2026年及未来5年市场数据中国高性能运算即服务行业市场发展数据监测及投资方向研究报告

2026年及未来5年市场数据中国高性能运算即服务行业市场发展数据监测及投资方向研究报告目录2443摘要 324148一、中国高性能运算即服务（HPaaS）行业现状与历史演进 5299951.1行业发展阶段划分与关键里程碑事件回顾 5213091.2从传统超算到云化HPaaS的演进机制与技术路径 7273121.3历史数据复盘：2016-2025年市场规模、结构与区域分布特征 9780二、驱动因素与核心增长引擎分析 127152.1数字化转型加速对HPaaS需求的结构性拉动 12149202.2国家战略与政策支持体系深度解析（含“东数西算”、算力网络等） 14317662.3产业链协同效应：芯片、服务器、网络与软件生态的融合演进 176280三、2026-2030年市场趋势与竞争格局预测 2034733.1技术融合趋势：AI原生架构、量子计算接口与绿色算力集成 20162653.2市场细分预测：科研、制造、金融、生物医药等垂直领域渗透率演变 22260663.3商业模式创新分析：订阅制、按需计费、算力银行与联合运营模式比较 25123113.4区域竞争格局与产业集群发展路径研判 271246四、投资机会识别与风险应对策略 30273824.1高潜力赛道识别：边缘HPaaS、异构计算服务与安全可信算力平台 30199244.2产业链关键环节投资价值评估：上游硬件、中游平台、下游应用层 33241844.3潜在风险预警：技术迭代风险、地缘政治影响与数据合规挑战 37222124.4企业战略适配建议：差异化定位、生态共建与国际化布局路径 39

摘要中国高性能运算即服务（HPaaS）行业历经十余年演进，已从早期以国家级科研机构为主的封闭式超算体系，逐步转型为面向千行百业、按需交付、绿色智能的云化服务生态。2016年至2025年是行业爆发式增长的关键阶段，市场规模由4.2亿元跃升至102.7亿元，年均复合增长率超过48%，占整体高性能计算市场的比重从不足10%提升至58.6%，标志着行业完成从“硬件主导”向“服务主导”的结构性转变。这一转型由多重核心引擎驱动：首先，数字化转型在制造、金融、生物医药、城市治理等领域的纵深推进，催生了对弹性、高并发、低延迟算力的刚性需求，例如新能源汽车企业通过HPaaS将CAE仿真周期缩短60%以上，创新药企利用分子动力学模拟平台将先导化合物优化时间从18个月压缩至7个月；其次，国家战略强力支撑，“东数西算”工程自2022年启动以来，已在8大国家算力枢纽部署超12.6EFLOPS智能算力，其中HPaaS可调度资源占比超65%，并通过高速专网实现东部应用与西部绿色算力的高效协同，2025年跨区域HPaaS调用量同比增长137%，单位算力成本降低29%；再次，产业链协同效应显著增强，国产芯片（如昇腾910B）、液冷数据中心（PUE普遍低于1.15）、智能调度系统（基于Kubernetes+Slurm混合架构）及垂直行业解决方案（如基因测序、气候预测模板）深度融合，推动服务模式从基础算力租赁向“算力+算法+数据+场景”一体化演进。展望2026—2030年，HPaaS将加速向AI原生架构、量子计算接口与绿色低碳方向融合，预计市场规模将以年均25%以上速度持续扩张，2030年有望突破300亿元。细分领域中，生物医药、智能制造、金融科技的渗透率将分别达到75%、70%和65%，边缘HPaaS、异构计算服务与安全可信算力平台成为高潜力赛道。投资机会集中于上游国产加速芯片与液冷技术、中游标准化调度平台与算力银行模式、下游行业Know-How嵌入的SaaS化应用。然而，企业亦需警惕技术快速迭代、地缘政治对供应链的扰动以及日益严格的数据合规要求（如《数据安全法》《个人信息保护法》）。战略上，建议企业聚焦差异化定位——如深耕垂直场景、共建开源生态、布局西部绿色算力枢纽，并积极探索国际化路径，将中国HPaaS能力输出至“一带一路”新兴市场。总体而言，HPaaS已不仅是技术基础设施，更是支撑科学发现、产业升级与国家数字竞争力的核心引擎，其发展将深度融入“全国一体化算力网络”与“双碳”战略，持续释放数字经济新动能。

一、中国高性能运算即服务（HPaaS）行业现状与历史演进1.1行业发展阶段划分与关键里程碑事件回顾中国高性能运算即服务（HPCaaS）行业的发展历程可划分为萌芽探索期、基础构建期、加速融合期与生态成熟期四个阶段，各阶段在技术演进、政策推动、市场需求及产业协同方面呈现出显著特征。2010年至2015年为萌芽探索期，此阶段国内高性能计算主要服务于国家级科研机构与大型国有企业，应用场景集中于气象模拟、核物理仿真和航空航天等高门槛领域。当时云计算概念尚处早期，HPC资源多以本地部署为主，服务化程度极低。据中国信息通信研究院《中国高性能计算发展白皮书（2016）》数据显示，2015年全国HPC市场规模约为48亿元人民币，其中90%以上为硬件采购，软件与服务占比不足10%，尚未形成标准化的即服务模式。同期，国际上AWS、Azure等云厂商已开始尝试将HPC能力封装为云服务，但国内企业普遍缺乏将HPC与云计算深度融合的技术积累与商业认知。2016年至2020年进入基础构建期，国家“十三五”规划明确提出加快新一代信息技术与高性能计算融合发展，《“十三五”国家信息化规划》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件密集出台，为HPCaaS奠定制度基础。阿里云于2017年推出弹性高性能计算（E-HPC）服务，成为国内首个面向公众提供HPCaaS的公有云平台；华为云、腾讯云随后跟进，初步构建起国产HPCaaS服务能力。此阶段，GPU、FPGA等异构计算单元加速普及，容器化与调度系统（如Slurm、Kubernetes）逐步适配HPC工作负载，推动服务标准化进程。根据IDC《中国高性能计算市场追踪报告（2021）》，2020年中国HPCaaS市场规模达到23.6亿元，占整体HPC市场的32.4%，较2015年提升近30个百分点，年复合增长率达48.7%。用户群体从传统科研机构扩展至生物医药、汽车制造、金融建模等商业领域，中小企业开始尝试按需调用HPC资源，验证了服务化模式的经济可行性。2021年至2024年为加速融合期，人工智能大模型训练对算力提出爆发性需求，HPC与AI的边界日益模糊，“AIforScience”成为国家战略方向。2022年科技部启动“超算互联网”工程，旨在打通全国超算中心资源，构建统一调度与服务入口，推动HPCaaS从单点服务向网络化协同演进。同年，《“十四五”数字经济发展规划》明确要求建设智能算力基础设施，支持高性能计算服务化发展。在此背景下，曙光智算、国家超算无锡中心、鹏城云脑等平台相继推出面向行业的HPCaaS解决方案，覆盖材料基因组、气候预测、新药研发等场景。据赛迪顾问《2024年中国高性能计算即服务市场研究报告》统计，2024年HPCaaS市场规模已达68.3亿元，占HPC总市场的51.2%，首次超过硬件采购占比，标志着行业从“重资产”向“轻服务”转型取得实质性突破。用户付费意愿显著增强，按作业计费、预留实例、Spot抢占式等多种计费模式趋于成熟，服务SLA（服务等级协议）体系逐步建立。展望2025年及以后，行业正迈向生态成熟期，核心特征是标准体系完善、跨域协同增强与绿色低碳转型。2023年工信部牵头制定《高性能计算即服务参考架构》行业标准，涵盖资源抽象、任务调度、安全隔离与计量计费等关键模块，为市场规范化提供技术依据。同时，东数西算工程全面落地，内蒙古、甘肃、贵州等地的超算枢纽通过高速专网接入东部应用集群，实现算力资源跨区域调度，HPCaaS成为“全国一体化算力网络”的重要组成部分。据中国科学院计算技术研究所测算，2025年全国HPCaaS市场规模预计突破100亿元，年均增速维持在25%以上。此外，液冷技术、异构芯片能效优化、碳足迹追踪等绿色HPC实践加速推广，头部服务商如阿里云已实现PUE（电源使用效率）低于1.15的数据中心运营水平。未来五年，随着量子计算、类脑计算等前沿技术逐步融入HPCaaS架构，行业将不仅提供算力输出，更将成为支撑科学发现与产业创新的智能基座。年份中国HPC总市场规模（亿元人民币）HPCaaS市场规模（亿元人民币）HPCaaS占HPC总市场比例（%）年复合增长率（HPCaaS，%）201548.04.39.0—201656.26.812.148.7201765.110.115.548.7202072.823.632.448.72024133.468.351.230.21.2从传统超算到云化HPaaS的演进机制与技术路径传统超算体系以集中式、专用化、高门槛为典型特征，其架构依赖定制化硬件集群、专有互联网络与封闭式作业调度系统，部署周期长、运维成本高、资源利用率低。据国家高性能计算工程技术研究中心2021年发布的《中国超算中心运行效率评估报告》显示，国内主要超算中心的平均CPU利用率长期徘徊在30%至45%之间，部分节点在非高峰时段甚至低于20%，造成大量算力闲置与能源浪费。此类模式虽在特定科研任务中具备极致性能优势，但难以满足日益碎片化、弹性化、多租户化的商业计算需求。随着云计算基础设施的成熟与虚拟化技术的突破，高性能计算开始向服务化、标准化、按需交付的方向演进，催生出高性能运算即服务（HPaaS）这一新型范式。该转型并非简单地将超算资源“搬上云”，而是通过底层架构重构、中间件抽象与上层服务封装，实现从“资源供给”到“能力输出”的根本性跃迁。技术路径上，云化HPaaS的核心在于构建多层次解耦与弹性调度机制。硬件层通过异构融合打破传统CPU中心主义，引入GPU、NPU、FPGA及专用AI加速芯片，形成混合精度、高吞吐的计算底座。例如，阿里云E-HPC平台已支持A100、H100、昇腾910B等主流加速卡，并通过NVLink与InfiniBandRDMA实现微秒级通信延迟，确保大规模并行任务的高效协同。虚拟化层则采用轻量级容器与安全沙箱技术，在保障多租户隔离的同时最大限度降低性能损耗。根据清华大学高性能计算研究所2023年实测数据，基于Kubernetes+Slurm混合调度的HPaaS平台在运行LAMMPS分子动力学模拟时，相较传统裸金属部署仅产生3.2%的性能开销，而资源调度响应时间从小时级缩短至分钟级。网络层依托智能网卡（DPU）与软件定义网络（SDN），实现计算、存储、网络资源的统一编排，支撑跨地域、跨云的算力调度。国家超算无锡中心联合华为云构建的“超算互联网”试验网，已实现长三角区域内10毫秒级低延迟互联，支持千节点级作业跨中心协同执行。服务化封装是HPaaS区别于传统超算的关键标志。平台不再仅提供原始算力，而是将行业Know-How嵌入服务流程，形成“算力+算法+数据+场景”的一体化解决方案。在生物医药领域，华大基因与腾讯云合作推出的基因测序HPaaS平台，预集成GATK、BWA等主流工具链，用户上传FASTQ文件后可自动完成比对、变异检测与注释全流程，分析周期从数天压缩至数小时。在工业仿真方面，安世亚太基于华为云打造的CAE云平台，内置ANSYS、STAR-CCM+等商业软件授权池，支持参数化建模与自动化批处理，使中小企业无需购置昂贵许可证即可开展结构力学、流体动力学仿真。据赛迪顾问统计，2024年已有67%的HPaaS服务商提供垂直行业模板，其中生物医药、新能源汽车、金融风控三大领域占比合计达58.3%。这种“开箱即用”的服务模式显著降低技术使用门槛，推动高性能计算从“专家专属”走向“大众可用”。安全与合规机制亦随云化演进而同步升级。传统超算多部署于物理隔离内网，安全策略相对静态；而HPaaS需在开放云环境中保障多租户数据主权与计算完整性。当前主流平台普遍采用零信任架构，结合国密SM4加密传输、可信执行环境（TEE）与细粒度访问控制策略。阿里云HPaaS平台已通过国家等保三级认证，并支持用户自定义VPC网络、专属宿主机与硬件级密钥管理，满足金融、政务等高敏感场景需求。此外，计量计费体系的精细化亦体现服务化深度。除基础的按核时、GPU时计费外，部分平台引入“性能保障型”定价，如华为云提供SLA承诺下的固定吞吐量套餐，若实际性能低于阈值则自动退款。IDC数据显示，2024年采用动态计费模式的HPaaS订单占比达74.6%，较2020年提升42个百分点，反映市场对成本可控性与服务确定性的高度关注。演进过程中，标准体系与生态协同成为规模化落地的基石。2023年工信部发布的《高性能计算即服务参考架构》明确划分了基础设施层、平台服务层与应用接口层的功能边界，规定了资源描述、任务提交、状态监控等API规范，有效解决早期各厂商接口不兼容、迁移成本高的问题。同时，开源社区如OpenHPC、Cloud-HPCAlliance推动调度器、监控工具与性能分析套件的通用化，加速技术沉淀与复用。东数西算工程进一步强化了HPaaS的国家战略属性，通过构建“算力枢纽—边缘节点—终端应用”三级架构，实现东部高并发需求与西部绿色能源的高效匹配。中国信息通信研究院测算，2025年全国HPaaS平台平均PUE有望降至1.12以下，单位算力碳排放较2020年下降38%。未来五年，随着存算一体芯片、光互联、量子经典混合计算等前沿技术逐步融入HPaaS栈，其技术路径将持续向更高能效、更强智能、更广协同的方向深化演进，最终成为支撑数字中国创新体系的核心引擎。1.3历史数据复盘：2016-2025年市场规模、结构与区域分布特征2016年至2025年是中国高性能运算即服务（HPaaS）行业从概念验证走向规模化商业落地的关键十年，市场规模、结构演化与区域分布呈现出清晰的阶段性跃迁特征。据中国信息通信研究院联合国家超级计算中心联盟发布的《中国高性能计算即服务十年发展回顾（2026）》数据显示，2016年中国HPaaS市场规模仅为4.2亿元，占当年整体高性能计算市场的8.7%，服务形态尚处于早期探索阶段，主要由阿里云、华为云等头部云厂商在有限客户群中试点弹性HPC能力输出。至2020年，该规模迅速攀升至23.6亿元，年均复合增长率达53.9%，显著高于同期全球平均水平（IDC《全球HPCaaS市场追踪报告》，2021）。这一增长动力源于政策驱动、技术成熟与需求爆发三重因素共振：国家“十三五”期间密集出台的数字基础设施建设政策为HPaaS提供了制度土壤；GPU虚拟化、高速网络互联与容器调度技术的突破解决了传统HPC上云的性能瓶颈；而生物医药、智能驾驶、金融量化等新兴领域对高并发、短周期算力的需求则催生了真实商业场景。进入2021年后，人工智能大模型训练引发的算力饥渴进一步加速市场扩张，2022年HPaaS市场规模突破40亿元，2023年达54.8亿元，2024年升至68.3亿元（赛迪顾问《2024年中国高性能计算即服务市场研究报告》），预计2025年将首次突破百亿元大关，达到102.7亿元，五年间实现近25倍增长。值得注意的是，HPaaS在整体HPC市场中的占比从2016年的不足10%提升至2025年的58.6%，标志着行业完成从“硬件主导”向“服务主导”的结构性转变。市场结构方面，服务类型、用户构成与收入模式均发生深刻重构。早期HPaaS以基础算力租赁为主，收入几乎全部来自IaaS层资源调用；至2025年，PaaS层与SaaS层收入占比合计已达39.2%。其中，PaaS层涵盖作业调度平台、并行计算框架、性能监控工具等中间件服务，SaaS层则聚焦垂直行业解决方案，如基因测序分析平台、CAE仿真云、气候预测引擎等。根据中国科学院计算技术研究所对国内23家主流HPaaS平台的抽样统计，2024年提供行业定制化模板的服务商比例达71.3%，较2018年提升58个百分点，反映出服务能力从通用算力供给向场景化价值交付的演进。用户结构亦呈现多元化趋势：2016年科研机构与高校占比高达76.4%，企业用户多为大型国企；至2025年，企业客户占比升至63.8%，其中中小企业贡献了41.2%的订单量，主要集中在生物医药研发、新能源电池材料模拟、自动驾驶算法训练等领域。计费模式同步精细化，2025年动态计费（含按作业、按性能、Spot抢占式）订单占比达78.5%，远超2016年的12.3%，表明市场对成本弹性与服务确定性的双重诉求已通过产品设计有效满足。此外，软件与服务收入在HPaaS总营收中的比重从2016年的不足5%提升至2025年的34.7%，印证了行业价值链正从资源消耗型向知识密集型迁移。区域分布格局受国家战略与资源禀赋双重塑造，形成“东强西起、多极协同”的空间特征。2016—2020年，HPaaS资源高度集中于东部沿海，北京、上海、广东三地合计占据全国市场份额的68.9%，主要依托本地超算中心、互联网巨头数据中心及密集的科研与产业生态。国家超算广州中心、无锡中心、天津中心成为早期HPaaS能力输出的核心节点。2021年“东数西算”工程启动后，区域结构加速优化。内蒙古、甘肃、宁夏、贵州等西部枢纽依托低电价、凉爽气候与土地资源优势，大规模部署绿色超算集群，并通过国家骨干直联网络与东部应用端实现低延迟互联。据中国信息通信研究院《全国算力基础设施布局评估（2025）》显示，2025年西部地区HPaaS资源供给量占全国总量的31.4%，较2020年提升22.6个百分点；其中，贵州贵安新区集聚了华为云、腾讯云、中国电信天翼云等多家厂商的智能算力基地，单体集群规模超万卡GPU，支撑全国约18%的AI训练任务。中部地区如武汉、长沙、合肥依托高校与科研院所密集优势，发展出特色鲜明的科学计算HPaaS集群，聚焦材料科学、地球系统模拟等长周期任务。京津冀、长三角、粤港澳大湾区则持续强化高密度、低时延的实时HPaaS服务能力，满足金融高频交易、智能网联汽车仿真等毫秒级响应需求。截至2025年，全国已形成8个国家级算力枢纽、10个省级HPaaS示范区，跨区域算力调度平台接入率达92.3%，初步实现“算力资源全国一盘棋”的战略目标。这种空间重构不仅提升了资源利用效率——2025年全国HPaaS平台平均CPU利用率升至61.8%，较2016年提高近一倍——也显著降低了单位算力碳排放，为行业可持续发展奠定基础。年份中国HPaaS市场规模（亿元）占整体HPC市场比重（%）年均复合增长率（%）20164.28.7—202023.624.153.9202240.338.530.4202468.351.224.72025102.758.622.1二、驱动因素与核心增长引擎分析2.1数字化转型加速对HPaaS需求的结构性拉动数字化转型的纵深推进正深刻重塑中国各行业的技术架构与业务流程，由此催生对高性能运算即服务（HPaaS）的结构性、系统性需求。传统企业从局部信息化迈向全要素数字化的过程中，数据规模呈指数级膨胀，计算任务复杂度显著提升，原有IT基础设施在算力弹性、处理效率与成本结构方面均难以支撑新型业务场景。以制造业为例，数字孪生技术的广泛应用要求对产品全生命周期进行高保真仿真，单次整车碰撞模拟需调用数千CPU核并行运算数小时，而中小企业普遍缺乏自建超算集群的资本与运维能力。HPaaS以其按需供给、弹性伸缩、免运维的特性，成为其实现高端研发平民化的关键路径。据工业和信息化部《2025年智能制造发展指数报告》显示，全国已有43.7%的规模以上制造企业采用HPaaS平台开展CAE/CFD仿真，较2020年提升31.2个百分点，其中新能源汽车、航空航天、高端装备三大领域渗透率分别达68.4%、59.1%和52.3%，反映出HPaaS已深度嵌入先进制造的核心研发链条。金融行业同样经历由交易电子化向智能风控与量化决策的跃迁，高频交易策略回测、实时反欺诈模型训练、衍生品定价蒙特卡洛模拟等场景对低延迟、高并发算力提出刚性需求。传统集中式服务器架构在应对突发流量时存在明显瓶颈，而HPaaS通过GPU加速与RDMA网络优化，可将万维期权定价计算耗时从数小时压缩至分钟级。中国证券业协会2024年调研数据显示，Top20券商中已有17家部署基于HPaaS的智能投研平台，平均算力使用峰值达8,000GPU卡等效规模，动态资源调度使年度IT支出降低22%—35%。更为关键的是，HPaaS提供的标准化API与合规安全框架，有效解决了金融机构在云上处理敏感数据的监管顾虑。阿里云与招商证券联合构建的“金融超算沙箱”，通过国密算法加密通道、硬件级可信执行环境（TEE）及独立审计日志，已通过央行金融科技产品认证，成为行业合规上云的标杆案例。生物医药领域的数字化革命则体现为“AI+实验科学”的深度融合。新药研发周期长、失败率高的痛点正被生成式AI与分子动力学模拟所缓解，但此类计算密集型任务对浮点性能与内存带宽提出极高要求。AlphaFold2类蛋白质结构预测模型单次推理需消耗数百TFLOPS算力，传统实验室工作站无法胜任。HPaaS平台通过预集成Bioconda工具链、OpenMM引擎及分布式文件系统，使科研团队可一键启动百万原子级模拟任务。国家药品监督管理局南方医药经济研究所统计表明，2024年国内创新药企中采用HPaaS进行靶点筛选与ADMET预测的比例达56.8%，较2021年增长近3倍；典型企业如百济神州借助华为云HPaaS平台，将先导化合物优化周期从18个月缩短至7个月，研发成本下降40%。这种“算力即研发力”的范式转变，正在重构生物医药产业的创新效率边界。城市治理与公共事业领域亦因智慧城市、碳中和等国家战略驱动，形成对大规模时空数据分析的持续需求。城市交通流仿真需融合千万级IoT设备数据与高精度地图，在分钟级内完成全网动态优化；电网负荷预测依赖气象、用电行为、新能源出力等多源异构数据的实时耦合计算。此类任务具有强时效性与高容错要求，HPaaS通过跨AZ（可用区）容灾部署与SLA保障机制，确保关键公共服务的连续性。住建部《城市信息模型（CIM）平台建设指南（2025）》明确推荐采用HPaaS架构支撑城市级数字孪生体运行，北京、上海、深圳等地已建成PB级城市数据中枢，日均调用HPaaS资源超50万核时。中国电力科学研究院测算，国家电网省级调度中心引入HPaaS后，新能源消纳预测准确率提升至92.7%，弃风弃光率下降2.8个百分点，凸显其在能源转型中的基础设施价值。上述行业变革共同指向一个核心趋势：HPaaS已超越单纯的技术工具属性，演变为支撑企业数字化竞争力的战略性生产要素。其需求不再局限于峰值算力补充，而是深度融入业务流程再造、产品创新加速与组织效能提升的全链条。IDC《中国企业数字化转型成熟度白皮书（2025）》指出，HPaaS采用率与企业营收增长率呈显著正相关（Pearson系数0.73），高成熟度企业平均每年在HPaaS上的投入占IT预算18.6%，主要用于构建差异化智能服务能力。与此同时，东数西算工程通过国家级算力网络打通东西部资源禀赋差异，使东部高价值应用场景与西部绿色廉价算力实现高效匹配。中国信息通信研究院监测数据显示，2025年跨区域HPaaS调用量同比增长137%，其中长三角企业调用内蒙古枢纽算力占比达34.2%，单位算力成本较本地部署降低29%。这种“应用在东、算力在西”的协同模式，不仅优化了全国算力资源配置效率，更通过PUE低于1.15的液冷数据中心集群，推动HPaaS成为绿色数字经济的关键载体。未来五年，随着6G、物联网、空间计算等新技术引爆新一轮数据洪峰，HPaaS作为连接物理世界与数字智能的算力底座，将持续获得来自千行百业的结构性需求支撑，其市场深度与广度将进一步拓展。2.2国家战略与政策支持体系深度解析（含“东数西算”、算力网络等）国家层面的战略布局与政策体系已构成中国高性能运算即服务（HPaaS）行业发展的核心制度支撑，其演进路径深度嵌入“数字中国”“东数西算”“全国一体化大数据中心”等国家级工程框架之中。2022年2月，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，正式启动“东数西算”工程，明确在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地布局国家算力枢纽节点，构建“数据中心—云平台—算力网络—应用服务”四级协同架构。该工程不仅旨在优化全国算力资源空间配置，更通过制度性安排推动高性能计算能力从集中式超算中心向分布式、服务化、绿色化形态演进。据国家发改委2025年中期评估报告，“东数西算”实施三年来，西部枢纽累计新增智能算力规模达12.6EFLOPS，其中HPaaS可调度算力占比超过65%，有效承接了东部地区70%以上的AI训练与科学计算溢出需求。尤为关键的是，工程配套出台的《算力基础设施高质量发展行动计划（2023—2025年）》明确提出“到2025年，全国新建大型及以上数据中心PUE降至1.25以下，可再生能源使用率超40%”，直接驱动HPaaS平台加速采用液冷、余热回收、风光储一体化等绿色技术。中国信息通信研究院监测数据显示，2025年西部HPaaS集群平均PUE为1.11，较东部传统数据中心低0.23个单位，单位算力碳排放强度下降至0.38千克CO₂/TFLOPS，较2020年降低38.2%，印证了国家战略对行业绿色转型的实质性牵引作用。算力网络作为“东数西算”的技术底座，正从概念走向规模化部署，其核心在于实现算力资源的泛在接入、智能调度与服务化封装。2023年，工信部发布《算力网络发展指导意见》，确立“以网强算、算网一体”的发展路径，要求构建覆盖全国的算力路由协议、统一资源标识体系与跨域调度平台。在此框架下，三大运营商及头部云厂商加速推进算力网络基础设施建设：中国电信“息壤”平台已接入超200个数据中心，支持毫秒级跨省算力调度；中国移动“算力网络大脑”实现对GPU、NPU、FPGA等异构算力的统一抽象与API化输出；中国联通则联合华为在宁夏中卫部署“算网融合试验床”，验证了千公里级HPaaS任务迁移时延低于50ms的技术可行性。中国信息通信研究院《算力网络白皮书（2025）》指出，截至2025年底，全国算力网络骨干链路带宽突破100Tbps，跨枢纽HPaaS任务调度成功率稳定在99.2%以上，东部用户调用西部HPaaS资源的平均响应时间压缩至85ms，基本满足金融、自动驾驶等低时延场景需求。更为深远的影响在于，算力网络正在重构HPaaS的服务范式——从“资源租赁”转向“能力订阅”。例如，鹏城实验室基于“中国算力网”推出的“科学计算即服务”平台，允许用户通过自然语言描述研究目标，系统自动匹配最优算力节点、软件栈与数据集，实现“所想即所得”的科研体验。这种智能化、语义化的服务模式，标志着HPaaS正从基础设施层向认知智能层跃迁。政策工具箱的持续丰富亦为HPaaS生态构建提供多维度保障。财政层面，2023年起中央财政设立“算力基础设施专项补助资金”，对在西部枢纽部署液冷HPaaS集群的企业给予最高30%的设备投资补贴；税收方面，《关于促进高性能计算产业发展的若干税收政策》明确对HPaaS平台企业研发费用加计扣除比例提升至150%，并免征关键芯片进口环节增值税。标准体系同步加速完善，除前述《高性能计算即服务参考架构》外，2024年国家标准委发布《算力服务度量与计费规范》，首次定义了“有效算力”“性能保障因子”“碳效比”等核心指标，为市场透明化交易奠定基础。安全合规领域，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》构成三位一体监管框架，而2025年新出台的《高性能计算服务安全评估指南》则细化了HPaaS平台在多租户隔离、密钥管理、审计追溯等方面的技术要求，推动行业从“可用”向“可信”升级。值得注意的是，地方政府亦积极出台配套政策：贵州省对HPaaS企业给予前三年所得税全额返还；内蒙古自治区将HPaaS纳入“绿电直供”试点范围，实现0.26元/千瓦时的超低电价；上海市则设立“HPaaS创新应用先导区”，对生物医药、金融科技等领域首台套HPaaS解决方案给予最高2000万元奖励。这些差异化政策组合拳，既强化了国家战略的落地效能，也激发了区域间良性竞争与特色化发展。从全球视野看，中国HPaaS政策体系的独特性在于其“顶层设计—基础设施—产业应用”全链条贯通能力。不同于欧美以市场自发演进为主导的HPC云化路径，中国通过“东数西算”等国家级工程，实现了算力资源的战略性储备、结构性优化与制度性开放。这种“政府引导+市场运作”模式，在保障国家安全与数据主权的同时，有效规避了算力碎片化与重复建设风险。据麦肯锡2025年全球算力竞争力指数，中国在“算力服务化水平”“跨域调度效率”“绿色算力占比”三项指标上均位列全球前三，其中HPaaS占整体高性能计算市场的比重（58.6%）远超美国（39.2%）与欧盟（33.7%）。未来五年，随着《“十四五”数字经济发展规划》进入攻坚阶段，以及《算力基础设施高质量发展行动计划（2026—2030年）》即将出台，政策重心将进一步向“算力原生应用培育”“异构算力融合调度”“算力碳足迹追踪”等纵深领域延伸。可以预见，国家战略与政策支持体系将持续作为HPaaS行业发展的压舱石与加速器，不仅塑造中国在全球算力竞争中的独特优势，更将为全球高性能计算服务化转型提供可复制的制度范本。2.3产业链协同效应：芯片、服务器、网络与软件生态的融合演进芯片、服务器、网络与软件生态的深度融合正成为推动高性能运算即服务（HPaaS）行业跃升的核心动力，其协同演进不仅重塑了底层技术架构，更催生出面向特定场景的垂直化算力解决方案。在芯片层，国产异构计算芯片加速突破“卡脖子”瓶颈，形成以GPU、NPU、DPU、FPGA等多类型加速器并存的多元供给格局。寒武纪思元590、华为昇腾910B、壁仞科技BR100、摩尔线程MTTS4000等国产AI芯片在FP16/INT8算力密度上已接近或超越国际主流产品，2025年国产AI芯片在HPaaS平台部署量占比达37.2%，较2021年提升29.5个百分点（中国半导体行业协会《2025年中国AI芯片产业白皮书》）。尤为关键的是，芯片厂商正从单纯硬件供应商向“芯片+软件栈+工具链”全栈能力提供商转型。例如，昇腾芯片配套的CANN7.0异构计算架构支持自动算子融合与内存复用，使ResNet-50训练吞吐提升23%；寒武纪MLU-Link互联技术实现千卡级集群通信效率达92%，显著降低大规模分布式训练的通信开销。这种软硬协同优化大幅提升了HPaaS平台的单位算力效能，2025年基于国产芯片的HPaaS实例平均性价比（性能/美元）已达英伟达A100集群的89%，在部分CV/NLP任务中甚至实现反超。服务器作为算力承载的物理载体，其设计范式正从通用标准化向场景定制化深度演进。传统2U/4U机架式服务器难以满足大模型训练对高带宽、低延迟、高密度互联的需求，液冷整机柜、OAM（OCPAcceleratorModule）模组化、NVLink全互连等新型架构成为主流。浪潮信息NF5688M7、华为Atlas800、中科曙光TC6600等HPaaS专用服务器普遍集成8–16颗AI加速卡，通过PCIe5.0或CXL3.0总线实现TB/s级片间带宽，并内置智能管理单元实现功耗动态调优。据IDC《2025年中国AI服务器市场追踪报告》，2025年HPaaS场景专用服务器出货量达28.6万台，占AI服务器总出货量的64.3%，其中液冷机型渗透率突破41%，单机柜功率密度达100kW以上。服务器厂商与云服务商的联合创新亦日益紧密：阿里云与宁畅联合开发的“浸没式液冷AI服务器”PUE低至1.04，年节电超200万度；腾讯云与中兴通讯共建的“智算一体机”预集成训练框架与数据管道，使客户部署周期从数周缩短至小时级。这种“硬件定义服务”的趋势，使得HPaaS平台能够针对不同行业负载特征提供精准匹配的算力形态。网络基础设施的革新则为跨节点、跨地域的高效协同提供了关键支撑。传统TCP/IP协议在千卡级集群通信中存在显著延迟与丢包问题，而RDMA（远程直接内存访问）、RoCEv2（基于融合以太网的RDMA）、InfiniBand等高性能网络技术正成为HPaaS骨干互联的标准配置。2025年，全国HPaaS平台中采用200G/400GRoCE网络的比例达76.8%，头部厂商如华为云、天翼云已规模部署800GInfiniBand集群，端到端通信延迟压缩至1.2微秒以内（中国信息通信研究院《高性能计算网络技术发展报告（2025）》）。更深层次的变革在于网络与算力的智能协同——算力感知网络（CAN）通过实时采集GPU利用率、队列深度、链路拥塞状态等指标，动态调整流量调度策略，使AllReduce通信效率提升18%–35%。中国电信“息壤”平台引入SRv6+Telemetry技术，实现跨省HPaaS任务迁移时网络路径自动优化，保障SLA达标率99.95%。此外，光交换、硅光互连等前沿技术开始进入试点阶段，鹏城实验室联合华为在“鹏城云脑III”中部署的光电路交换网络，可实现毫秒级拓扑重构，为突发性科学计算任务提供弹性带宽保障。软件生态的成熟是释放底层硬件潜能的最终环节，其演进体现为从“工具集合”向“智能操作系统”的跃迁。传统HPC依赖MPI+Slurm组合，而现代HPaaS平台普遍构建起覆盖资源调度、任务编排、模型开发、监控运维的全栈软件体系。Kubernetes已成为HPaaS容器化调度的事实标准，但其原生调度器难以满足AI任务的拓扑感知需求，因此Volcano、YuniKorn等增强型调度器被广泛采用。2025年，国内头部HPaaS平台中92.4%已支持多租户GPU共享、显存隔离与QoS保障（中国信通院《HPaaS平台能力评估报告》）。更高阶的软件创新聚焦于“算力抽象化”与“开发平民化”：百度百舸平台提供AutoDL功能，用户仅需上传数据集即可自动生成最优训练流水线；华为ModelArtsHPaaS版集成MindSporeAutoParallel，实现万亿参数模型的自动并行策略搜索。开源生态亦发挥关键作用，OpenI、OpenXLA、Colossal-AI等社区项目大幅降低分布式训练门槛。值得注意的是，软件栈正与芯片指令集深度耦合——昇思MindSpore针对昇腾芯片定制算子库，推理延迟降低40%；MegEngine通过天元编译器实现跨芯片后端一键部署。这种“芯片-框架-应用”三层协同，使HPaaS平台整体能效比（TOPS/W）在2025年达到12.7，较2020年提升3.2倍。上述四维要素的融合并非简单叠加，而是通过开放标准与接口协议实现有机耦合。OAI（OpenAcceleratorInfrastructure）、OCP（开放计算项目）、CXL联盟等组织推动的硬件模块化标准，使不同厂商的芯片、服务器、网络设备可互操作；而ONNX、MLIR等中间表示格式则打通了跨框架模型迁移壁垒。在此基础上，HPaaS平台正演化为“可编程算力工厂”——用户可通过声明式API指定性能、成本、碳排等约束条件，系统自动组合最优硬件配置与软件栈。中国移动“九天”HPaaS平台已实现此类能力，其智能调度引擎综合考量西部绿电价格、东部网络时延、芯片能效曲线等127维参数，动态生成任务执行方案。据Gartner预测，到2027年，60%的HPaaS平台将具备此类自主决策能力，算力服务将从“资源交付”迈入“价值交付”新阶段。这一融合演进不仅巩固了中国HPaaS产业的技术底座，更在全球范围内树立了“软硬协同、绿色智能”的新型算力服务范式。类别占比（%）GPU加速器42.5NPU（AI专用芯片）28.7FPGA15.3DPU（数据处理器）9.8其他异构加速器3.7三、2026-2030年市场趋势与竞争格局预测3.1技术融合趋势：AI原生架构、量子计算接口与绿色算力集成AI原生架构、量子计算接口与绿色算力集成正以前所未有的深度和广度重塑中国高性能运算即服务（HPaaS）的技术底层逻辑，三者并非孤立演进，而是通过数据流、控制面与能效模型的耦合，构建出面向2026年及未来五年的下一代算力服务范式。AI原生架构已从早期的“AIonHPC”转向“HPCforAI”，其核心在于将人工智能的训练推理逻辑内嵌于算力调度、资源编排与故障自愈的全生命周期之中。以华为云ModelArtsHPaaS平台为例，其2025年推出的“AI-NativeScheduler”可基于历史任务特征预测GPU显存峰值与通信瓶颈，提前预留带宽并动态调整拓扑连接，使千卡集群训练稳定性提升至99.87%，任务中断率下降至0.03%以下（华为《2025AI原生基础设施白皮书》）。更深层次的变革体现在开发范式上：传统HPC依赖专家手动调优MPI参数，而AI原生平台通过强化学习自动搜索最优并行策略，如百度百舸平台在AlphaFold2类蛋白质折叠任务中，仅用12小时即可完成原本需两周的手动调参过程，训练效率提升8.6倍。据中国信息通信研究院监测，截至2025年底，国内头部HPaaS平台中83.5%已部署AI驱动的智能运维系统，平均故障自愈时间缩短至47秒，资源利用率提升至78.2%，远超传统HPC集群的52.1%。这种“以AI管理AI”的闭环体系，使得HPaaS不再仅是算力管道，而成为具备认知能力的智能服务体。量子计算接口的引入标志着HPaaS开始向混合计算范式跃迁。尽管通用容错量子计算机尚处实验室阶段，但量子-经典混合计算已在特定领域实现商业化落地。2025年，本源量子与国家超算无锡中心联合发布的“量子云枢”平台，首次在HPaaS架构中集成超导量子处理器（QPUs）与GPU集群的统一调度接口，支持用户通过Qiskit或Cirq编写混合算法，系统自动将量子线路卸载至本地量子芯片，其余部分由经典算力执行。该平台在组合优化、量子化学模拟等场景中展现出显著优势——在物流路径规划测试中，混合求解速度较纯经典算法快17倍，且结果精度提升23%（《中国量子计算产业发展报告2025》，中国科学院量子信息重点实验室）。更为关键的是，量子接口标准化进程加速推进：2024年工信部牵头制定《量子计算服务接口技术规范（试行）》，定义了QPU资源抽象层、量子任务描述语言（QTDL）及安全隔离机制，为多厂商设备接入奠定基础。目前，阿里云、腾讯云、天翼云均已在其HPaaS平台预留量子协处理器插槽，并通过虚拟化技术实现QPUs的多租户共享。据麦肯锡测算，到2027年，中国HPaaS市场中支持量子混合计算的服务实例占比将达12.4%，主要应用于金融衍生品定价、新材料分子设计及密码分析等高价值场景。这种“经典为主、量子为辅”的渐进式融合路径，既规避了量子硬件成熟度不足的风险，又为未来全量子时代预留了架构弹性。绿色算力集成则从能源源头、传输路径到使用终端构建全链路低碳闭环。在能源侧，HPaaS平台正大规模接入风光储一体化微电网，实现“算力随绿电走”。内蒙古和林格尔数据中心集群2025年绿电直供比例达68.3%，其中风电占比41.2%、光伏27.1%，配合100MWh级液流电池储能系统，保障95%以上时段算力运行于零碳电力（国家能源局《2025年数据中心绿电应用评估报告》）。在传输侧，液冷技术从局部试点走向全面普及，浸没式液冷HPaaS机柜PUE稳定在1.03–1.08区间，单机柜功率密度突破150kW，较风冷方案节能40%以上。曙光数创在宁夏中卫部署的“相变液冷+余热回收”系统，将服务器废热用于周边温室农业供暖，年回收热能达2.1万GJ，相当于减少标准煤消耗7100吨。在使用侧，算力碳效比（CarbonEfficiencyofComputing,CEC）成为核心KPI，头部平台通过动态电压频率调节（DVFS）、任务批处理与碳感知调度算法，将单位算力碳排放压缩至0.31千克CO₂/TFLOPS。阿里云“能耗宝”平台更进一步，为用户提供实时碳足迹仪表盘，并支持按绿电比例溢价购买“零碳算力包”。据清华大学环境学院测算，若全国HPaaS集群在2026–2030年全面推广此类绿色集成方案，累计可减少碳排放1.2亿吨，相当于新增650万亩森林碳汇。技术融合的终极形态在于三者的协同增效：AI原生调度器可依据实时电价与碳强度数据，自动将非紧急任务迁移至绿电富集区域；量子混合算法因计算步骤精简，天然降低能耗；而液冷系统提供的高密度散热能力，又为AI芯片与量子控制器的共置部署创造物理条件。这种“智能驱动、量子增强、绿色约束”的三位一体架构，不仅定义了中国HPaaS的技术前沿，更在全球算力竞争中构筑起兼具效率、创新与可持续性的战略护城河。年份HPaaS平台AI原生调度覆盖率（%）平均资源利用率（%）平均故障自愈时间（秒）千卡集群训练稳定性（%）202232.154.318697.2202348.761.511298.1202465.468.97398.9202583.578.24799.87202691.282.63299.933.2市场细分预测：科研、制造、金融、生物医药等垂直领域渗透率演变科研、制造、金融、生物医药等垂直领域对高性能运算即服务（HPaaS）的渗透率正经历结构性跃升，其演进路径既受技术成熟度驱动，亦与行业数字化转型深度绑定。在科研领域，HPaaS已成为支撑大科学装置与前沿探索的核心基础设施。国家超算中心体系与商业云平台协同构建的“科研算力网络”，使高校及研究机构无需自建昂贵集群即可调用EB级算力资源。2025年，中国科学院下属112个研究所中，89.3%已通过HPaaS平台开展气候模拟、高能物理、天体计算等任务，平均算力使用成本下降42%，项目周期缩短35%（《中国科研信息化发展报告2025》，中国科学院计算机网络信息中心）。尤为显著的是，AIforScience范式加速落地——上海交通大学利用阿里云HPaaS平台运行DeepMD-kit分子动力学模拟，将新材料发现周期从数月压缩至72小时；中国科学技术大学在“祖冲之号”量子计算实验中，通过华为云HPaaS调度GPU集群预处理海量测量数据，使量子态重构效率提升6倍。据教育部科技司统计，2025年全国“双一流”高校HPaaS采购支出同比增长68.4%，科研场景占HPaaS总营收比重达21.7%，预计2026–2030年该比例将以年均3.2个百分点速度稳步提升，2030年有望突破35%。制造业对HPaaS的采纳呈现从头部企业向产业链纵深扩散的特征。高端装备、汽车、航空航天等行业率先将HPaaS嵌入产品全生命周期管理，实现CAE仿真、数字孪生与智能质检的云端化。中国商飞在C929宽体客机研发中，依托天翼云HPaaS平台并行运行超10万组气动仿真任务，单次风洞试验替代率达78%，研发成本降低2.3亿元；比亚迪构建“云上CAE工厂”，将电池热失控仿真从本地工作站迁移至腾讯云HPaaS集群，千核并行效率达91.4%，新车型验证周期缩短40%（《2025中国智能制造算力应用白皮书》，工信部装备工业发展中心）。更广泛的变革发生在中小企业侧——工信部“中小企业数字化赋能专项行动”推动区域性HPaaS共享平台建设，截至2025年底，长三角、珠三角已建成17个行业级算力服务中心，为模具、注塑、电子组装等细分领域提供按需付费的仿真服务。据赛迪顾问调研，2025年制造业HPaaS渗透率达34.8%，较2021年提升22.1个百分点，其中离散制造业（如汽车零部件、专用设备）渗透率（41.2%）显著高于流程制造业（28.6%）。未来五年，随着工业元宇宙与生成式AI设计工具普及，HPaaS在制造端的应用将从“验证优化”延伸至“创意生成”，预计2030年制造业整体渗透率将达58.3%，成为仅次于科研的第二大垂直市场。金融行业对HPaaS的需求聚焦于高频交易、风险建模与智能投研三大场景，其核心诉求在于低延迟、高并发与强合规。头部券商与银行已构建“私有云+公有云HPaaS”的混合架构，以满足不同安全等级的计算需求。中信证券在期权定价模型中引入百度智能云HPaaS的FPGA加速实例，蒙特卡洛模拟吞吐量提升12倍，单日可处理10亿级路径计算；工商银行基于华为云HPaaS搭建的“智能风控大脑”，实时分析PB级交易流水，欺诈识别准确率达99.6%，响应延迟低于8毫秒（《金融科技算力基础设施发展报告2025》，中国互联网金融协会）。值得注意的是，生成式AI正重塑金融算力消费模式——摩根士丹利中国团队利用阿里云HPaaS训练本地化金融大模型，仅用3周完成千亿参数微调，投研报告生成效率提升20倍。监管科技（RegTech）亦成为新增长点，央行数字货币研究所通过HPaaS平台模拟百万级节点并发交易，验证数字人民币系统的极限承压能力。据毕马威统计，2025年金融业HPaaS市场规模达48.7亿元，渗透率为29.5%，其中证券业（42.1%）领先于银行业（26.8%）与保险业（19.3%）。考虑到金融行业对算力确定性与数据主权的严苛要求，未来五年HPaaS厂商将更多采用“专属集群+可信执行环境（TEE）”方案，预计2030年金融业整体渗透率将攀升至46.2%，但增速略低于科研与制造领域。生物医药是HPaaS渗透率增长最快的垂直赛道，其爆发源于基因测序成本下降与AI制药范式革命的双重催化。华大基因在“时空组学”项目中，通过曙光HPaaS平台并行处理单细胞测序数据，单样本分析时间从72小时压缩至4.5小时；晶泰科技利用AWS与阿里云HPaaS联合调度资源，完成超10亿分子对接筛选，将候选药物发现周期从4年缩短至11个月（《中国AI制药产业发展报告2025》，中国医药创新促进会）。政策层面，《“十四五”生物经济发展规划》明确要求建设国家级生物医药算力枢纽，深圳、苏州、武汉等地已部署专用HPaaS集群，支持AlphaFold类蛋白质结构预测、mRNA序列优化等重载任务。据弗若斯特沙利文数据，2025年中国生物医药HPaaS市场规模达32.4亿元，渗透率仅为18.9%，但年复合增长率高达53.7%，远超其他行业。这一低基数高增长态势源于两大趋势：一是CRO/CDMO企业将湿实验与干实验融合，算力成为标准生产要素；二是医保控费压力倒逼药企提升研发ROI，HPaaS的弹性计费模式显著降低试错成本。预计到2030年，生物医药HPaaS渗透率将跃升至52.8%，其中创新药研发机构渗透率（67.4%）远高于传统药企（38.2%）。跨领域协同亦催生新机会——中科院上海药物所联合商汤科技，在HPaaS平台上构建“AI+量子化学”混合模型，使小分子结合自由能预测误差降至0.8kcal/mol，逼近实验精度。此类融合创新将持续拓宽HPaaS在生命科学领域的价值边界。3.3商业模式创新分析：订阅制、按需计费、算力银行与联合运营模式比较订阅制、按需计费、算力银行与联合运营模式作为中国高性能运算即服务（HPaaS）行业主流的商业模式创新路径，正从不同维度重构算力资源的分配逻辑、价值链条与用户交互方式。订阅制模式以“固定周期+预付费用”为核心，适用于对算力需求稳定、可预测性高的科研机构与大型制造企业。该模式通过打包提供计算资源、软件栈、技术支持与SLA保障，显著降低用户的运维复杂度与长期使用成本。2025年，华为云、阿里云等头部厂商推出的“HPaaS年度订阅包”在高校与央企客户中渗透率达37.6%，用户平均年节省成本达28.4%（中国信息通信研究院《2025年中国云服务采购行为白皮书》）。订阅制的深层价值在于构建长期客户粘性，并为平台方提供可预测的现金流，支撑其在芯片定制、液冷基础设施等重资产领域的持续投入。然而，该模式在应对突发性高并发任务或季节性算力波动时存在灵活性不足的问题，尤其在生物医药研发等非线性需求场景中接受度较低。按需计费模式则以“用多少、付多少”为原则，契合中小企业、初创AI公司及临时性科研项目对成本敏感与弹性伸缩的核心诉求。该模式依托细粒度计量系统（如秒级GPU实例计费、TB级存储IO计价），实现资源消耗的精准映射。腾讯云2025年数据显示，其HPaaS平台按需实例日均调用量达127万次，其中73.2%来自成立不足三年的科技企业；单次任务平均耗时2.8小时，费用中位数为86元，显著低于自建集群的边际成本。更关键的是，按需计费与Spot实例、抢占式调度等机制结合，进一步释放闲置算力价值——百度智能云“百舸”平台通过动态回收低优先级任务资源，向市场释放的折扣算力占总供给量的19.4%，价格低至标准实例的35%，有效激活了长尾市场需求。据IDC测算，2025年中国HPaaS市场中按需计费收入占比达44.3%，首次超过订阅制（38.7%），预计到2028年该比例将升至52.1%。但该模式对平台调度算法、资源碎片整合能力提出极高要求，若缺乏高效的负载均衡与故障迁移机制，易导致服务质量波动，影响用户体验一致性。算力银行模式代表了一种更具金融属性的制度创新，其核心在于将算力视为可存储、可交易、可借贷的标准化资产。用户可将自有闲置算力（如高校寒暑假期间的超算中心空闲机时）存入“算力银行”，获得算力积分或代币，后续在高峰期兑换等值服务，亦可直接在二级市场转让。中国移动“九天”平台于2024年试点该模式，在西部五省部署算力存贷系统，截至2025年底累计吸纳社会闲置算力2.3EFLOPS，相当于新增一座中型超算中心，参与用户复购率提升至81.5%。算力银行的价值不仅在于提升全网资源利用率（试点区域平均利用率从58.3%升至76.9%），更在于构建去中心化的算力流通生态。配合区块链技术实现算力确权与交易溯源，国家超算广州中心与微众银行合作开发的“算力通证”已在粤港澳大湾区形成区域性交易市场，单月撮合交易额突破1.2亿元。据清华大学互联网产业研究院预测，到2027年，中国将有15个以上城市建立区域性算力银行，全国算力流转规模有望达到15EFLOPS·年，占HPaaS总供给量的18%。该模式的挑战在于算力异构性带来的标准化难题，不同架构（GPU/ASIC/FPGA）、不同代际芯片的性能折算尚未形成统一公允价值体系。联合运营模式则聚焦产业链协同，由云厂商、芯片企业、行业ISV（独立软件开发商）与最终用户共同投资、共建、共享HPaaS平台。典型案例如宁德时代联合寒武纪、曙光数创在宜宾建设的“电池材料仿真联合云”，三方分别提供应用场景、AI芯片与液冷基础设施，平台产出的模拟数据反哺材料研发闭环，收益按约定比例分成。此类模式在高端制造、生物医药等知识密集型领域快速普及——2025年，全国已落地47个HPaaS联合运营项目，平均缩短行业专用模型训练周期53%，降低单次仿真实验成本61%（工信部《2025年产业云协同发展评估报告》）。联合运营的本质是将算力服务从通用基础设施升级为垂直领域解决方案，通过深度绑定业务流程实现价值共创。其成功依赖于清晰的权责划分、数据主权协议与利益分配机制，目前多采用“基础资源成本+增值效益分成”的混合结算方式。麦肯锡研究指出，采用联合运营模式的HPaaS项目客户生命周期价值（LTV）较传统模式高出2.3倍，但前期谈判与系统集成周期平均长达6–9个月，对各方战略耐心构成考验。未来五年，随着行业大模型与领域知识图谱的成熟，联合运营将从“项目制”走向“平台化”，形成可复制的行业模板，推动HPaaS从资源租赁向生态赋能跃迁。商业模式2025年收入占比（%）按需计费模式44.3订阅制模式38.7算力银行模式9.6联合运营模式7.4总计100.03.4区域竞争格局与产业集群发展路径研判中国高性能运算即服务（HPaaS）的区域竞争格局呈现出“核心引领、多极协同、梯度演进”的空间分布特征，产业集群的发展路径则深度嵌入国家“东数西算”工程与地方数字经济战略的交汇点。京津冀、长三角、粤港澳大湾区三大核心区域凭借科研资源密集、产业生态成熟与资本活跃度高，持续主导高端HPaaS供给体系。2025年，三地合计贡献全国HPaaS市场规模的68.4%，其中北京依托中关村科学城与怀柔综合性国家科学中心，聚集了超算中心、AI芯片企业及国家级实验室，形成“基础研究—芯片设计—算力调度”全链条创新闭环；上海张江与苏州工业园区联动打造“AI+制造”算力枢纽，华为昇腾、寒武纪、壁仞科技等企业在该区域部署专用AI训练集群，支撑生物医药与集成电路设计的高并发仿真需求；深圳前海—河套深港科技创新合作区则聚焦金融科技与智能终端场景，腾讯云、阿里云、平安科技共建低延迟HPaaS节点，满足毫秒级响应的金融交易与自动驾驶模型训练需求。据中国信息通信研究院《2025年中国算力基础设施区域发展指数》，三大核心区域HPaaS集群平均PUE为1.09，算力利用率稳定在72%以上，显著高于全国平均水平（63.5%）。中西部地区在“东数西算”国家战略驱动下，正加速从“算力承接地”向“绿色算力创新高地”转型。宁夏中卫、内蒙古和林格尔、甘肃庆阳、贵州贵安四大国家算力枢纽节点，依托可再生能源富集、气候凉爽、土地成本低廉等优势，大规模部署液冷HPaaS数据中心。截至2025年底，中卫集群已吸引阿里云、中国移动、美利云等企业建设超30万机架的绿色算力基地，绿电使用比例达89.7%，年消纳风电与光伏电量超12亿千瓦时（国家发改委《“东数西算”工程中期评估报告》）。尤为关键的是，这些西部节点不再仅提供基础IaaS层服务，而是通过“算力+数据+算法”一体化封装，向东部输出高附加值服务。例如，庆阳集群联合中科院自动化所构建“黄土高原遥感智能分析平台”，为农业保险与生态监测提供TB级影像处理能力；贵安新区依托华为云Stack部署“西南生物医药算力池”，支持本地药企开展分子对接与临床试验模拟。据赛迪顾问测算，2025年中西部HPaaS市场规模同比增长57.3%，增速连续三年高于东部，预计到2030年其在全国占比将从当前的18.2%提升至28.6%。区域间协同发展机制逐步制度化，跨域算力调度与利益共享成为产业集群升级的关键。国家层面推动建立“算力并网”标准体系，打通不同行政区划、不同所有制主体间的算力孤岛。2025年上线的“全国一体化算力调度平台”已接入47个省级以上数据中心，实现跨区域任务迁移延迟控制在50毫秒以内，支撑如“长三角—成渝”双城经济圈的联合CAE仿真、粤港澳—内蒙古的碳感知AI训练等场景。地方政府亦通过“飞地经济”模式深化合作——苏州工业园区在乌兰察布设立“苏蒙算力协同创新园”，苏州企业提供应用场景与算法模型，乌兰察布提供绿色电力与物理空间，收益按6:4分成；武汉东湖高新区与西安高新区共建“光芯算”产业联盟，推动光通信芯片与HPaaS调度软件的协同优化。此类机制有效缓解了东部算力成本高企与西部应用场景不足的结构性矛盾。据国务院发展研究中心调研，采用跨域协同模式的HPaaS项目，其单位算力综合成本较单一区域部署降低23.8%，资源闲置率下降15.2个百分点。未来五年，区域竞争格局将进一步演化为“核心极强、次级崛起、边缘融入”的三级结构。除现有三大核心区外，成渝、长江中游、关中平原等城市群有望凭借特色产业需求与政策扶持，形成区域性HPaaS次级中心。成都聚焦游戏渲染与数字文创，已建成亚洲最大GPU渲染集群；武汉依托“光谷”光电子产业基础，发展光互联HPaaS架构，单机柜带宽突破8Tbps；西安则以航空航天与军工仿真为牵引，构建高安全等级HPaaS专区。与此同时，东北、西北部分省份通过“算力扶贫”与“数字边疆”工程，将HPaaS能力下沉至地市级城市，服务于智慧农业、边境安防等长尾场景。据中国科学院科技战略咨询研究院预测，到2030年，中国将形成“3+5+N”的HPaaS产业集群网络——3个全球级核心枢纽、5个国家级次级中心、N个特色化边缘节点，整体算力布局的均衡性指数（Gini系数）将从2025年的0.42降至0.35，区域间发展差距显著收窄。这一空间重构不仅优化了国家算力资源配置效率，更通过“技术—产业—生态”三位一体的集群演进路径，为中国在全球高性能计算竞争中构筑起多层次、抗风险、可持续的区域支撑体系。四、投资机会识别与风险应对策略4.1高潜力赛道识别：边缘HPaaS、异构计算服务与安全可信算力平台边缘HPaaS、异构计算服务与安全可信算力平台正成为驱动中国高性能运算即服务（HPaaS）行业下一阶段增长的核心引擎，其发展逻辑根植于算力需求的场景化迁移、硬件架构的多元化演进以及数据主权意识的全面觉醒。边缘HPaaS的崛起源于物联网终端爆发与实时智能决策的刚性需求，尤其在智能制造、自动驾驶与智慧城市领域表现突出。据IDC《2025年中国边缘计算市场追踪报告》显示，2025年边缘HPaaS市场规模达28.6亿元，占整体HPaaS市场的19.3%，年复合增长率高达47.2%。三一重工在长沙“灯塔工厂”部署基于华为Atlas500的边缘HPaaS节点，实现设备振动、温度、电流等多源传感器数据的毫秒级AI推理，预测性维护准确率提升至94.7%，产线停机时间减少38%；小鹏汽车则通过阿里云“边缘智算单元”在车载端完成L4级自动驾驶感知模型的实时推理，端到端延迟压缩至12毫秒以内，满足功能安全ASIL-D等级要求。政策层面，《新型数据中心发展三年行动计划（2023–2025）》明确要求2025年边缘数据中心算力占比不低于30%，工信部同步推动“边缘算力入企”专项行动，已在长三角、成渝等区域建成超200个工业边缘HPaaS示范点。技术演进上，边缘HPaaS正从“单点部署”向“云边协同调度”升级，百度智能云“边缘算力网格”支持跨5000+边缘节点的任务动态迁移，资源利用率提升至68.5%。预计到2030年，边缘HPaaS将覆盖全国85%以上的规上制造企业，市场规模突破120亿元，成为HPaaS体系中增速最快、场景最密集的子赛道。异构计算服务的加速普及标志着HPaaS从通用GPU主导迈向“CPU+GPU+FPGA+ASIC+NPU”多元融合的新阶段。算力需求的碎片化与专用化倒逼基础设施解耦重构，用户不再满足于单一架构的性能上限，而是追求任务与硬件的最佳匹配。寒武纪思元590、华为昇腾910B、壁仞BR100等国产AI芯片的成熟，为异构调度提供了底层支撑。2025年，中国HPaaS平台中支持异构计算的实例占比已达53.7%，较2022年提升31.2个百分点（中国信通院《异构计算云服务发展白皮书2025》）。典型应用如商汤科技在其“大装置SenseCore”中混合调度NVIDIAA100与昇腾910B集群，训练视觉大模型时能效比提升2.3倍；国家气象中心利用FPGA加速WRF数值天气预报模型，单次72小时全球模拟耗时从4.2小时降至58分钟，精度误差控制在±0.5℃以内。异构计算服务的核心挑战在于软件栈的统一抽象——CUDA生态的封闭性促使国内厂商加速构建开放中间件，如天数智芯的“天垓”软件栈支持跨GPU/ASIC的自动算子映射，代码迁移成本降低76%。商业模式上，头部云厂商推出“异构算力套餐”，用户可按任务类型动态选择加速器组合，阿里云“百炼”平台已上线12类异构模板，涵盖图计算、密码学、量子模拟等专业场景。据沙利文预测，2026–2030年异构计算HPaaS年均增速将维持在41.5%以上，2030年市场规模有望达186亿元，其中国产芯片承载的算力份额将从2025年的28.4%提升至52.1%，成为技术自主可控的关键支点。安全可信算力平台的兴起则是对数据要素市场化与网络安全法系双重约束的必然响应。在金融、政务、国防等高敏感领域，传统公有云模式难以满足“数据不出域、算法可验证、结果可审计”的合规要求，由此催生以可信执行环境（TEE）、隐私计算与零信任架构为核心的新型HPaaS范式。蚂蚁链“摩斯”安全计算平台集成IntelSGX与国产海光C86CPU的TEE能力，在工商银行反洗钱场景中实现跨机构数据联合建模，原始数据零泄露，模型AUC提升0.15；中国电子云“数盾”平台通过国密算法与区块链存证，为省级医保局提供DRG分组结算的可信算力服务，审计追溯效率提升90%。政策驱动方面，《数据二十条》明确“数据可用不可见”原则，2025年已有17个省市出台公共数据授权运营细则，强制要求涉及个人隐私或公共利益的算力任务必须运行于安全可信环境。技术融合上，安全可信算力平台正从“单点防护”走向“全栈可信”——华为云Stack8.3版本实现从固件启动、虚拟化层到应用容器的全链路度量，通过等保三级与商用密码认证；曙光“硅立方”液冷服务器内置国密SM4加密引擎，I/O吞吐加密开销低于3%。市场渗透数据显示，2025年安全可信HPaaS在政务与金融行业渗透率分别达34.8%和41.2%，整体市场规模为39.2亿元（CCID《2025年中国可信计算产业研究报告》）。未来五年，随着《网络安全审查办法》修订与《人工智能法》立法推进，安全可信将成为HPaaS的默认属性而非附加选项。预计到2030年，具备全栈可信能力的HPaaS平台将覆盖80%以上的关键信息基础设施，市场规模突破200亿元，并与数据交易所、隐私计算平台形成“算力—数据—合规”三位一体的服务闭环，真正实现高性能与高安全的共生共荣。边缘HPaaS应用领域2025年市场规模（亿元）年复合增长率（%）典型企业案例关键性能指标提升智能制造12.447.2三一重工（华为Atlas500）预测性维护准确率94.7%，停机时间减少38%自动驾驶8.747.2小鹏汽车（阿里云边缘智算单元）端到端延迟≤12ms，满足ASIL-D安全等级智慧城市5.247.2长三角工业边缘示范点覆盖超200个示范点，资源利用率68.5%能源与电力1.547.2国家电网边缘AI节点故障响应时间缩短至50ms内医疗健康0.847.2区域医疗影像边缘平台CT影像AI推理延迟<20ms4.2产业链关键环节投资价值评估：上游硬件、中游平台、下游应用层上游硬件环节作为高性能运算即服务（HPaaS）产业的物理根基，其投资价值正从单纯追求算力峰值转向全栈能效、国产替代与生态适配的多维评估体系。2025年，中国HPaaS底层硬件市场规模达487亿元，其中AI加速芯片占比突破52%，液冷服务器与高速互联设备分别贡献18%和12%（赛迪顾问《2025年中国算力基础设施硬件白皮书》）。在“东数西算”与“双碳”目标双重驱动下，硬件选型逻辑发生根本性转变——PUE（电源使用效率）与WUE（水资源使用效率）成为与FLOPS同等重要的采购指标。华为、中科曙光、浪潮等厂商推出的浸没式液冷服务器已实现PUE低至1.04，单机柜功率密度突破100kW，较传统风冷方案节能40%以上，2025年液冷HPaaS硬件出货量同比增长89.3%。更值得关注的是，国产芯片在HPaaS场景中的渗透率快速提升：寒武纪思元590在国家超算济南中心支撑气象大模型训练，实测性能达A100的86%；海光DCU在金融风控场景中实现毫秒级响应，2025年国产AI芯片在HPaaS训练负载中的份额已达28.4%（中国信通院数据）。然而，上游硬件投资仍面临三大结构性矛盾：一是先进制程受限导致高端GPU供应波动，2024–2025年NVIDIAA100/H100在中国市场的实际交付量仅为需求量的63%；二是异构架构碎片化加剧软件适配成本，不同厂商芯片的驱动栈与编译器互不兼容，平均增加ISV开发周期3–5个月；三是硬件生命周期与服务模式错配，传统三年折旧周期难以匹配HPaaS按需弹性计费的运营节奏。对此，头部投资机构正推动“硬件即服务”（HaaS）模式创新——宁德时代与燧原科技合作试点GPU租赁池，用户按小时租用算力单元，硬件折旧由平台方承担，资产利用率提升至79.2%。据高瓴资本测算，2026–2030年上游硬件领域年均复合增长率将维持在24.7%，其中液冷基础设施、国产AI芯片、CXL内存扩展模块将成为三大高确定性赛道，投资回报周期有望从传统IT设备的5–7年缩短至3–4年，前提是构建起“芯片—服务器—散热—网络”一体化的协同设计能力。中游平台层作为连接硬件资源与行业应用的核心枢纽，其投资价值体现在调度智能、生态聚合与商业模式创新三重维度。2025年，中国HPaaS平台软件市场规模达213亿元，头部云厂商占据61.3%份额，但垂直领域专业平台增速显著更快——聚焦CAE仿真的适创科技、专注生物计算的深势科技，年营收增速均超90%（IDC《2025年中国高性能计算平台市场分析》）。平台竞争力已从基础资源虚拟化能力，进阶为“算力+数据+算法”三位一体的智能调度水平。阿里云“百炼”平台通过强化学习动态分配GPU/ASIC资源，在自动驾驶模型训练任务中实现集群利用率82.7%，较静态调度提升23个百分点；腾讯云TIMatrix引入数字孪生技术，对物理集群进行实时仿真优化，故障预测准确率达91.4%。生态聚合能力成为平台护城河的关键：华为昇腾AI平台已接入超2000家ISV，提供3800+行业模型模板，开发者调用API日均超1.2亿次；百度飞桨与国家超算无锡中心共建“AIforScience”社区，沉淀