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嘿，朋友们，又到了一年一度“盘家底”的时候了。在AI技术狂飙突进的今天，算力，就是那个最硬的“家底”。它不仅是技术进步的燃料，更是国家与企业战略竞争的核心筹码。过去这一年，全球AI算力格局有哪些新变化？各大榜单背后又透露出哪些关键信号？咱们今天就结合几份重磅年报和排行榜，掰开揉碎了聊聊。
如果要用一个词概括过去一年AI算力的发展，我觉得是“分化”与“收敛”并存。一方面，顶尖算力的绝对性能仍在飞速提升，另一方面，评价标准正从单一的硬件峰值，转向更综合的系统效率、应用落地和产业协同能力。
还记得前几年，大家谈论算力，言必称FLOPS（每秒浮点运算次数）或TOPS（每秒万亿次运算）。这当然重要，它量化了硬件的基础能力。比如，一颗顶级AI芯片的算力可能高达数百甚至上千TFLOPS。但问题来了——峰值算力真的等于可用算力吗？业界越来越清醒地认识到，答案是否定的。高算力芯片若没有高效的软件栈、优化的散热方案和合理的集群架构支撑，其实际效能可能大打折扣。这就好比一辆拥有千匹马力的跑车，如果变速箱和轮胎跟不上，在普通公路上也跑不出速度。
所以，我们看到一个明显的趋势：权威的算力评估体系正在从“测芯片”转向“测系统”乃至“测应用”。这一点，在2024年底发布的AIPerf500榜单中体现得尤为明显。这个由中美欧顶尖学术机构共同发起的排行榜，今年首次将大语言模型训练性能（AIPerf-LLM）和智能算力推理性能（AIPerf-Inference）单独列榜。榜单发布人、清华大学的翟季冬教授说得挺直白：随着基座大模型趋于稳定，未来AI推理的需求将远超训练。新增推理榜单，就是为了更真实地反映智算中心处理实际业务负载的能力。
| 评估维度演变 | 过去重点 | 当前趋势 |
|---|---|---|
| :--- | :--- | :--- |
| 核心指标 | FLOPS,TOPS(硬件峰值) | 训练/推理吞吐量、能效比、延迟（系统级） |
| 评估对象 | 单一芯片或服务器 | 智算中心、超算系统、全栈解决方案 |
| 价值导向 | 绝对性能 | 应用效能、性价比、绿色低碳 |
| 代表性榜单 | 传统超算TOP500 | AIPerf500（含训练/推理）、各大产业榜单 |
这个转变意味深长。它意味着，单纯的“堆硬件”时代正在过去，“算得准”、“算得省”、“算得绿色”成为了新的竞技场。
说到全球格局，中美“双极”态势依然是主轴，但内涵正在发生变化。斯坦福大学2025年的《人工智能指数报告》指出了一个关键变化：中美顶级AI大模型的性能差距，已从2023年的17.5%骤降至0.3%，几乎可以忽略不计。模型性能的接近，背后正是算力基建与研发投入激烈追赶的结果。
中国算力发展的一个突出特点是“国家队”与“企业队”的协同推进。在AIPerf训练榜单上，鹏城实验室的“鹏城云脑II”持续领跑，其基于华为昇腾芯片的架构展现了强大的稳定性和扩展性。同时，以“北龙超云”为代表的、由多方共建的新型智算中心，在榜单TOP10中占据了多席，反映出算力基础设施建设正在形成多元合力。
而在商业市场层面，根据胡润研究院等多家机构2025-2026年度的榜单交叉验证，中国AI算力产业已形成清晰的梯队：
1.全栈布局的巨头：如联想、华为、阿里巴巴等。它们不仅提供从芯片、服务器到数据中心的全栈算力产品，更将算力与自身云服务、行业解决方案深度绑定。特别是联想，在摩根士丹利、高盛等投行视角的“长期核心资产”榜单，以及福布斯中国“落地为王”的榜单中均位列前茅，其优势被概括为“全栈布局、全球落地、持续创新”。
2.垂直领域的领军者：在芯片层面，寒武纪凭借其在AI专用芯片（ASIC）领域的深耕，在多个榜单中估值领先。在服务器与算力系统层面，浪潮信息、中科曙光是无可争议的头部玩家，常年占据中国高性能计算市场份额前列。
3.创新与开源力量：百度、阿里云在大模型平台与开源生态上贡献卓著。斯坦福报告特别指出，阿里通义千问系列开源模型在全球的衍生模型数量已突破10万，成为世界第一开源大模型生态。而像DeepSeek这样的公司，则以颠覆性的性价比，在特定领域赢得了巨大关注。
这里有个有趣的现象值得琢磨。一些国际投行的分析报告，在评估中国AI企业时，会特别看重其“全产业链整合能力”和“全球化布局成效”。这意味着，资本市场不仅看你技术多强，更看你能否把技术变成覆盖产业链上下游、并能输出到全球市场的解决方案。这或许能解释，为什么一些硬件参数并非最顶尖，但具备强大工程化、产品化和全球化能力的企业，反而在综合榜单上排名更靠前。
面对琳琅满目的榜单，我们该如何解读？我的看法是，要像看“多棱镜”一样，结合不同视角。
*学术与性能视角（如AIPerf500）：它像一场严格的“奥运会”，用相对统一的基准测试，衡量智算系统的“绝对体能”。它回答的是“最快能跑多快”的问题，对技术选型和前沿研究极具参考价值。
*产业与投资视角（如胡润、福布斯、投行榜单）：这更像“商业价值评估报告”。它们综合考量企业估值、市场地位、技术壁垒、增长潜力和生态影响力。福布斯中国2026年的榜单甚至明确将“绿色算力”、“AI伦理”纳入可持续发展指标。这类榜单回答的是“谁更有未来，更值得投资”的问题。
*应用与落地视角（如行业报告）：这类评估关注算力如何转化为实际生产力。例如，在工业制造、智慧城市、生物医药等具体场景中，算力解决方案的稳定性、易用性和投资回报率（ROI）才是关键。“从模型为王转向落地为王”已成为核心趋势。
所以，当我们看到某家公司在AIPerf上排名第一，却在某个商业榜单上未进前三时，不必惊讶。这很可能只是因为评价的“尺子”不同。对于技术采购者而言，明确自身需求（是前沿研发、大规模训练，还是高并发推理）再去对标相应榜单，才更有意义。
展望未来，AI算力的发展至少面临三大核心挑战：
第一，能耗与效率的“紧箍咒”。算力规模指数级增长，带来的能耗压力是惊人的。绿色低碳、提升能效比（每瓦特性能）不再是可选项，而是生存线。液冷、余热回收等技术的普及将加速。
第二，软硬件协同与生态锁定的博弈。英伟达的CUDA生态树立了极高的壁垒。中国算力产业要实现自主可控，必须在先进硬件与繁荣软件生态两条战线上同时突破。好消息是，华为昇腾的CANN、百度的飞桨等框架正在构建自己的生态圈。
第三，算力普惠与成本控制的平衡。如何让中小企业和研究机构也能用得起、用得好先进算力？这需要云服务模式、算力调度平台以及开源模型和工具链的共同努力。开源，正成为打破算力垄断、降低创新门槛的重要力量。
说到这，我想起一个业内朋友的感慨：“现在谈算力，早就不光是比谁家芯片晶体管多了，那是‘石器时代’的思维。现在比的是，谁能把算力变成像水电一样稳定、经济、易获取的基础设施，并且让上面长出最茂盛的‘应用森林’。”
回顾这一年的AI算力“年报”，我们可以清晰地看到，一场深刻的范式转移正在发生。竞赛的焦点，已经从追求硬件参数的“单点突破”，演进为涵盖芯片、系统、软件、框架、应用乃至商业模式的“全栈竞争”和“生态竞争”。
对于身处其中的国家和企业而言，拥有强大的原始算力固然重要，但更重要的是，能否构建一个开放、高效、可持续的算力供给与应用体系。未来的赢家，很可能不是那个拥有最高峰值算力的玩家，而是那个最善于将算力转化为千行百业智能化升级实际动能，并在此过程中构建起强大产业共同体的玩家。
算力的故事，归根结底是人的故事，是关于我们如何利用最强大的工具，去解决最复杂问题的故事。这场马拉松，才刚刚跑过几个加速点，好戏，还在后头。
3月23日 
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