算力作为“新基建四重奏”的核心引擎，是AI狂潮下最直接、最刚性的生产力要素。它本质上指计算设备或系统执行AI任务的能力，主要由GPU/TPU/ASIC等芯片、服务器集群、智算中心共同构成。在2026年，中国算力正处于从“规模扩张”向“高效协同+国产主导”跃升的关键节点，需求爆发、供给瓶颈与政策驱动三重共振，形成“全链通胀”最上游、最激烈的环节。下面从需求、供给、挑战、投资逻辑四个维度详细展开。
1. 需求侧：训推共振，2026年进入“双轮驱动”爆发年
当前AI行业已从“云端训练”为主转向训练+推理双轮驱动，这是2026年算力需求最核心的结构性变化。
训练侧：大模型“军备竞赛”持续升温，向更高质量、多模态跃迁。头部厂商（如字节豆包系、阿里通义系、腾讯元宝系）密集发布万亿参数模型；“AI新势力”（智谱、DeepSeek、MiniMax、科大讯飞）快速迭代MoE架构。Scaling-law在多模态领域延续（如字节Seedance模型对视频/音频/文本统一处理），对底层算力集群的互联带宽与并发稳定性提出指数级要求。算力需求从单一文本训练转向高消耗的视频/3D训练。
推理侧：2026年被视为国内AI应用的“落地元年”，推理需求以超预期斜率上升。C端渗透率爆发：豆包APP MAU突破2.26亿（2025年12月数据，同比超200%），通义千问全面打通阿里生态；AI漫剧、AI编程、垂类模型（AI医疗、智能制造）快速爆发。实时推理消耗巨大，预计推理侧将成为拉动产业链的新引擎。
整体规模预测：赛迪顾问预计2026年中国算力总规模突破1200 EFLOPS（稳居全球第二），智能算力贡献率接近90%。工信部数据：已建成万卡智算集群42个，智能算力超1590 EFLOPS。需求年增速超120%，Token日消耗量2025年已达10万亿级，2026年进一步指数级放大。算力缺口当前已达66%，预计2026年缺口在更多模态/场景催化下极速释放。
需求端驱动：巨头资本开支明确上行（字节/阿里/腾讯同比增超30%），AI从云端向边缘渗透，端侧AI（手机/汽车/机器人）进一步放大推理需求。
2. 供给侧：外部改善+内部国产化放量，2026年转向结构性平衡
外部边际改善：NVIDIA H200（合规版）已获批进入中国市场，短期缓解头部厂商超大规模训练焦虑，助推模型迭代速度。
内部国产化放量：国产算力芯片在工艺/架构上持续突破，显著缩小与国际差距。华为昇腾、海光信息、寒武纪等加速迭代，生态完善（如DeepSeek开源框架）。东数西算工程已形成8大枢纽节点+10个集群，8大枢纽智算规模超全国80%。
供给特征：从单一紧缺转向结构性平衡，充沛算力资源有效承接需求爆发。但高端制程（7nm以下）仍受限，产能爬坡速度是关键变量。伯恩斯坦预测2027年自给率仅57%，摩根士丹利乐观至82%。
3. 主要挑战与瓶颈
供需错配：需求指数级增长 vs. 高端芯片管制+产能瓶颈，短期缺口持续放大。
能效与绿色：单卡功耗700W+，万卡集群功耗超GW级，电力/散热成硬约束。
生态与兼容：国产芯片生态仍需完善，模型适配效率低于海外。
成本与效率：推理占比提升后，企业更关注“每美元/每瓦特推理次数”，从“训练速度”转向“推理效率”竞争。
4. 投资逻辑与A股核心标的
在“全链通胀”周期下，算力景气从核心芯片向中下游外溢，深度绑定头部CSP（云服务商）的供应链公司业绩确定性最高，获显著超额收益。重点布局国产替代+高确定性环节。
核心芯片：寒武纪（国产AI芯片标杆，端云双轮）；海光信息（x86兼容CPU/GPU，政务/金融落地）。
服务器/集群：中科曙光（国产服务器国家队，液冷+万卡集群领先）；浪潮信息（AI服务器出货龙头）。
云算力租赁：协创数据（绑定字节/阿里/腾讯，2025年至2026年2月采购超322亿元，云服务弹性强）；优刻得/首都在线（弹性租赁模式）。
整体受益：国金证券计算机研究二月推荐名单中（来源于网络），深度绑定CSP的公司（如协创数据）弹性最大。2026年作为转型关键年，推理需求超预期将催化订单/回报率提升。
算力是AI狂潮的“石油”，2026年需求侧“训推共振”+供给侧“国产放量”双轮驱动，将重塑产业链格局。投资需关注政策催化（如“人工智能+”行动、“全国一体化算力网”）与业绩兑现，警惕管制升级与需求不及预期风险。建议中长期布局，持续跟踪巨头Capex与国产芯片生态进展。（个人读书笔记记录！不作为投资建议，买责自负）