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中国AI算力行业投资分析、市场运行态势研究报告——智研咨询发布内容概要:2026年5月,上海电信推出Token套餐,大幅降低中小企业和个人使用门槛,推动算力从专业领域向大众消费延伸;同时此举也是运营商从“流量经营”向“算力经营”转型的关键实践。Token的每一次消耗,实质上是对算力的一次“调用”。Token调用量的千倍增长,直接拉爆了对底层算力的需求。工信部表示,截至2025年年底,我国建成万卡智算集群42个,智能算力规模超过1590EFLOPS,位居全球前列,有力支撑我国人工智能产业快速发展。截至2026年3月底,我国在用算力中心标准机架达1445万架,智能算力规模达1882EFLOPS(FP16),围绕算力枢纽已建成超70条算力大通道。随着智能体的规模化落地,算力的需求正在发生重大转变,AI算力需求正从训练主导转向推理主导,从追求峰值性能转向持续吞吐与系统协同效率,对算力基础设施提出更高要求。上市企业:中国电信(601728)、中国移动(600941)、中国联通(600050)、百度集团-SW(09888)、阿里巴巴-W(09988)、润泽科技(300442)、中国长城(000066)、万国数据-SW(09698)相关企业:上海基流科技股份有限公司、思腾合力(天津)科技有限公司、昆仑芯(北京)科技股份有限公司、上海燧原科技股份有限公司、浩德科技股份有限公司、是石科技(江苏)有限公司、北京九章云极科技股份有限公司、北京秦淮数据有限公司关键词:AI算力规模、大模型数量、Token调用量、推理算力市场规模5月15日,在2026年中国电信第六届科技节上海站,上海电信正式推出Token套餐体系,成为上海首个发布Token套餐的运营商。此举不仅是电信行业服务模式的重要创新,更深度契合AI时代算力消费的新需求,背后承载着产业转型、生态构建与算力普及的多重战略意义。对于行业而言,将推动算力服务进入“普惠化时代”。当前,AI算力资源多集中于专业领域,普通用户和中小微企业面临使用门槛高、计费复杂、成本偏高的痛点。上海电信Token套餐的推出,将算力服务拆解为“小额、可量化”的Token额度,实现了“用多少买多少”的弹性计费模式,大幅降低了算力使用门槛。同时,用户购买额度点后,通过标准API接口即可调用30余款主流大模型(文本、多模态),这种便捷化、普惠化的服务,让算力从专业云服务向大众消费场景延伸,无论是个人的日常办公辅助、学习创作,还是中小微企业的AI编程、智能体搭建,都能获得低成本、高便捷的算力支持,加速了AI技术在全民层面的渗透。对于运营商而言,是从“流量经营”向“算力经营”转型的重要尝试。近年来,国内电信行业流量收入见顶,传统语音、短信业务增长乏力,运营商面临着转型压力,而AI算力的爆发式增长为其提供了全新的发展机遇。中国电信、中国移动、中国联通三大运营商相继明确将Token经营列为工作重点,Token商用加速推进。上海电信推出Token套餐,正是运营商转型的重要实践,借助自身的网络和用户优势,构建起“算力+网络+安全+应用”的一体化服务体系,打造新的增长极。从行业定位来看,运营商具备天然的优势:一方面,运营商拥有泛在网络、算网融合的一体化基础设施,天然具备广覆盖、低时延、高可靠连接和分布式算力等核心优势。截至2026年3月,中国电信自有及接入智算总规模达到91EFLOPS,自有智算能力达46EFLOPS。另一方面,运营商拥有庞大的用户基础,涵盖个人、家庭、中小企业、政企单位等各类群体,能够快速实现Token服务的规模化推广。三大运营商智算规模Token,中文名“词元”,是大模型处理语言时使用的基本单位。在数字时代快速发展的当下,AI大模型已不再是单纯的技术产品,更成为大国科技战略博弈的核心焦点,深刻影响着科技竞争格局、产业升级方向乃至国家数字经济的发展水平。中国在这场科技博弈中表现突出,展现出强劲的研发实力和产业活力。截至2025年7月,全球已发布大模型总数达3755个,其中中国企业贡献1509个,数量位居全球首位。同时,生成式AI相关领域迅猛发展,用户规模显著增长。截至2025年6月,我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人,较2024年12月增长2.66亿人;生成式人工智能普及率达36.5%,较2024年12月提升18.8个百分点。截至2025年7月全球大模型数量分布随着生成式AI、大模型技术的迅速发展与应用场景的全面渗透,Token作为大模型处理信息的最小信息单元,其使用量正呈现爆发式增长态势。国家数据局数据显示,2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这一量级跃迁不仅折射出AI产业的蓬勃活力,更深刻重塑着大模型上下游的产业格局与发展逻辑。2024-2026年中国日均词元(Token)调用量智研咨询发布的《中国AI算力(人工智能算力)行业市场竞争现状及发展潜力研判报告》指出:底层逻辑上看,Token的每一次消耗,实质上是对算力的一次“调用”。每生成1个Token,都需要GPU完成一次完整推理运算,算力硬件是Token生成的唯一物理基础。而Token调用量的千倍增长,直接拉爆了对底层算力的需求。近年来,随着人工智能的爆发式发展,算力基础设施的重要性日益凸显,我国持续加大投入,算力基础设施发展成效显著。工信部表示,截至2025年年底,我国建成万卡智算集群42个,智能算力规模超过1590EFLOPS,位居全球前列,有力支撑我国人工智能产业快速发展。截至2026年3月底,我国在用算力中心标准机架达1445万架,智能算力规模达1882EFLOPS(FP16),围绕算力枢纽已建成超70条算力大通道。2020-2026年3月中国智能算力规模随着智能体的规模化落地,算力的需求正在发生三个重大转变。其一:AI行业的算力需求正发生根本性转变,从过去的“训练主导”逐步转向“推理主导”,算力竞争的核心逻辑也随之重塑。在行业发展初期,AI领域的竞争焦点集中在模型训练环节,核心比拼的是峰值算力的极限,算力的核心价值在于支撑大规模模型的训练落地,满足模型研发阶段的高强度计算需求。而随着AI智能体的规模化普及,推理环节已正式成为算力消耗的主战场。中国信通院数据显示,2026年全球计算工作负载中推理占比将提升至66%,我国市场亦增速迅猛,2026年推理算力市场规模将达876.5亿元,较2025年的438.3亿元接近翻倍。与训练算力侧重“峰值性能”不同,推理算力的核心诉求是“稳定、高效、低耗”,这对算力的适配性、调度能力及硬件架构提出了更为严苛的要求。从模型训练到推理部署的算力需求迭代,折射出AI产业从“技术驱动”向“价值驱动”的转型脉络,更是大模型技术走出实验室、落地千行百业的生动印证。2024-2026年中国推理算力市场规模其二:算力要求从“峰值性能”转向“持续吞吐”。从技术诉求来看,训练阶段的算力需求聚焦于两大核心方向:一是规模的极致突破,需要构建超大规模的算力集群,实现多节点、多设备的高效协同,以支撑万亿级参数模型的训练推进;二是效率的深度优化,通过架构创新与调度策略升级,提升算力资源的利用效率,避免资源闲置与浪费。与训练阶段相比,推理阶段的算力要求有所不同,推理过程无需调整模型参数,仅需基于已训练完成的模型进行数据输入与结果输出,因此对算力的规模需求远低于训练阶段,但对计算的实时性要求更高。低延迟是推理阶段的核心性能指标,这就要求算力基础设施像水电一样可靠,不再是追求“跑分竞赛”,而是追求“稳定竞赛”。其三:算力竞争从“硬件数量”转向“系统效率”与“集群协同”。AI大模型的飞速发展,让智算集群的规模不断突破,万卡级已成主流,十万卡级成为未来发展方向。而在大规模分布式训练中,网络通信耗时占比已达到30-50%,网络性能直接决定了算力的有效利用率。即使GPU再多,若网络带宽不足、延迟过高、链路可靠性差,大量GPU也只能空转等待数据同步。未来算力领域核心竞争将聚焦于整体系统综合效能的比拼。关键核心在于能否实现芯片、能源、网络、冷却、调度等多元要素的深度融合,构筑低能耗、高弹性、一体化协同的完备算力体系。未来,随着人工智能技术迭代升级,新一代人工智能应用加速普及,算力应用场景持续拓展,逐步从传统信息交互、数据处理,向智能协作、词元价值创造深度转型,成为支撑智能体自主运行、推动词元高效流转的核心基础支撑。智能体将逐步突破人工智能交互局限,具备自主规划、工具调用、任务执行与持续优化能力,可高效支撑复杂场景应用,进而大幅提升词元消耗规模,催生持续密集的算力需求。在此背景下,算力应用加速向“算力+算法+数据+智能体+词元”一体化模式演进,为海量智能体独立运行、交互协同提供坚实保障。以上数据及信息可参考智研咨询()发布的《中国AI算力(人工智能算力)行业市场竞争现状及发展潜力研判报告》。智研咨询专注产业咨询十七年,是中国产业咨询领域专业服务机构。公司以“用信息驱动产业发展,为企业投资决策赋能”为品牌理念。为企业提供专业的产业咨询服务,主要服务包含精品行研报告、专项定制、月度专题、市场地位证明、专精特新申报、可研报告、商业计划书、产业规划等。提供周报/月报/季报/年报等定期报告和定制数据,内容涵盖政策监测、企业动态、行业数据、企业排行、产品价格变化、投融资概览、市场机遇及风险分析等。智研咨询依托全链路上下游企业调研体系,整合供应商名录、交易占比、区域分布及客户画像等多维核心数据,通过可视化图谱技术,构建集供应商、客户、行业分布、市场占有率于一体的全景供应链图谱。助力企业快速锚定关键合作方、洞察行业竞争格局,为企业拓展产业版图、布局上下游合作、构建产业生态提供极具参考价值的全景视角与决策依据,实现被动响应到数智预判的供应链管理升级,为战略决策与资源整合提供高价值的数据底座。企业供应链图谱服务内容:1.上下游企业深度调研:系统梳理供应链上游供应商、下游客户全名单,精准采集企业基本信息、交易金额占比、合作
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