算力新基建提速，激活國產 AI 芯片新動能

2026年政府工作報告明確將超大規模智算集群、算電協同納入新基建工程。另有報道顯示，2026 年全國算力基建投資將達4500億元。我國人工智能基礎設施建設進入全面提速期。以云服務商、電信運營商、中央企業為代表的三大主力協同發力，算力投資規模與硬件國產化率正在同步提升。這場由政策引領、市場驅動、產業協同的算力新基建浪潮，將為國產AI芯片打開從“可用”到“好用”、從邊緣替代到主流部署的成長通道，成為推動我國算力自主可控、筑牢新質生產力底座的關鍵力量。

政策與市場雙重驅動

2026年成為我國AI基建規?；涞氐年P鍵一年。政府工作報告明確將超大規模智算集群、算電協同納入新基建工程，加強全國一體化算力監測調度，支持公共云發展。這標志著算力基礎設施建設上升為國家戰略層面的重點任務。

在政策指引與產業需求共振下，全國算力基建投資保持高速增長。據行業測算，2026年全國算力基建投資約4500億元，智能算力占比持續提升，智算中心成為投資的核心。2026年底全國算力總規模將超300 EFLOPS（FP32），同比增長65%，其中智能算力占比升至58%，AI算力成為絕對主力。

而AI基建的投資主體則呈現云服務商（CSP）、運營商、國企三方協同、合力共建的格局。頭部CSP 2026年合計資本開支約4300億～4400億元，同比增長20%，AI算力、數據中心、自研芯片是核心投向。三大運營商加快算力網絡布局，均已建成萬卡級智算集群，推動“云網邊端”一體化，成為國家級算力網核心承載平臺。央企與地方國資依托能源、土地、資金優勢，在國家算力樞紐節點大規模建設綠色智算中心。例如，國家超算互聯網鄭州節點，建設scaleX萬卡超集群，成為國內最大運營中的純國產AI算力池。

三大主力同向發力，推動我國算力供給從分散走向集約、從小規模走向萬卡級集群，為 AI 產業發展提供堅實底座。

加速國產AI芯片“實戰練兵”

AI 基建的大規模落地，為國產AI芯片提供了大規模、高壓力、真實場景的“練兵場”。媒體報道顯示，國內已涌現出多個采用國產AI芯片建設的萬卡級集群與訓練千億/萬億參數大模型的標桿案例，覆蓋華為昇騰、昆侖芯、寒武紀、壁仞、中科曙光等主流產品技術路線，推動芯片在極限訓練中完成性能迭代、可靠性驗證與規?；慨a。國產AI芯片產業也迎來前所未有的發展窗口期。

其中，國家超算互聯網鄭州節點部署3萬卡異構國產算力池，兼容昇騰、寒武紀、壁仞等多品牌芯片，支撐萬億參數模型訓練與AI for Science場景。百度智能云建成3萬卡昆侖芯自研集群，深度適配DeepSeek等主流大模型，實現單機8卡運行千億參數模型、32臺服務器支撐全參訓練。中國移動哈爾濱智算中心建成1.8萬卡純國產算力集群，采用國產AI芯片，支撐萬億級參數大模型全流程訓練。

這些真實場景將持續錘煉國產芯片的集群擴展、高速互聯、容錯恢復與長期穩定運行能力，推動國產AI 芯片從推理場景為主，向高難度訓練場景突破，商業化落地速度顯著加快。

生態短板仍需強化

生態仍然是國產算力的短板，但AI基建的建設過程也是國產算力生態從無到有、從弱到強的構建過程。硬件規?；渴鹂蓭榆浖！㈤_發工具、框架適配、模型優化、行業應用全鏈條成熟，逐步形成自主可控的產業閉環。

對此，行業專家指出，在生態建設上，國產芯片廠商應加快完善芯片+編譯器+框架+算子庫+調度平臺全棧工具鏈，主流大模型與行業算法優先開展原生適配，令遷移成本與性能損耗下降。服務器、高速互聯、液冷散熱、算電協同等配套技術同步升級，支撐萬卡級集群高效穩定運行。全國一體化算力調度網絡推動跨區域、跨廠商算力協同，進一步放大國產芯片的部署規模與應用價值。

AI基建提速不是簡單的硬件擴張，而是我國算力自主可控戰略的系統性落地。在政策、市場、生態三重驅動下，國產AI芯片正依托萬卡集群、千億模型等硬核場景完成能力躍遷，逐步成為我國 AI 產業發展的主力支撐。隨著更多智算中心落地、生態持續完善，國產AI芯片也將在全球競爭中站穩腳跟，為數字經濟與新質生產力提供安全、高效、可持續的核心動力。