制程受限影响性能提升；

• 供应链风险：关键设备、材料依赖进口，地缘政治影响供应安全；

• 政策监管风险：数据安全、能效要求、出口管制等政策变动；

• 需求不确定性：AI应用落地速度不及预期，算力供需出现阶段性失衡。

在此背景下，投资者应重点考察：技术成熟度与研发进展、客户结构与订单可持续性、国产化率与供应链安全、财务健康度与估值匹配性、以及政策合规与ESG表现等，这些维度比短期营收波动更能决定长期价值。

 

投资者应结合自身资源与风险偏好，在确定性、成长性与前瞻性机会中寻找布局切入点，同时高度重视技术演进、供应链安全与政策合规，方能在这一波浪潮中行稳致远。

 


来源：科智咨询