【财经分析】算力需求趋向“提质” 有效供给有待破“三关”

编者按：AI产业的竞争不是比谁跑得更快，而是比谁跑得更稳、更远。2025年，人工智能正以‌破竹‌之势重塑未来。从DeepSeek开源大模型的火热＂出圈＂，到多场人形机器人赛事“极限破圈”，再到“千问速度”引爆科技圈，AI正以前所未有的速度穿透虚拟与现实、串联技术与产业。站在AI技术革命的拐点，我们正目睹一场从技术奇迹到实用价值的深刻范式转移，资本市场对人工智能的追逐已从概念炒作转向价值重估。站在2025年末，新华财经从上游芯片和算力、中游大模型研发、下游端侧应用等角度纵观这一年的非凡答卷，也以理性视角审视这场浪潮中的真实与泡影，探寻中国人工智能产业升级的关键路径。

新华财经南京12月24日电（朱程 胡晨曦）近年来，随着人工智能技术的全面爆发，算力需求呈现出快速增长态势，多地采取提前布局，为后续发展做好准备。然而，算力租赁行业却出现了“增收不增利”的情况。据新华财经梳理，A股算力租赁概念的相关99家上市公司的业绩显示，2025年第三季度，毛利率同比出现下滑的企业有59家，占比达56.6%；毛利率环比下滑的企业有51家，占比约51.5%，但2025年前三季度合计营收下滑的企业有42家，占比约为42%。

记者近日走访发现，区域布局调整、运营成本高企、市场需求细分是造成算力中心“成长的烦恼”的主因。

应用发展刺激算力建设

近日，独角兽企业思必驰科技股份有限公司发布矩阵麦克风新品，它基于AI驱动自适应声学模型，突破传统“一人一麦”模式，能在会场、舞台等嘈杂环境中“锁定”发言者精准拾音，并根据距离等动态调整，主动预测与抑制啸叫，实现高质量无感扩声。“我们持续深耕AI与声学领域，推出的人机对话平台不仅为诸多车企提供技术支撑，也推动传统家电智能化转型。”思必驰董秘、CMO龙梦竹说。

这是人工智能垂直应用快速发展的一个缩影。

2025年，我国深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，刺激垂类模型快速发展。国家网信办发布的数据显示，截至2025年11月1日，全国累计有611款生成式人工智能服务完成备案，2025年平均每月完成备案数约为31，较2024年月平均20个增加了55%。

快速发展的应用环节激发算力需求。2025年，多地纷纷出台政策，支持企业应用算力，培育垂类模型。如上海市人民政府办公厅印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》提出，打造超大规模自主智算集群、建设虚实融合超大型实训场。广东省出台《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》，通过“算力券”“训力券”等政策工具，对于符合条件的企业予以资金支持，降低算力使用成本。

江苏省是制造业大省，拥有丰富的垂直应用场景。近年来，江苏根据国家布局，围绕国家级互联网骨干直联点、“东数西算”工程长三角枢纽节点等加快建设。在位于江苏中部的扬州大数据产业园，“云集”腾讯云、电信云、移动云、中联云港等头部算力中心。据悉，目前江苏在省级行政区中综合算力指数排名第二。

数据显示，“十四五”以来，我国算力总规模年增速达30%左右。2025年，在人工智能快速发展带动下，预计我国智能算力规模增长将超过40%，带动算力租赁迅速站上市场“风口”，吸引多方涌入。

多位受访者预测，当前正处于AI广泛赋能千行百业“前夜”，算力需要适度提前布局。同时，算力需求正由“量的扩张”向“质的提升”转变，如何紧跟实际需求探索灵活多样的服务模式将是未来市场比拼的焦点。

算力中心经营也有“成长的烦恼”

尽管不少业内人士看好算力需求增长潜能，但记者调查发现，现阶段不少算力中心经营也有“成长的烦恼”，背后成因复杂。

一方面，由于垂类应用研发企业多趋向于贴近市场部署，致使一些位于西部布置的算力中心存在闲置情况。有运营商企业告诉记者，西部的算力因距离远，延时长，“远水解不了近渴”，有时只能把西部已建好的服务器拆解运到东部组装。“近年，上海释放出放宽算力中心建设的信号，使得江苏、浙江、安徽等环沪地区算力中心价值被重估，一些企业顶不住压力宣布降价。”一家全国性民营算力企业负责人说。

记者在苏州走访发现，多个大型算力中心建设已初具规模，部分算力中心出现“不够用”现象。一家大型算力中心机柜利用率已超90%，另一家近半机柜已租出去，剩余部分预计也能在半年内找到客户。然而，活跃的市场需求并没有带来“量价齐升”，一些算力企业抱怨“钱难赚”。

一家国有算力中心工作人员表示，当前互联网大厂是市场中的主要需求方，往往几家就能包下一个大型算力中心全部算力，这种需求高度集中的特点，让不同算力中心的目标客户高度趋同，致使算力中心之间纷纷“拼价格”来招引客户。与此同时，算力中心能耗大，苏州及周边地区电费又高达7毛多，致使企业刚性成本难以有效压降。“成本高企、售价下滑，双头挤压下许多算力中心只求保证运营所需现金流。”

值得一提的是，由于算力中心能耗堪比小型钢铁厂，必须获得相关指标后才能建设，建成后还需满足多项要求方能投运。随着近年来监管力度的不断加大，各地对绿色发展的重视度不断提升，算力中心普遍面临“合规成本”高企困境。有算力企业工作人员坦言，为适应低碳发展，算力中心PUE（电源使用效率）被要求要低于1.25，“这意味着算力中心必须上液冷系统。且不说改造成本，市场上可选的服务器也不多。”

贴合需求是比拼焦点

多位业内人士表示，随着“百模大战”硝烟散去，通用大模型发展态势日趋明朗，AI发展步入垂直应用阶段，市场需求正从训练芯片为主向推理芯片为主转变，对算力时效性、性价比等方面有更高要求。如何提高算力供给的针对性成为市场比拼的焦点。

“过去几年市场多担心数据延迟问题，但这几年随着基础设施建设的完善，市场上更关心如何快速调度算力。”知行科技联合创始人兼首席运营官卢玉坤说，垂类应用模型普遍在迭代时会产生较大算力需求，日常若要维持如此大的算力并不划算，选择租赁更为务实。

值得注意的是，由于投资运营成本巨大，大型企业是算力建设的主力军，中小企业等若想调度算力并不容易。

不只算力服务需要创新，作为算力基石的芯片研发也备受关注。

多位业内人士表示，算力中心的服务器折旧周期多为5年，提高服务器使用率成为提升效益的重要途径。但目前国产芯片普遍处于生态建设起步阶段。“一方面，提高国产化率是大势所趋，但另一方面，企业在选择国产芯片时多有顾虑，对于算力中心来说就面临着‘保国产化率’还是‘保利润’的权衡。”一位算力企业工作人员说。

多位业内人士认为，要破解这一难题，关键需要多方共同合力。“我国应用场景丰富、产业链齐全，为支持国产AI芯片提供了成长土壤。未来可通过打造产业联盟等手段，推进上下游协同，共同破局。”国芯科技董事长郑茳说。

编辑：罗浩

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