AI 异构算力平台行业分析：异构融合驱动下的产业变革与机遇

摘要： 本次路演探讨了 2026 年 AI 异构算力平台的发展动向。随着大模型应用爆发，异构算力平台通过统一协同管理多元算力资源（CPU、GPU、FPGA、ASIC），旨在提升计算效能并降低成本。预计 2030 年中国 AI 异构算力平台市场规模将突破 1371 亿元，复合年增长率达 32.9%。

行业主线：

1. 架构演进：算力结构从单一架构向多元化协同方向发展，目前 CPU+GPU 及不同品牌 GPU 混合部署成为主流。
2. 产业链构成：上游为芯片（华为昇腾、寒武纪、海光信息等）及服务器硬件；中游为云厂商（阿里云、百度云）、独立第三方平台（无问新琼等）及系统集成商（浪潮信息、中科曙光）；下游覆盖金融、政务、制造等多个行业。
3. 技术趋势：行业正向存算一体化（降低能耗、突破瓶颈）及云边端一体化（支撑智能体实时推理）方向演进。

关键变化与分歧：

1. 需求重心转移：AI 算力需求从训练阶段全面转向规模化推理，预计 2026 年推理算力占比将提升至 75% 以上。
2. 国产替代加速：受外部管制影响，国产 AI 芯片国产化率从 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 41%，但在软件生态（对比 CUDA）方面仍存在差距。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备跨芯片适配能力和统一调度能力的平台厂商，以及能够实现规模化量产的高端国产 AI 芯片公司。
2. 核心风险：国产软件生态完善速度不及预期、高端芯片制程受限、大模型商业化落地节奏波动。