如今，AI 技术的迅猛发展正深刻改变着我们的生活和工作方式。而在 AI 发展的进程中，AI大模型、云服务、智能驾驶等核心应用场景，算力作为大模型智力水平提升的核心驱动力，于是，2024年国家数据局宣布对“东数西算”工程进行全面升级，计划新增10个国家级算力枢纽节点，重点布局人工智能算力基础设施，我国数字基础设施建设进入新阶段。
因此，AI算力成了当前确定性最高的赛道之一。
算力市场 —— 潜力巨大与挑战并存
第三方权威研究数据显示，全球算力芯片市场呈现出强劲的增长态势。预计到 2027 年，全球算力芯片市场规模将突破 500 亿美元。在中国，算力芯片市场同样发展迅猛，2023 年市场规模达到 91 亿美元，同比增长 82.5%，预计到 2027 年将攀升至 134 亿美元，五年年复合增长率稳定在 21.8%。如此高速的增长，凸显出算力芯片产业蕴含的巨大潜力，也吸引着众多企业纷纷布局该领域。
算力成本 —— 限制 AI 发展的 “拦路虎”
尽管算力芯片市场前景广阔，但居高不下的算力成本成为限制 AI 广泛应用和深入发展的主要障碍。以 OpenAI 的 o3 模型为例，其在 ARC-AGI 等测试中展现出卓越性能，但高昂的算力成本使其大规模应用面临挑战。为降低 AI 模型的使用成本，研发更高效的 AI 推理芯片和更具成本效益的 AI 芯片迫在眉睫，这也成为未来 AI 技术发展的重要方向之一。
算力芯片市场 —— 供需失衡下的机遇
目前，算力芯片中的 GPU 供应依旧处于紧张状态。一方面，AI 大模型训练以及各类 AI 应用的爆发式增长，导致对GPU 的需求呈现出井喷之势；另一方面，传动GPU的单一架构已经不能适应不同AI计算场景的算法离散化特点。
在这样的背景下，亿铸科技创新性地提出了全数字存算一体架构解决方案。该架构通过将存储与计算单元深度融合，优化数据处理流程，不仅为提升计算效率提供了新的技术路径。还具备一定的成本优势。例如，亿铸科技基于28nm工艺的存算芯片，算力密度比7nm GPU高3倍，性价比优势显著，为解决算力芯片供需矛盾提供了新的思路。
巨头布局 —— 抢占算力赛道制高点
在全球范围内，科技巨头纷纷加大在算力领域的布局，抢占发展先机。2025年3月，伊隆・马斯克旗下的xAI公司，正式宣布与微软、英伟达、贝莱德、NextEra、GE Vernova 五大巨头结成 "AI 基础设施合作伙伴关系（AIP）"。仅用122天就打造出堪称人类算力巅峰的 "巨像" 超级计算机，其搭载的10万块英伟达H100芯片（可扩展至100万片）以特斯拉电池矩阵供电，被黄仁勋称为 "毫无疑问的地球最快AI引擎"。
同年5月19日，英伟达CEO黄仁勋宣布，英伟达将联合台积电、富士康在中国台湾建立AI超级计算机。
这一系列动作将重新定义 AI 产业的竞争规则，进一步加剧全球算力领域的竞争态势。
国内科技巨头 —— 加速 AI 资本投入
在全球 AI 算力竞赛的背景下，国内科技巨头也不甘落后，加速在 AI 方面的资本投入。2024年，微软以 48.5 万张 GPU 的采购量位居全球第一，字节跳动、腾讯分别以 23 万张的采购量紧随其后，Meta 则以 22.4 万张位列第四。
国内科技巨头大规模的 GPU 采购行为，不仅反映出其对 AI 算力的旺盛需求，更彰显了其在 AI 领域持续深耕的坚定决心。在高强度资本投入的强劲驱动下，国内 AI 应用正逐步迈向爆发式增长的新阶段。
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根据中研普华产业研究院《2025-2030 年中国 AI 算力行业竞争分析及发展前景预测报告》指出，到 2030 年，全球 AI 算力产业将形成 "3 家超 500 亿营收巨头引领、中小玩家加速整合" 的格局，预计超过 70% 的中小芯片企业将通过技术转型或资本并购寻求生存空间。
这一趋势是算力需求指数级增长与行业资源集中化的必然结果，在 AI 大模型训练成本不断攀升、智能驾驶等场景对实时算力需求激增的背景下，只有具备规模化算力供给能力与持续创新迭代能力的企业，才能在激烈的算力军备竞赛中占据优势地位。
未来展望 —— 算力驱动产业变革
站在技术革命的临界点，算力不仅是 AI 发展的 "电力系统"，更将成为定义未来产业格局的核心变量。随着 2025 年国产算力产业链的规模化落地，一场围绕算力展开的技术革命与产业变革正在加速推进。从芯片架构创新到算力集群建设，从技术研发到生态构建，算力赛道的竞争将愈发激烈。算力，将成为推动行业发展的重要引擎，重塑全球数字经济格局
让我们拭目以待，见证 AI 算力赛道创造更多的辉煌！
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