> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026全球AI算力发展研究报告总结 ## 核心内容 本报告由**中国智能计算产业联盟、国家超级计算天津中心、天津市人工智能学会、深圳市人工智能行业协会、至顶科技、至顶智库**联合发布，聚焦于**全球AI算力**的发展现状、关键技术、应用场景及未来趋势。报告指出，AI算力正从传统信息技术支撑逐步演变为驱动科技创新与工业革命的战略性底座。 ## 主要观点 - **算力驱动发展**：随着“词元经济”的兴起，算力成为支撑国家技术突破、产业竞争与战略布局的关键基础要素。 - **技术驱动算力迭代**：Scaling Law的持续演进推动算力规模扩张，AI模型性能提升依赖于算力基础设施的完善。 - **需求驱动算力增长**：AI算力在金融、医疗、制造等行业的广泛应用，以及智能终端对本地算力的需求，共同推动算力需求增长。 - **政策支撑算力基建**：全球主要国家和地区通过政策支持，持续加码算力基建投资，以提升国家竞争力和科技自主性。 - **算力基础设施演进**：AI算力基础设施正向“云-边-端”协同、绿色低碳、超大规模集群方向发展。 - **异构计算成为主流**：从“CPU+GPU”向“CPU+GPU+XPU”多元发展路线演进，提升算力效能与灵活性。 - **AI芯片分类**：AI芯片主要分为训练芯片和推理芯片，分别承担不同的计算任务。 - **GPU技术演进**：NVIDIA的Blackwell与Rubin架构显著提升算力性能，显存带宽和互联技术成为关键性能指标。 - **稀疏计算与KV Cache**：稀疏计算通过减少无效运算，提升效率；KV Cache通过缓存机制优化大模型推理过程。 - **芯片互联技术**：NVLink等技术显著提升GPU间的数据传输效率，实现高带宽、低延迟的计算节点互联。 ## 关键信息 ### 全球AI算力十大趋势 1. **异构算力架构**：从“CPU+GPU”向“CPU+GPU+XPU”演进，成为主流。 2. **全栈协同**：中国算力产业从单点技术突破迈向全栈体系协同。 3. **超节点与高速互联**：提升算力效能，成为构建新型算力基础设施的重要路径。 4. **AI应用演进**：从交互智能迈向执行智能，催生新的推理算力需求。 5. **算力渗透经济**：算力赋能经济社会发展的边界不断拓展，从前沿领域向工业、交通、能源等行业渗透。 6. **多模态数据**：具身智能与世界模型的快速发展，推动多模态数据增长，激发潜在算力需求。 7. **云-边-端协同**：算力中心与边缘端侧AI设备协同，满足多样化场景需求。 8. **新能源推动**：风光储一体化、核能、氢能等成为实现低碳算力的未来方向。 9. **太空算力**：借助空间能源与广域覆盖优势，有望成为新型算力基础设施。 10. **词元经济指标**：词元消耗量成为衡量一国智能化发展的重要指标。 ### 算力发展阶段 | 阶段 | 芯片算力 | 整机部署 | 集群规模 | 功耗 | |--------------|----------|----------|----------|------| | 深度学习时代 | TFLOPS | 单机八卡 | 百卡→千卡 | 千瓦级 | | 生成式AI时代 | PFLOPS | 超节点单机数十卡 | 万卡→十万卡 | 兆瓦级 | | 智能体时代 | 数十PFLOPS | 千卡超节点 | 数十万卡 | 吉瓦级 | ### 算力需求阶段 | 阶段 | 算力需求量 | 适用场景 | |--------------|------------|----------| | 数据准备阶段 | 十数卡至数百卡 | 数据采集与标注 | | 模型训练阶段 | 千卡至万卡 | 大规模模型训练 | | 模型推理阶段 | 数十卡至千卡 | 大规模模型推理 | ### 全球主要国家算力政策 | 国家/地区 | 发布机构 | 政策名称 | 内容 | |-----------|----------|----------|------| | 美国 | 美国国家科学技术委员会(NSTC) | 《关键和新兴技术清单》 | 将先进计算与人工智能列为优先方向 | | 美国 | 白宫 | 《美国人工智能行动计划》 | 简化数据中心审批流程，推动半导体制造回流 | | 欧盟 | 欧盟委员会 | 人工智能大陆行动计划 | 构建欧洲AI计算基础设施，提升战略自主性 | | 中国 | 国务院 | 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 | 完善全国一体化算力网，推动算力云服务 | | 中国 | 国务院 | 《政府工作报告》(2026) | 深化“人工智能+”，实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程 | ### AI芯片分类与技术 - **AI训练芯片**：高算力、高精度、高带宽，如NVIDIA H100/H200/Blackwell GPU、Google TPU v5e/7x、华为昇腾910系列等。 - **AI推理芯片**：低延迟、高能效比，如Google TPU 8i、AWS Inferentia、昆仑芯M100等。 - **GPU架构**：NVIDIA的Blackwell与Rubin架构显著提升性能，支持高吞吐与低延迟推理。 - **显存带宽**：GPU显存带宽直接影响训练效率、推理延迟及并发吞吐能力。 - **NVLink技术**：NVIDIA推出的高速互联技术，提升GPU间数据交换效率，实现高带宽、低延迟的计算节点互联。 ### 算力核心概念解析 - **浮点精度**：FP8、FP16、FP32等不同精度格式适用于不同场景，如FP8用于效率与成本，FP32用于通用计算。 - **稀疏计算**：通过跳过零值运算，降低计算量与内存消耗，提升效率。 - **KV Cache**：在大模型推理中，通过缓存机制优化计算过程，减少重复计算。 - **纵向与横向扩展**：Scale Up与Scale Out分别通过提升单节点性能与增加节点数量，支撑不同规模的算力需求。 - **算子库**：涵盖数学运算、神经网络、注意力机制、激活函数等，是AI框架与硬件之间的桥梁。 ## 未来展望 随着AI技术的不断演进，算力需求将持续增长。全球算力基础设施正朝着**绿色低碳、超大规模、云边端协同、异构计算**等方向发展，**芯片互联技术**如NVLink、**新能源**与**太空算力**将成为未来算力发展的重要推动力。AI算力不仅支撑前沿科学研究，还将在**工业、交通、能源**等领域发挥重要作用，成为推动社会智能化转型的核心力量。