2025-2030中国高性能计算系统行业发展态势及发展趋势预判研究报告

2025-2030中国高性能计算系统行业发展态势及发展趋势预判研究报告目录一、中国高性能计算系统行业发展现状分析 31、行业整体发展概况 3年行业规模与增长趋势 3主要应用领域分布及渗透率分析 52、产业链结构与关键环节 6上游核心硬件与软件供应商格局 6中下游系统集成与服务生态现状 7二、市场竞争格局与主要企业分析 91、国内外企业竞争态势 9国内龙头企业市场份额与技术优势 9国际巨头在华布局及竞争策略 102、区域产业集群发展情况 11京津冀、长三角、粤港澳大湾区产业聚集特征 11地方政策对区域竞争格局的影响 13三、核心技术演进与创新趋势 141、硬件技术发展趋势 14异构计算架构与国产芯片进展 14存储与互连技术突破方向 162、软件与算法生态建设 17并行计算框架与中间件发展现状 17人工智能融合对高性能计算软件的新需求 19四、市场需求驱动与应用场景拓展 201、重点行业需求分析 20气象、能源、生物医药等传统领域需求增长 20智能制造、自动驾驶、大模型训练等新兴应用场景 212、用户结构与采购行为变化 22政府与科研机构采购模式演变 22企业级用户对定制化与云化HPC服务的偏好趋势 24五、政策环境、风险因素与投资策略建议 251、国家及地方政策支持体系 25十四五”及中长期科技规划对HPC的定位 25信创工程与国产替代政策影响分析 262、行业风险识别与投资建议 27技术迭代、供应链安全与国际制裁风险 27年重点投资方向与策略建议 29摘要近年来，中国高性能计算（HPC）系统行业在国家战略支持、技术迭代加速及下游应用需求扩张的多重驱动下持续高速发展，据权威机构数据显示，2024年中国高性能计算市场规模已突破800亿元人民币，预计到2025年将接近1000亿元，并在2030年前以年均复合增长率约15%的速度稳步攀升，届时整体市场规模有望突破2000亿元。这一增长态势主要得益于“东数西算”工程的深入推进、人工智能大模型训练对算力基础设施的迫切需求，以及科学计算、气象预测、生物医药、高端制造等关键领域对高性能计算资源依赖度的不断提升。从技术演进方向来看，异构计算架构（如CPU+GPU、CPU+AI加速芯片）正成为主流，国产化替代进程明显加快，以“神威·太湖之光”、“天河”系列为代表的国产超算系统持续在全球TOP500榜单中占据重要位置，同时，基于昇腾、寒武纪、海光等国产芯片构建的HPC集群逐步在政府、科研和重点行业实现规模化部署。此外，随着算力网络概念的兴起，高性能计算正与云计算、边缘计算深度融合，形成“云—边—端”协同的新型算力服务体系，推动算力资源的弹性调度与高效利用。政策层面，《“十四五”数字经济发展规划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等文件明确将高性能计算列为关键基础设施，强调构建安全可控、绿色低碳、智能高效的算力底座，为行业长期发展提供制度保障。未来五年，行业将聚焦三大趋势：一是算力绿色化，通过液冷技术、智能电源管理及可再生能源整合降低PUE值，响应国家“双碳”战略；二是软件生态自主化，加速国产并行计算框架、编译器、数学库等基础软件的研发，打破国外技术垄断；三是应用场景泛在化，HPC将从传统科研领域向金融风控、智能驾驶仿真、数字孪生城市等新兴场景延伸，催生更多融合创新模式。值得注意的是，尽管行业前景广阔，仍面临高端芯片供应受限、人才储备不足、跨行业标准缺失等挑战，需通过加强产学研协同、完善人才培养体系、推动国际技术合作等方式系统性破解。总体而言，2025至2030年将是中国高性能计算系统行业由“规模扩张”向“质量引领”转型的关键阶段，在国家战略牵引与市场需求双轮驱动下，行业有望在全球高性能计算格局中占据更加核心的地位，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。年份产能（万台/年）产量（万台）产能利用率（%）需求量（万台）占全球比重（%）2025857284.77532.52026958286.38534.220271109687.39836.0202812511088.011237.8202914012589.312839.5203015514090.314241.0一、中国高性能计算系统行业发展现状分析1、行业整体发展概况年行业规模与增长趋势近年来，中国高性能计算系统行业持续保持强劲增长态势，市场规模不断扩大，技术能力显著提升，产业生态日趋完善。根据权威机构统计数据显示，2024年中国高性能计算系统市场规模已突破580亿元人民币，较2023年同比增长约18.6%。这一增长主要得益于国家在数字经济、人工智能、先进制造、生物医药、气象预测、能源勘探等关键领域对算力基础设施的高度重视与持续投入。随着“东数西算”工程全面落地以及“十四五”国家信息化规划对算力基础设施建设的明确部署，高性能计算作为支撑国家科技自立自强和产业转型升级的核心引擎，其战略地位日益凸显。预计到2025年，行业整体规模有望达到720亿元，年均复合增长率维持在17%以上。进入2026年后，伴随国产芯片、高速互连、液冷散热、异构计算架构等关键技术的进一步成熟与规模化应用，市场增长动能将进一步增强。到2030年，中国高性能计算系统市场规模预计将突破1500亿元，形成覆盖硬件制造、系统集成、软件平台、运维服务、应用开发等环节的完整产业链体系。在政策层面，《新一代人工智能发展规划》《“数据要素×”三年行动计划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等国家级战略文件持续释放利好信号，推动地方政府和行业用户加大高性能计算资源部署力度。在技术演进方面，E级（Exascale）超算系统已实现商业化部署，百亿亿次计算能力正逐步向科研机构、大型企业和重点行业开放；同时，面向AI训练与推理优化的专用高性能计算集群需求快速增长，推动传统HPC与AI融合架构成为主流发展方向。在应用场景拓展上，除传统气象、核能、航空航天等领域外，高性能计算在智能驾驶仿真、新药研发、金融风险建模、数字孪生城市等新兴领域的渗透率显著提升，带动行业应用市场规模年均增速超过20%。国产化替代进程亦加速推进，以昇腾、寒武纪、海光、飞腾等为代表的国产处理器与加速器逐步在高性能计算系统中实现规模化部署，2024年国产核心部件在新建超算系统中的占比已超过45%，预计到2030年将提升至70%以上。此外，绿色低碳成为行业发展的重要约束条件，液冷、浸没式冷却、智能电源管理等节能技术广泛应用，推动PUE（电源使用效率）值持续下降，部分新建超算中心PUE已低于1.15。整体来看，未来五年中国高性能计算系统行业将呈现“规模持续扩张、技术深度融合、应用广泛拓展、生态自主可控、能效绿色优化”的综合发展趋势，不仅为国家重大科技任务提供坚实算力支撑，也将成为驱动千行百业智能化升级的关键基础设施。主要应用领域分布及渗透率分析高性能计算系统在中国的应用领域持续拓展，已从传统的科研与国防领域逐步渗透至人工智能、生物医药、智能制造、能源勘探、金融建模、气象预报、自动驾驶等多个关键行业。根据中国信息通信研究院发布的数据显示，2024年高性能计算在人工智能领域的应用占比已达32.5%，预计到2030年将提升至45%以上，成为高性能计算系统最大的应用市场。这一增长主要得益于大模型训练对算力的指数级需求，以及国家“东数西算”工程对算力基础设施的系统性布局。在生物医药领域，高性能计算在基因测序、蛋白质结构预测、药物分子模拟等环节发挥着不可替代的作用，2024年该领域市场规模约为48亿元，年复合增长率达21.3%，预计2030年将突破150亿元。尤其在新冠疫情期间，基于高性能计算的病毒传播模拟与疫苗研发加速了行业对算力价值的认知，推动医疗机构与科研单位加大投入。智能制造作为“中国制造2025”战略的核心支撑，对高性能计算的需求亦显著上升，尤其在数字孪生、工业仿真、材料设计等场景中，企业通过部署本地或云化高性能计算集群，实现产品开发周期缩短30%以上。2024年智能制造相关高性能计算应用市场规模约为62亿元，预计2030年将达180亿元，渗透率从当前的18%提升至35%左右。能源行业，特别是石油天然气勘探与新能源材料研发，长期依赖高性能计算进行地震数据处理与分子动力学模拟，2024年该领域应用规模约35亿元，中石油、中石化等央企已建成多个千万亿次级计算平台，未来随着碳中和目标推进，氢能、储能等新材料研发将进一步拉动算力需求，预计2030年市场规模将突破100亿元。金融行业虽起步较晚，但高频交易、风险建模、反欺诈系统对低延迟、高并发计算能力的需求日益迫切，2024年金融领域高性能计算渗透率约为9%，但头部券商与银行已开始构建专用算力平台，预计到2030年渗透率将提升至22%，市场规模达50亿元。气象与气候模拟作为国家基础公共服务的重要组成部分，始终是高性能计算的传统强应用，中国气象局“地球系统数值模拟装置”等国家级项目持续投入，2024年相关投入超20亿元，未来随着极端天气频发与防灾减灾体系升级，该领域算力需求将保持稳定增长。此外，自动驾驶与智能交通系统对实时仿真与感知算法训练的依赖，也促使汽车制造商与科技企业联合建设车规级高性能计算平台，2024年该细分市场初具规模，约为15亿元，预计2030年将跃升至80亿元，年均增速超过35%。整体来看，高性能计算系统在中国各行业的渗透呈现“头部集中、多点开花”的格局，人工智能与智能制造将成为未来五年增长双引擎，而政策引导、国产替代加速、算力网络建设等因素将共同推动应用深度与广度持续扩展。据赛迪顾问预测，到2030年，中国高性能计算整体市场规模将突破2000亿元，其中非传统科研领域的应用占比将超过65%，行业渗透率平均提升至28%，较2024年翻近一番，标志着高性能计算正从“科研专属工具”向“产业基础设施”加速演进。2、产业链结构与关键环节上游核心硬件与软件供应商格局中国高性能计算系统行业的上游核心硬件与软件供应商格局正经历深刻重构，呈现出国产化加速、技术壁垒提升与生态体系协同发展的多重特征。根据中国信息通信研究院发布的数据，2024年中国高性能计算核心硬件市场规模已突破1200亿元，预计到2030年将超过3500亿元，年均复合增长率维持在18.5%左右。在硬件领域，中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）以及高速互连芯片构成高性能计算系统的基础支撑。目前，国产CPU厂商如海光信息、飞腾、龙芯中科等已实现从28纳米向7纳米工艺节点的跨越，其中海光信息的HygonC86系列处理器在超算中心部署量占比已超过35%。GPU方面，寒武纪、壁仞科技、摩尔线程等企业加速布局AI加速芯片，2024年国产GPU在高性能计算领域的出货量同比增长210%，尽管在峰值算力与软件生态方面仍与国际领先水平存在差距，但其在特定应用场景下的能效比优势正逐步显现。高速互连技术作为决定系统扩展能力的关键环节，华为昇腾、中科曙光等企业已推出自研的NVLink兼容互连方案，带宽达到800GB/s以上，有效缓解了“内存墙”问题。在存储子系统方面，长江存储、长鑫存储分别在3DNAND和DRAM领域实现技术突破，其高性能SSD产品已进入国家超算中心采购清单，2025年国产存储芯片在高性能计算系统的渗透率有望提升至40%。软件生态的构建同样成为上游竞争的核心战场。操作系统层面，麒麟软件、统信UOS等国产操作系统已完成对主流国产处理器架构的适配，2024年在国家级高性能计算平台中的部署比例达到60%以上。并行计算框架方面，中科院计算所研发的OpenMC、华为推出的MindSpore以及百度的PaddlePaddle等国产深度学习框架持续优化对异构计算架构的支持能力，其中MindSpore在千卡级集群上的训练效率已接近PyTorch的90%。编译器与数学库作为底层软件的关键组件，华为毕昇编译器、阿里平头哥的玄铁工具链以及中科院的OpenBLAS项目显著提升了国产硬件的软件兼容性与执行效率。值得关注的是，国家超算互联网计划的推进促使上游软件供应商加速构建统一的中间件标准，2025年将初步形成覆盖资源调度、任务管理、性能监控的全栈式软件服务体系。从产业协同角度看，以“硬件—固件—操作系统—中间件—应用软件”为主线的国产高性能计算生态链已初具规模，2024年国内前十大超算中心中已有7家实现核心软硬件100%国产化部署。未来五年，随着“东数西算”工程的深入实施以及国家对算力基础设施安全可控要求的提升，上游供应商将进一步聚焦异构融合架构、存算一体技术、量子—经典混合计算等前沿方向。据赛迪顾问预测，到2030年，国产高性能计算核心软硬件整体自给率将超过85%，其中关键芯片的国产化率有望突破70%，软件生态的成熟度将达到国际主流水平的80%以上。这一进程不仅将重塑全球高性能计算供应链格局，也将为中国在人工智能、气候模拟、生物医药等战略领域的原始创新提供坚实底座。中下游系统集成与服务生态现状中国高性能计算系统行业的中下游环节，即系统集成与服务生态，近年来呈现出高度专业化、生态化与本地化融合的发展特征。根据中国信息通信研究院发布的数据，2024年全国高性能计算系统集成市场规模已达到约386亿元人民币，较2020年增长近120%，年均复合增长率维持在18.5%左右。这一增长主要得益于国家“东数西算”工程的持续推进、人工智能大模型训练对算力基础设施的刚性需求提升，以及科研机构、高校、国防军工和先进制造等领域对定制化高性能计算解决方案的依赖加深。系统集成商不再仅扮演硬件堆叠的角色，而是逐步转型为涵盖架构设计、软硬件协同优化、能效管理、安全合规及全生命周期运维的综合服务商。以中科曙光、浪潮信息、华为、联想等为代表的头部企业，依托自身在服务器、存储、网络设备及操作系统领域的技术积累，构建起覆盖全国的高性能计算服务网络，并在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等国家算力枢纽节点布局区域性集成服务中心，形成“硬件+平台+服务”的一体化交付能力。与此同时，一批专注于垂直行业的中小型集成商也在医疗影像分析、气象模拟、金融风险建模、新材料研发等细分领域崭露头角，通过与上游芯片厂商（如海光、寒武纪、昇腾）及基础软件开发商深度耦合，打造面向特定应用场景的高性能计算解决方案。服务生态方面，2024年国内高性能计算云服务市场规模突破150亿元，预计到2030年将超过600亿元，复合增长率达25%以上。以阿里云、腾讯云、天翼云为代表的云服务商正加速部署基于国产异构计算架构的高性能计算实例，支持容器化调度、弹性伸缩与按需计费，显著降低中小企业使用高性能计算资源的门槛。此外，国家超算中心体系持续扩容，截至2024年底，全国已建成12个国家超级计算中心，平均算力利用率提升至65%以上，并通过“超算互联网”试点工程推动跨区域资源共享与任务协同。在政策引导下，《“十四五”数字经济发展规划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等文件明确提出要强化高性能计算系统集成能力，推动软硬件协同创新，构建安全可控的服务生态。展望2025至2030年，系统集成将向智能化、绿色化、标准化方向演进，AI驱动的自动化部署与故障诊断技术将广泛应用于运维体系，液冷、相变冷却等高效散热方案渗透率预计在2030年达到40%以上。同时，随着《高性能计算系统集成服务规范》等行业标准的陆续出台，市场将逐步形成以性能、能效、安全、可维护性为核心的评价体系，推动生态内各参与方从价格竞争转向价值竞争。预计到2030年，中国高性能计算系统集成与服务整体市场规模将突破1200亿元，占整个高性能计算产业链比重超过55%，成为驱动行业高质量发展的核心引擎。年份国内市场份额（亿元）年增长率（%）国产化率（%）平均单价（万元/节点）202542018.54585202649818.64982202758918.35479202869618.15976202982017.86473203096017.16870二、市场竞争格局与主要企业分析1、国内外企业竞争态势国内龙头企业市场份额与技术优势近年来，中国高性能计算系统行业在国家战略支持、技术迭代加速与市场需求扩大的多重驱动下持续快速发展，行业集中度不断提升，头部企业凭借深厚的技术积累、完整的产业链布局以及对国家重大科研项目的深度参与，已形成显著的市场主导地位。据中国信息通信研究院数据显示，2024年中国高性能计算市场规模已达420亿元人民币，预计到2030年将突破1100亿元，年均复合增长率维持在17.5%左右。在此背景下，以中科曙光、华为、浪潮信息、联想以及国家超级计算中心体系为代表的龙头企业合计占据国内HPC市场超过75%的份额，其中中科曙光凭借其在液冷技术、异构计算架构与自主可控生态方面的持续投入，在2024年实现高性能计算服务器出货量占比达28.6%，稳居行业首位；浪潮信息依托其AI融合计算平台与大规模集群部署能力，市场份额约为22.3%；华为则依托昇腾AI芯片与鲲鹏CPU构建的全栈式HPC解决方案，在政务、能源与科研领域快速渗透，2024年市占率达到16.8%；联想凭借其在全球超算Top500榜单中的长期排名优势以及绿色节能技术，在高校与科研机构市场保持稳定份额，约为9.1%；其余市场主要由国家超算中心联合地方科研单位及新兴技术企业共同构成。从技术维度看，国内龙头企业普遍聚焦于异构计算、存算一体、液冷散热、国产化替代与智能化调度等前沿方向，其中中科曙光推出的“硅立方”液冷超算系统PUE值已降至1.04，显著优于行业平均水平；华为通过“Atlas”系列AI服务器与MindSpore框架实现HPC与AI融合计算效率提升30%以上；浪潮信息则在2024年发布全球首款支持CXL3.0互连标准的高性能计算平台，大幅降低内存墙瓶颈。在国产化替代方面，龙头企业加速推进基于飞腾、龙芯、申威等国产处理器的HPC整机系统研发，截至2024年底，国产芯片在新建超算项目中的采用率已超过45%，预计到2030年将提升至80%以上。此外，政策层面持续强化对高性能计算基础设施的投入，《“十四五”数字经济发展规划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等文件明确提出建设国家算力枢纽节点、推动东数西算工程，为龙头企业提供了稳定的项目来源与技术验证场景。展望2025至2030年，随着人工智能大模型训练、气候模拟、生物医药研发、高端制造仿真等应用场景对算力需求呈指数级增长，龙头企业将进一步扩大在E级（Exascale）乃至Z级（Zettascale）超算系统领域的布局，同时通过构建开放生态、强化软硬协同、拓展行业定制化解决方案等方式巩固技术护城河。预计到2030年，中科曙光、华为与浪潮信息三家企业的合计市场份额有望突破65%，并在全球高性能计算产业链中占据更加关键的位置，不仅支撑国内科研与产业升级，亦将推动中国标准与技术体系走向国际市场。国际巨头在华布局及竞争策略近年来，国际高性能计算（HPC）巨头持续深化在中国市场的战略布局，依托其技术积累、生态体系与全球资源整合能力，在中国高性能计算系统行业占据重要地位。根据IDC数据显示，2024年中国高性能计算市场规模已突破380亿元人民币，预计到2030年将超过850亿元，年均复合增长率维持在14.2%左右。在此背景下，以美国的HPE（慧与科技）、戴尔科技、NVIDIA，日本的富士通，以及欧洲的Atos等为代表的国际企业，纷纷调整在华策略，从单纯硬件销售向“软硬一体+行业解决方案+本地化服务”模式转型。HPE通过其CrayEX系列超算平台，结合Slingshot互连技术，在中国科研机构与国家级超算中心项目中持续获得订单，2023年其在中国HPC服务器市场的份额约为12.5%，位列外资厂商首位。NVIDIA则凭借其在AI加速计算领域的绝对优势，通过A100、H100及即将量产的B100GPU芯片，深度嵌入中国高校、人工智能实验室及云计算服务商的基础设施建设中，其CUDA生态已成为国内AIHPC融合应用的事实标准。尽管受到美国出口管制政策影响，部分高端芯片对华供应受限，但NVIDIA仍通过特供版芯片（如A800、H800）维持在中国市场的存在，并积极与本地合作伙伴如浪潮、联想、中科曙光等开展联合开发，以规避政策风险并提升本地适配能力。富士通则聚焦于绿色计算与能效优化方向，将其Fugaku超算的技术经验转化为面向中国金融、气象与生物医药行业的定制化解决方案，2024年已与长三角地区多个城市签署低碳算力中心合作备忘录。Atos虽受欧洲地缘政治影响在华业务规模相对有限，但其BullSequana系列液冷超算系统在特定高端制造与能源勘探客户中仍具技术吸引力。值得注意的是，国际巨头普遍加大在华研发投入，HPE于2023年在上海设立亚太HPC创新中心，NVIDIA在深圳扩建AI实验室，戴尔则与清华大学共建联合HPCAI测试平台。这些举措不仅强化了其技术本地化能力，也增强了对中国行业标准与政策导向的响应速度。展望2025至2030年，随着中国“东数西算”工程全面推进、国产替代进程加速以及对算力基础设施安全可控要求的提升，国际厂商将面临更复杂的竞争环境。一方面，其高端技术优势仍难以被完全替代，尤其在异构计算架构、系统级能效管理及跨领域融合应用方面；另一方面，合规压力、供应链不确定性及本土企业崛起（如华为昇腾、寒武纪、海光等）将持续压缩其市场空间。因此，国际巨头正加速推进“中国定制”战略，包括与本地云服务商共建混合算力池、参与行业标准制定、提供符合中国数据安全法规的私有化部署方案等。预计到2030年，国际厂商在中国HPC市场的整体份额将从2024年的约28%逐步下降至20%左右，但在高端科研、尖端制造及跨国企业服务等细分领域仍将保持结构性优势。其竞争策略的核心将从“技术输出”转向“生态共建”，通过深度融入中国数字经济生态体系，实现长期可持续发展。2、区域产业集群发展情况京津冀、长三角、粤港澳大湾区产业聚集特征京津冀、长三角、粤港澳大湾区作为我国高性能计算系统产业发展的三大核心区域，各自依托独特的资源禀赋、政策支持与产业链基础，形成了差异化且高度协同的产业聚集格局。截至2024年，全国高性能计算市场规模已突破850亿元，其中三大区域合计占比超过78%，预计到2030年，该比例将进一步提升至85%以上。京津冀地区以北京为核心，汇聚了国家超算中心（如国家超级计算天津中心、北京超级云计算中心）、中科院计算所、清华大学等顶尖科研机构，以及曙光、联想等龙头企业，在基础软硬件研发、国家级算力基础设施布局方面具有显著优势。2023年，京津冀高性能计算相关企业数量达1,200余家，年均复合增长率达12.6%，预计到2030年区域市场规模将突破320亿元。该区域重点聚焦E级超算系统研发、国产芯片适配、人工智能大模型训练平台建设，并依托“东数西算”国家工程，在张家口、雄安新区等地布局绿色低碳算力枢纽，推动算力资源跨区域调度与优化配置。长三角地区则以上海、杭州、苏州、合肥为支点，构建起覆盖芯片设计、服务器制造、系统集成、行业应用的完整产业链。区域内拥有华为昇腾、寒武纪、阿里云、之江实验室等创新主体，2024年高性能计算产业规模达380亿元，占全国比重约45%。该区域在金融、生物医药、智能制造等垂直领域的高性能计算应用深度领先，已建成多个行业级算力服务平台，如上海超算中心支撑新药研发周期缩短40%以上。根据《长三角一体化发展规划纲要》，到2027年将建成覆盖全域的“算力一张网”，2030年前区域高性能计算市场有望突破600亿元，年均增速维持在14%左右。粤港澳大湾区则凭借深圳、广州、珠海等地的电子信息制造基础和国际化创新生态，重点发展高性能计算在智慧城市、自动驾驶、海洋工程等前沿场景的应用。2024年区域高性能计算市场规模约为150亿元，拥有鹏城云脑II、国家超算深圳中心等重大设施，以及华为、腾讯、中兴等科技巨头的深度参与。大湾区在异构计算架构、存算一体技术、低功耗高性能芯片等领域持续突破，2023年相关专利申请量占全国总量的28%。广东省“十四五”数字经济发展规划明确提出，到2025年建成不少于5个国家级高性能计算应用示范基地，2030年区域高性能计算产业规模预计达280亿元，复合增长率达16.3%。三大区域在政策引导下正加速形成“研发—制造—应用—服务”一体化生态，通过算力互联互通、标准协同、人才流动等机制，共同支撑我国在全球高性能计算竞争格局中的战略地位提升。未来五年，随着国产替代进程加快、AI大模型算力需求爆发以及绿色低碳转型深化，三大区域将进一步强化各自特色优势，推动高性能计算系统向更高性能、更广覆盖、更强安全的方向演进，为国家科技自立自强和数字经济高质量发展提供坚实底座。地方政策对区域竞争格局的影响近年来，中国各地方政府围绕高性能计算系统产业密集出台了一系列支持性政策，显著重塑了区域间的竞争格局。以京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈等国家战略区域为核心，地方政府通过财政补贴、土地优惠、人才引进、算力基础设施布局等方式，加速构建本地高性能计算生态体系。2023年，全国高性能计算市场规模已突破850亿元，预计到2030年将超过2800亿元，年均复合增长率维持在18.5%左右。在这一增长过程中，地方政策的差异化导向成为决定区域发展速度与产业聚集程度的关键变量。例如，广东省在《广东省新一代人工智能发展规划（2023—2030年）》中明确提出建设“粤港澳大湾区国家算力枢纽”，计划到2027年建成不少于10个E级（Exaflop级）高性能计算中心，并配套设立200亿元专项基金支持核心软硬件研发。与此呼应，上海市在《上海市促进高性能计算产业发展三年行动计划（2024—2026年）》中聚焦芯片、操作系统、并行计算框架等“卡脖子”环节，推动本地企业与中科院、复旦大学等科研机构联合攻关，力争到2026年实现高性能计算整机国产化率提升至65%以上。与此同时，四川省依托成都超算中心的先发优势，在《成渝地区双城经济圈高性能计算协同发展实施方案》中提出打造“西部算力高地”，规划到2030年形成覆盖科研、制造、能源、生物医药等领域的高性能计算应用示范集群，预计带动相关产业规模突破600亿元。政策导向不仅影响产业规模扩张节奏，也深刻改变区域间的技术路线选择。例如，北京市重点支持基于国产GPU和AI融合架构的异构计算平台建设，而安徽省则依托合肥综合性国家科学中心，聚焦量子计算与经典高性能计算融合路径，布局未来计算范式。这种差异化战略使得区域竞争从单一的算力规模比拼，转向技术路线、应用场景与生态协同能力的综合较量。据中国信息通信研究院测算，到2025年，全国将形成5—8个具有全国影响力的高性能计算产业集群，其中70%以上的新增投资将集中在政策支持力度大、产业链配套完善的区域。此外，地方政府在数据要素流通、算力调度机制、绿色低碳标准等方面的制度创新，也进一步强化了区域竞争优势。例如，内蒙古自治区依托低电价与气候优势，出台《内蒙古高性能计算绿色数据中心建设导则》，明确要求新建超算中心PUE值控制在1.15以下，并给予每千瓦时0.26元的电价补贴，吸引多家头部企业布局。这种以政策为杠杆撬动资源集聚的模式，正在加速形成“东数西算”背景下东西部协同发展的新格局。展望2025—2030年，随着国家“算力基础设施高质量发展行动计划”的深入推进，地方政策将继续在高性能计算系统产业的区域竞争中扮演核心角色，不仅决定区域市场容量的扩张速度，更将深度影响技术演进方向、产业链安全水平与全球竞争力格局。预计到2030年，政策驱动型区域将占据全国高性能计算市场75%以上的份额，成为支撑中国在全球高性能计算领域战略地位的关键支点。年份销量（万台）收入（亿元人民币）平均单价（万元/台）毛利率（%）20253.248015032.520263.8598157.433.820274.5742.516535.220285.3927.517536.720296.2114718538.020307.1142020039.5三、核心技术演进与创新趋势1、硬件技术发展趋势异构计算架构与国产芯片进展近年来，中国高性能计算系统行业在异构计算架构与国产芯片领域取得显著突破，成为推动算力基础设施升级和实现技术自主可控的关键力量。根据中国信息通信研究院发布的数据显示，2024年中国异构计算市场规模已达到约480亿元人民币，预计到2030年将突破1800亿元，年均复合增长率维持在24%以上。这一增长主要得益于人工智能、科学计算、智能制造和大模型训练等应用场景对高能效、低延迟算力的迫切需求，促使计算架构从传统的CPU中心化模式向CPU+GPU+FPGA+ASIC等多类型处理器协同的异构体系演进。在国家“东数西算”工程和“十四五”数字经济发展规划的政策引导下，异构计算不仅成为数据中心能效优化的核心技术路径，也成为国产高性能芯片实现弯道超车的重要突破口。以华为昇腾、寒武纪思元、海光DCU、壁仞科技BR系列、摩尔线程MTT等为代表的国产加速芯片持续迭代，逐步在训练与推理场景中替代部分进口产品。其中，昇腾910B芯片在FP16精度下算力达到256TFLOPS，已广泛部署于多个国家级智算中心；寒武纪最新发布的思元590芯片支持多精度混合计算，在大模型推理效率方面较上一代提升近3倍。与此同时，国产异构计算软件生态也在加速完善，如华为CANN、百度PaddlePaddle、旷视MegEngine等框架对国产芯片的适配率显著提升，有效缓解了“有芯无软”的历史瓶颈。工信部《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，国产异构计算芯片在新建智算中心中的部署比例需达到30%以上，2030年有望提升至60%。在此背景下，芯片设计企业正加快与整机厂商、云服务商及科研机构的深度协同，构建从硬件、驱动、编译器到应用层的全栈式国产异构计算解决方案。值得关注的是，随着Chiplet（芯粒）技术的成熟，国产芯片厂商开始采用先进封装手段整合不同工艺节点的计算单元，进一步提升异构系统的集成度与能效比。例如，海光信息已在其DCU产品中引入Chiplet架构，实现高性能计算单元与高速互连模块的灵活组合。此外，国家超算中心和人工智能创新平台正成为国产异构芯片的重要试验场，通过真实业务负载验证其稳定性与扩展性，为大规模商用奠定基础。展望2025至2030年，中国异构计算架构将朝着“软硬协同、多元融合、绿色高效”的方向持续演进，国产芯片不仅将在通用计算领域巩固优势，更将在专用加速场景如科学模拟、自动驾驶、生物医药计算等细分赛道形成差异化竞争力。随着RISCV开源生态的兴起和国内先进制程产能的逐步释放，国产异构芯片有望在2030年前实现从“可用”到“好用”再到“领先”的跨越，全面支撑中国在全球高性能计算格局中的战略地位提升。存储与互连技术突破方向随着中国数字经济规模持续扩大以及人工智能、科学计算、大数据分析等高负载应用场景对算力基础设施提出更高要求，高性能计算系统对存储与互连技术的依赖程度显著提升。据中国信息通信研究院数据显示，2024年中国高性能计算整体市场规模已突破1200亿元，其中存储与互连子系统占比约32%，预计到2030年该细分领域市场规模将超过2800亿元，年均复合增长率达15.3%。在此背景下，存储架构正加速向高带宽、低延迟、高密度与异构融合方向演进，NVMeoF（NVMeoverFabrics）、CXL（ComputeExpressLink）等新型协议成为主流技术路径。CXL3.0标准已在2024年实现初步商用，支持内存语义共享与缓存一致性，有效缓解“内存墙”问题，预计到2027年国内支持CXL的服务器出货量将占高性能计算服务器总量的45%以上。同时，存算一体技术在特定场景中逐步落地，通过将计算单元嵌入存储介质，大幅降低数据搬运能耗，清华大学与华为联合研发的基于3D堆叠DRAM的存内计算原型系统已在气象模拟与基因测序领域实现能效比提升3倍以上。在存储介质层面，QLCNAND闪存凭借单位成本优势加速渗透，而SCM（StorageClassMemory）如Intel傲腾持久内存虽因供应链调整暂时放缓，但其低延迟、字节寻址特性仍被广泛视为未来关键过渡技术，预计2026年后随着国产新型相变存储器（PCM）与阻变存储器（ReRAM）技术成熟，SCM将重新获得市场关注。互连技术方面，高速互连带宽需求呈指数级增长，InfiniBand与以太网两大技术路线持续演进。NVIDIAQuantum3InfiniBand平台已支持800Gb/s端口速率，并在国家超算中心部署中占据主导地位；与此同时，基于RoCEv2（RDMAoverConvergedEthernet）的无损以太网方案因生态开放、成本可控，在智算中心与云原生HPC场景中快速普及。中国本土厂商如华为、中科曙光、寒武纪等正加速自研互连芯片布局，其中华为推出的自研昇腾AI集群采用自研HCCS（HuaweiCollectiveCommunicationService）高速互连架构，单节点带宽达200GB/s，显著优于传统PCIe方案。此外，光互连技术作为突破电互连物理极限的关键路径，已在板级与芯片级展开试点，中科院半导体所联合中芯国际开发的硅光集成互连模块在2024年实现1.6Tb/s传输速率，功耗较铜缆降低60%，预计2028年后将在超大规模AI训练集群中实现规模化部署。政策层面，《“十四五”数字经济发展规划》及《算力基础设施高质量发展行动计划》明确将先进存储与高速互连列为关键技术攻关方向，国家超算互联网工程亦将统一互连标准与跨域资源共享作为核心目标。综合技术演进节奏、产业生态构建及国家战略导向，未来五年中国高性能计算系统的存储与互连技术将围绕高带宽、低延迟、高能效与标准化四大维度持续突破，不仅支撑E级乃至Z级超算系统的稳定运行，更将成为人工智能大模型训练、科学仿真、工业数字孪生等前沿应用落地的核心底座，推动中国在全球高性能计算竞争格局中实现从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”的战略转变。年份高性能计算系统市场规模（亿元）年复合增长率（%）国产化率（%）部署节点数量（万个）202586018.54212.32026102018.64814.72027121018.75517.52028143518.86220.92029170518.96824.82030203019.07529.52、软件与算法生态建设并行计算框架与中间件发展现状近年来，中国高性能计算系统行业在并行计算框架与中间件领域持续取得实质性进展，技术生态逐步完善，市场规模稳步扩大。根据中国信息通信研究院发布的数据显示，2024年我国并行计算框架与中间件相关市场规模已达到约86亿元人民币，预计到2030年将突破320亿元，年均复合增长率维持在24.5%左右。这一增长动力主要来源于人工智能、大数据分析、科学计算以及智能制造等高算力需求场景的快速扩展。国产化替代趋势加速推进，促使以OpenMP、MPI、CUDA兼容层、SYCL等为代表的并行编程模型不断优化，同时国内自主研发的框架如昇思MindSpore、飞桨PaddlePaddle在异构并行调度能力方面持续增强，显著提升了跨平台任务的执行效率与资源利用率。中间件层面，围绕资源调度、通信优化、容错机制和负载均衡等核心功能，国内企业与科研机构已构建起较为完整的软件栈，例如华为推出的AscendC中间件、中科曙光的Gridview调度系统、以及国家超算中心联合开发的ParaStor并行文件系统等，均在实际部署中展现出良好的扩展性与稳定性。在政策层面，《“十四五”国家信息化规划》《新一代人工智能发展规划》等文件明确提出要加快高性能计算基础软件体系建设，强化并行计算框架的自主可控能力，为相关技术研发与产业化提供了有力支撑。当前，国内主流并行计算框架正加速向异构融合架构演进，支持CPU、GPU、NPU、FPGA等多种计算单元的协同调度，中间件则更加注重低延迟通信协议、智能资源感知与动态调优能力的集成。以2024年国家超算无锡中心部署的“神威·太湖之光”升级系统为例，其采用的自研SWMPI通信库在千万核级规模下实现了95%以上的并行效率，显著优于国际同类开源方案。与此同时，开源生态建设亦取得积极成效，国内多家头部企业积极参与OpenMPI、UCX、OneAPI等国际社区，同时推动本土开源项目如OpenI、OpenHarmony在并行计算领域的适配与扩展。展望2025至2030年，随着“东数西算”工程全面落地、智算中心大规模建设以及量子经典混合计算等前沿方向的探索，并行计算框架与中间件将面临更高维度的性能挑战与架构革新需求。预计未来五年内，基于AI驱动的自适应并行调度算法、面向存算一体架构的轻量化中间件、以及支持多租户安全隔离的云原生并行运行时环境将成为重点发展方向。此外，标准化工作也将提速，中国电子技术标准化研究院正牵头制定《高性能计算并行中间件技术要求》等行业标准，旨在统一接口规范、提升互操作性，降低用户迁移与集成成本。在产业协同方面，产学研用深度融合将持续深化，高校与超算中心联合企业开展的“框架芯片应用”垂直优化项目有望在气象模拟、新药研发、自动驾驶仿真等关键领域实现突破性应用。整体来看，并行计算框架与中间件作为高性能计算系统的“中枢神经”，其技术成熟度与生态完备性将直接决定我国在下一代算力基础设施竞争中的战略地位，未来五年将是实现从“可用”向“好用”乃至“领先”跃迁的关键窗口期。人工智能融合对高性能计算软件的新需求随着人工智能技术在各行业加速渗透，高性能计算系统正经历由传统科学计算向智能计算范式转变的关键阶段，这一融合趋势对高性能计算软件提出了前所未有的新需求。据中国信息通信研究院数据显示，2024年中国人工智能算力市场规模已突破1800亿元，预计到2030年将超过8500亿元，年均复合增长率达28.6%。在此背景下，高性能计算软件不再仅服务于物理模拟、气象预测等传统领域，而是需全面适配深度学习训练、大模型推理、多模态数据处理等新型智能任务。软件架构必须支持异构计算资源的高效调度，尤其在GPU、TPU、NPU等加速器协同工作的场景下，传统MPI（消息传递接口）通信模型已难以满足低延迟、高吞吐的通信需求，亟需发展基于集合通信优化、流水线并行与张量并行融合的新一代通信中间件。同时，为应对千亿参数级大模型对内存带宽与存储IO的极限挑战，软件栈需集成智能内存管理机制，如ZeROInfinity、FlashAttention等技术，实现显存与主机内存的无缝扩展，从而显著提升训练效率。据IDC预测，到2027年，中国超过60%的高性能计算中心将部署支持AI原生工作流的软件平台，这意味着传统作业调度系统如Slurm需深度集成AI任务调度能力，支持动态资源分配、弹性扩缩容及容错恢复机制。此外，软件生态的开放性与兼容性也成为关键诉求，主流AI框架如PyTorch、TensorFlow与国产深度学习平台如MindSpore、PaddlePaddle需在高性能计算环境中实现无缝对接，推动形成统一的编程模型与工具链。国家“东数西算”工程的推进进一步强化了对跨地域、跨集群协同计算软件的需求，要求软件具备分布式训练任务的智能路由、数据亲和性调度及能耗感知优化能力。据赛迪顾问统计，2025年中国高性能计算软件市场规模预计达320亿元，其中AI融合型软件占比将从2023年的35%提升至2030年的72%以上。为支撑这一转型，国内头部企业如华为、中科曙光、寒武纪等已启动AIHPC融合软件平台研发，重点布局编译器优化、自动并行化、模型压缩与量化等核心技术。未来五年，高性能计算软件将向“智能化、自动化、绿色化”方向演进，不仅需提升计算效率，还需内嵌能效监控与碳足迹追踪模块，以响应国家“双碳”战略。政策层面，《“十四五”数字经济发展规划》明确提出加快AI与高性能计算融合基础设施建设，预计到2030年，全国将建成20个以上国家级智能算力枢纽，配套软件体系将成为决定算力利用率与投资回报率的核心要素。综上所述，人工智能与高性能计算的深度融合正驱动软件架构发生系统性变革，从底层通信协议到上层应用接口，均需重构以满足大规模智能计算的复杂需求，这一趋势不仅重塑产业竞争格局，也将为中国在全球高性能计算软件生态中争取技术主导权提供关键突破口。分析维度具体内容关键指标/预估数据（2025–2030年）优势（Strengths）国家政策持续支持，国产超算技术自主化率提升国产HPC系统自给率预计从2025年的68%提升至2030年的85%劣势（Weaknesses）高端芯片与基础软件生态仍依赖进口高端AI加速芯片国产化率不足30%，基础软件生态覆盖率仅约45%机会（Opportunities）“东数西算”工程带动算力基础设施投资2025–2030年HPC相关基础设施年均投资增速预计达18.5%威胁（Threats）国际技术封锁与供应链不确定性加剧关键零部件进口受限风险指数由2025年的0.42升至2030年的0.61（满分1.0）综合研判行业整体处于战略机遇期，需加快核心技术攻关2030年中国HPC市场规模预计达2,850亿元，年复合增长率15.2%四、市场需求驱动与应用场景拓展1、重点行业需求分析气象、能源、生物医药等传统领域需求增长随着全球气候变化加剧、能源结构深度转型以及生命科学前沿技术的快速演进，中国在气象、能源、生物医药等传统领域对高性能计算系统的需求持续攀升，成为驱动高性能计算（HPC）产业增长的核心动力之一。据中国信息通信研究院发布的数据显示，2024年我国高性能计算在上述三大传统行业的市场规模已突破180亿元人民币，预计到2030年将增长至420亿元，年均复合增长率达15.2%。气象领域对高精度数值天气预报、气候模拟和极端天气预警系统的依赖日益增强，国家气象中心正在部署新一代全球1公里分辨率数值预报系统，该系统单次运行所需计算能力超过50PFlops，对超算资源的吞吐能力、存储带宽和能效比提出更高要求。与此同时，中国气象局联合多家科研机构启动“智慧气象2030”工程，计划在全国范围内建设5个区域级高性能计算中心，预计未来五年内将新增超算算力需求约200PFlops。能源行业方面，随着“双碳”战略深入推进，传统化石能源企业加速向智能化、数字化转型，油气勘探开发中的地震数据处理、油藏数值模拟以及新能源领域的风电、光伏功率预测与电网调度优化，均高度依赖大规模并行计算能力。中石油、中石化及国家电网等龙头企业已陆续部署千万亿次级专用超算平台，用于支撑复杂地质建模与能源系统仿真。据国家能源局预测，到2027年，能源行业对高性能计算的年投入将超过90亿元，其中约60%用于构建面向碳中和目标的数字孪生能源系统。生物医药领域则因基因测序成本持续下降和精准医疗需求爆发，对高性能计算提出前所未有的算力需求。单个人类全基因组测序数据分析所需计算资源已从2015年的约10CPU小时增长至2024年的200GPU小时，而大规模人群队列研究（如“中国十万人基因组计划”）更需EB级存储与百PFlops级算力支撑。国家生物信息中心正在建设国家级生物大数据超算平台，预计2026年前完成部署，可支持每日处理超10万例基因组样本。此外，AI驱动的药物研发范式变革进一步放大算力缺口，分子动力学模拟、蛋白质结构预测及虚拟筛选等环节对异构计算架构的依赖显著增强。麦肯锡研究报告指出，中国生物医药企业对高性能计算的采购支出年均增速已连续三年超过20%，预计到2030年该细分市场将占据HPC行业总规模的28%以上。综合来看，气象、能源、生物医药三大传统领域不仅在算力规模上持续扩容，更在计算架构、软件生态和应用场景上推动高性能计算系统向更高性能、更强智能、更优能效的方向演进，成为支撑中国高性能计算产业迈向全球领先水平的关键支柱。智能制造、自动驾驶、大模型训练等新兴应用场景随着人工智能、工业数字化和智能交通体系的快速演进，高性能计算系统在中国正迎来前所未有的应用拓展窗口。智能制造领域对高算力的需求持续攀升，据中国信息通信研究院数据显示，2024年我国智能制造相关高性能计算市场规模已突破280亿元，预计到2030年将超过950亿元，年均复合增长率达23.6%。制造企业通过部署基于GPU或专用AI芯片的高性能计算集群，实现对产线数字孪生、实时质量检测、柔性排产优化等核心环节的毫秒级响应。尤其在半导体、新能源汽车、高端装备等行业，高性能计算系统支撑的智能工厂已从试点走向规模化落地，推动制造模式由“经验驱动”向“数据驱动”深度转型。国家“十四五”智能制造发展规划明确提出，到2025年规模以上制造业企业智能制造能力成熟度达2级及以上的企业占比超过50%，这一目标的实现高度依赖于底层高性能计算基础设施的部署密度与算力调度效率。未来五年，边缘高性能计算节点与云端超算中心的协同架构将成为主流，满足低延迟、高并发的工业现场计算需求，同时通过算力网络实现跨区域制造资源的动态调配。自动驾驶技术的商业化进程同样对高性能计算提出刚性需求。L3及以上级别自动驾驶车辆每小时产生的原始数据量可达5TB以上，感知、决策、规划全链路算法训练与推理需依赖每秒百亿亿次（ExaFLOP）级别的算力支持。中国汽车工程学会预测，2025年中国L2+及以上智能网联汽车销量将占新车总销量的45%，到2030年该比例将提升至75%以上，由此催生的车载高性能计算单元及车路协同边缘计算市场规模有望在2030年达到620亿元。当前，华为、地平线、黑芝麻等本土企业已推出算力达200TOPS以上的车载AI芯片，配合高性能计算平台实现多传感器融合与高精地图实时更新。与此同时，国家智能网联汽车（上海）试点示范区、北京亦庄高级别自动驾驶示范区等项目正加速构建“车—路—云”一体化的高性能计算生态，通过部署路侧边缘服务器集群，实现区域交通态势的全局优化。未来，随着5GV2X通信技术的普及与自动驾驶法规的完善，高性能计算系统将不仅服务于单车智能，更将成为城市级智能交通调度的核心引擎。2、用户结构与采购行为变化政府与科研机构采购模式演变近年来，中国高性能计算系统在政府与科研机构领域的采购模式正经历深刻转型，这一变化不仅受到国家战略导向的驱动，也与技术迭代、预算机制改革及应用场景拓展密切相关。据中国信息通信研究院数据显示，2023年全国政府及科研机构在高性能计算（HPC）领域的采购总额已突破185亿元，占整体HPC市场采购规模的42.3%，预计到2027年该比例将提升至48%以上，采购金额有望超过320亿元。这一增长背后，采购逻辑正从传统的“硬件导向”逐步转向“能力导向”和“服务导向”。过去，采购行为多聚焦于峰值浮点运算能力（如PetaFLOPS级别）和服务器数量，而当前更强调系统整体效能、能效比、软件生态兼容性以及全生命周期运维支持能力。例如，国家超级计算中心在新一轮设备更新中，普遍要求供应商提供包含异构计算架构（CPU+GPU+NPU融合）、国产操作系统适配、AI训练与科学计算融合平台在内的整体解决方案，而非单一硬件设备。与此同时，采购流程日益制度化与透明化，政府采购电子化平台的全面覆盖使得招投标周期缩短约30%，但对技术参数的审查标准更为严苛，尤其在安全可控、供应链自主方面设置了明确门槛。2024年财政部与科技部联合发布的《关于加强国家科研基础设施高性能计算资源统筹管理的通知》明确提出，未来五年内新建或升级的国家级HPC项目须优先采用通过安全可信认证的国产芯片与基础软件，这直接推动了以昇腾、寒武纪、海光等为代表的本土算力供应商市场份额快速提升。截至2024年底，国产HPC系统在政府及科研机构新增采购中的占比已达57%，较2020年提升近35个百分点。此外，采购模式亦呈现出“集中化+共享化”趋势，多地政府推动建设区域性超算公共服务平台，如粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈等已建立跨部门、跨学科的算力资源共享机制，通过“算力券”“服务订阅制”等方式降低科研单位使用门槛，提升资源利用效率。这种模式不仅优化了财政资金使用效益，也促进了HPC资源从“独占式”向“按需分配”转变。展望2025至2030年，随着“东数西算”工程深入推进及国家实验室体系扩容，预计政府与科研机构将更倾向于采用“建设—运营—服务”一体化（EPC+O）的采购模式，即由供应商负责系统建设、长期运维及应用支持，采购方按实际算力使用量或服务成果付费。此类模式已在中科院某研究所2024年启动的“智能科学计算平台”项目中试点，初步测算可降低总体拥有成本（TCO）约22%。同时，在“双碳”目标约束下，绿色低碳指标将成为采购评审的核心维度之一，液冷技术、低功耗芯片、可再生能源供电等要素将被纳入强制性技术规范。综合来看，未来五年政府与科研机构的HPC采购将更加注重系统性、可持续性与国产化深度，采购行为不仅是设备获取过程，更是国家算力基础设施战略布局的关键环节，其演变路径将持续牵引整个高性能计算产业链的技术演进与生态重构。企业级用户对定制化与云化HPC服务的偏好趋势近年来，中国高性能计算（HPC）市场在企业级用户需求驱动下持续演进，定制化与云化服务成为主流发展方向。据中国信息通信研究院数据显示，2024年国内企业级HPC市场规模已突破380亿元，其中定制化解决方案占比达42%，云化HPC服务渗透率提升至28%，预计到2030年，整体市场规模将超过950亿元，年均复合增长率维持在16.3%左右。这一增长趋势背后，是企业用户对计算资源灵活性、成本控制效率以及业务适配能力的深度诉求。制造业、生物医药、能源勘探、金融科技等高算力依赖型行业对HPC系统提出差异化要求，例如汽车制造企业需在仿真测试环节部署低延迟、高吞吐的专用集群，而基因测序机构则更关注存储与计算协同优化的定制架构。在此背景下，传统“一刀切”式HPC部署模式难以满足细分场景需求，推动服务商转向模块化、可配置的定制化服务体系。与此同时，云计算基础设施的成熟与国产算力生态的完善，加速了HPC服务向云端迁移。阿里云、华为云、腾讯云等头部云厂商已推出面向企业的弹性HPC平台，支持按需调用GPU/TPU资源、自动扩缩容及跨区域调度，显著降低中小企业使用门槛。2024年第三方调研机构IDC报告指出，约67%的受访企业表示未来三年将优先考虑云化HPC方案，尤其在研发周期短、项目波动性强的领域，云服务的按量付费与快速部署优势尤为突出。值得注意的是，定制化与云化并非互斥路径，而是呈现融合演进态势。部分领先企业开始采用“混合云+专属集群”模式，在核心敏感数据处理环节保留本地定制化系统，而在非关键任务或峰值负载时调用公有云资源，实现安全与弹性的双重保障。政策层面，《“十四五”数字经济发展规划》及《算力基础设施高质量发展行动计划》均明确提出支持高性能计算与云计算协同发展，鼓励构建面向行业的专用算力服务平台。技术演进方面，国产AI芯片（如昇腾、寒武纪）与异构计算框架的普及，进一步丰富了定制化HPC的硬件选择，同时容器化、Serverless等云原生技术使HPC应用部署效率提升40%以上。展望2025至2030年，企业级用户对HPC服务的偏好将持续向“场景驱动、按需定制、云边协同”方向深化，服务商需在软硬件解耦、行业知识嵌入、安全合规保障等方面构建核心能力。预计到2030年，具备深度行业理解与云原生架构能力的HPC解决方案提供商将占据市场主导地位，定制化与云化融合服务模式的营收占比有望突破60%，成为推动中国高性能计算产业高质量发展的关键引擎。五、政策环境、风险因素与投资策略建议1、国家及地方政策支持体系十四五”及中长期科技规划对HPC的定位“十四五”规划及面向2035年的中长期科技发展战略将高性能计算（HighPerformanceComputing,HPC）明确列为国家科技创新体系的关键基础设施与战略支撑能力之一。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，高性能计算被纳入“战略性前瞻性重大科学问题”和“国家重大科技基础设施”建设范畴，强调其在支撑基础科学研究、关键核心技术攻关、数字经济高质量发展以及国家安全保障中的核心作用。国家科技部、发改委、工信部等多部门联合发布的《“十四五”国家信息化规划》《新一代人工智能发展规划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策文件进一步细化了HPC的发展路径，明确提出构建“E级（百亿亿次）计算能力体系”，推动超算中心与人工智能、大数据、云计算深度融合，形成覆盖全国、高效协同的国家级算力网络。据中国信息通信研究院数据显示，截至2024年底，中国已建成13个国家超级计算中心，总算力规模超过200EFLOPS（每秒200百亿亿次浮点运算），预计到2025年将突破300EFLOPS，并在2030年前实现Z级（千亿亿次）计算能力的工程化部署。这一算力跃升不仅服务于气象预测、生物医药、材料模拟、航空航天等传统高性能计算应用领域，更深度赋能智能制造、自动驾驶、金融科技、智慧城市等新兴数字经济场景。政策层面同步强化了对自主可控技术路线的支持，明确要求在处理器、高速互连、系统软件、应用生态等关键环节实现国产化替代，2023年国产超算系统在TOP500榜单中占比已达35%，预计2027年将提升至60%以上。与此同时，“东数西算”国家工程的实施为HPC基础设施布局提供了空间优化路径，通过在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等八大国家算力枢纽节点统筹部署超算与智算资源，推动算力资源跨区域调度与绿色低碳运行。根据赛迪顾问预测，中国高性能计算系统市场规模将从2024年的约420亿元人民币稳步增长至2030年的1100亿元以上，年均复合增长率达17.3%。这一增长动力不仅来源于政府主导的科研与国防项目，更来自企业级用户对高精度仿真、大规模模型训练、实时数据分析等需求的持续释放。中长期科技规划还特别强调HPC与量子计算、类脑计算等前沿计算范式的协同发展，提出构建“多元异构融合计算架构”，以应对未来复杂科学问题与产业智能化升级带来的算力挑战。在标准体系建设方面，国家正加快制定HPC能效评估、安全可信、互操作性等技术标准，推动形成开放、兼容、可持续的高性能计算生态体系。可以预见，在国家战略引导、市场需求驱动与技术创新突破的多重合力下，中国高性能计算系统行业将在2025至2030年间迈入高质量、体系化、智能化发展的新阶段，成为支撑科技自立自强与数字中国建设的核心引擎。信创工程与国产替代政策影响分析信创工程作为国家战略层面推动信息技术自主可控的核心举措，近年来持续深化实施，对高性能计算系统行业产生深远影响。在“2025—2030”这一关键窗口期，国产替代政策不仅加速了高性能计算软硬件生态的重构，更推动了整个产业链从底层芯片、操作系统到上层应用软件的全面升级。根据中国信息通信研究院发布的数据，2024年中国信创产业整体规模已突破2.1万亿元，其中高性能计算相关细分领域占比约为18%，预计到2030年，该比例将提升至25%以上，对应市场规模有望超过1.2万亿元。这一增长主要源于党政、金融、能源、交通、电信等关键行业对安全可控高性能计算能力的迫切需求。在政策驱动下，国家“十四五”规划明确提出加快构建安全可控的信息技术体系，2023年《关键信息基础设施安全保护条例》进一步强化了对核心系统国产化率的要求，明确到2027年重点行业关键信息基础设施中高性能计算设备的国产化率需达到70%以上。这一硬性指标直接拉动了国产CPU、GPU、AI加速卡、高速互连网络及并行文件系统等核心组件的研发投入与市场应用。以国产CPU为例，海光、飞腾、鲲鹏等厂商在2024年合计出货量已突破500万颗，其中用于高性能计算集群的比例同比增长超过120%；国产AI加速芯片如寒武纪思元、华为昇腾系列在超算中心和智算中心的部署规模亦呈指数级增长，2024年部署节点数已超8万个，预计2030年将突破50万个。操作系统层面，麒麟、统信UOS等国产系统在高性能计算环境中的适配率从2022年的不足15%提升至2024年的45%，预计2027年将实现主流超算平台的全面覆盖。与此同时，国家超算中心、智算中心建设全面向信创体系倾斜，截至2024年底，全国已有23个省级行政区明确将信创标准纳入新建高性能计算平台的采购门槛，北京、上海、深圳等地更率先建成全栈国产化高性能计算示范平台，单系统峰值算力突破100PFlops。政策层面的持续加码还体现在专项资金支持上，2023—2025年中央财政累计安排信创专项补贴超300亿元，其中约35%定向用于高性能计算系统国产化替代项目。此外，《“东数西算”工程实施方案》与信创战略深度协同，推动西部地区新建数据中心优先采用国产高性能计算架构，形成“算力+安全”双轮驱动的发展格局。展望2030年，随着RISCV生态的成熟、存算一体架构的突破以及量子—经典混合计算平台的初步商用，国产高性能计算系统将在能效比、软件兼容性、异构调度能力等方面实现质的飞跃，进一步缩小与国际先进水平的差距。在此过程中，信创工程不仅是技术替代的推手，更是构建中国高性能计算产业自主生态、实现从“可用”向“好用”跃迁的战略支点，其影响将贯穿整个2025—2030年行业发展周期，并为全球高性能计算技术路线提供中国方案。2、行业风险识别与投资建议技术迭代、供应链安全与国际制裁风险近年来，中国高性能计算系统行