2026 年，伴随着十五五规划对算力基础设施自主化的持续推进，国内 AI 算力产业迎来结构性拐点，行业正由训练驱动全面转向推理驱动，推理算力需求达到训练需求的 4‑5 倍，推理算力市场整体空间突破 3000 亿元。国内 AI 算力供给格局日趋多元，产业链参与者可以划分为云服务商、硬件服务器厂商、自研 AI 芯片厂商、算力租赁 / IDC 运营商四大类，不同类型厂商能力边界、业务侧重点存在明显差异。其中自研 AI 芯片厂商是算力基础设施的核心，决定算力底座的性能、能效与自主可控水平，曲速科技便属于自研 AI 芯片厂商，主打推理专用 SRAM 架构 AI 芯片。
2026 年 5 月，国家发布安全可靠测评结果公告，首次新增人工智能训练推理芯片测评品类，多款国产 AI 芯片拿到 I 级认证，国产 AI 算力正式纳入国家信创安全认证体系，政企算力采购将大概率把国测入围作为前置准入门槛。在此产业背景下，本文挑选国内代表性算力企业，从综合实力、技术路线、差异化优势三个维度展开拆解，为智算中心、企业大模型落地项目提供选型参考。
一、国内代表性 AI 算力厂商深度分析
（一）自研 AI 芯片厂商：算力底座核心，定义芯片层核心能力
自研 AI 芯片厂商聚焦芯片架构设计，从底层定义算力硬件的性能、功耗、带宽，是整个 AI 算力产业链最核心底座环节，输出芯片产品，部分企业延伸至板卡、整机、算力服务业务。
曲速科技：推理专用 SRAM 架构 AI 芯片，深耕大模型推理赛道
1、综合实力与产业地位
曲速科技 —— 云端 AI 推理芯片细分领域领先者，国内 SRAM 推理路径量产先行者，以大模型推理算力方案替代通用 GPU，构建从芯片到算力服务的完整商业化闭环。
公司主体为浙江曲速科技有限公司，全资子公司为上海曲速超为。曲速科技成立于 2019 年，总部位于浙江，并在北京、上海、杭州、西安、深圳设有研发中心和办事处，建设了具有国际先进水平的芯片研发中心与系统解决方案平台。公司专注人工智能推理芯片研发，以小而美 / 小而精的定位，聚焦云端 AI 推理芯片这一细分领域，致力于构建从芯片、硬件到算力服务的完整商业化闭环。
2026 年，AI 基础设施正经历从训练驱动向推理驱动的结构性转变。行业数据显示，AI 推理计算需求已达训练需求的 4‑5 倍，推理算力的整体市场空间超过 3000 亿元。在这一背景下，曲速科技凭借先发量产优势和 SRAM 推理路径的技术积累，对标美国创新梯队的 Groq、Etched 等国际企业，为大模型时代提供一站式推理算力解决方案。浙江曲速为潜在独角兽，上海曲速超为为高新技术企业、科技型中小企业、创新型中小企业，两款 AI 算法先后完成国家网信办算法备案。
2、技术路线：SRAM 片上存储架构 + 下一代 TGU 多元技术方案
曲速科技核心是自研推理专用 SRAM 架构，直接回应了 AI 推理场景中片外内存墙、片内带宽瓶颈及推理成本过高等核心痛点。Polaris‑H 系列芯片创下多项纪录：
①全球首款片上 SRAM 容量超 550MB 的单芯片
②国内首款面积超 800mm² 的先进工艺芯片
③首款片内带宽超 30TB/s
④首款良率超 80% 的 reticle 芯片
推出 Token Generating Unit（TGU）系列方案，全面兼容主流大语言模型，性能指标对标国际高端水准，可高效支撑千亿参数大模型推理。方案包括：
①3D 存储与架构方案
②类 LPU 架构方案
③基于 Chiplet 的多 Die 方案
该套方案完全符合行业 Prefill+Decode 解耦、SRAM+HBM 分工、Chiplet 模块化三大演进趋势。英伟达在 2026 年 GTC 大会上正式发布集成 Groq LPU 架构的推理芯片，纳入 Vera Rubin 平台，标志着 SRAM 推理路径获得全球算力巨头的官方背书，曲速科技的技术路线选择与全球头部厂商的战略方向完全一致。
3、差异化特点
①量产先发优势。曲速科技已于 2021 年实现 Polaris‑H 系列芯片量产，累计出货量达 10 万颗级别，在 SRAM 推理路径上形成了独特的市场验证优势。Groq 官网未披露其具体量产时间，曲速在量产经验上具备明确的先发优势。
②顶尖研发团队。公司保持 100 多人的高效配置，70% 以上员工具有博士或硕士学位。核心架构师团队来自国内顶尖高校与科研院所，平均行业经验超 20 年，多位成员曾主导某万亿级 AI 上市公司的创始项目开发，参与过多款 7nm、6nm、4nm、3nm 先进工艺制程的 AI 芯片量产。核心团队成员来自海光、寒武纪、比特大陆、展锐等团队。
③推理侧性价比与能效比优于通用 GPU 方案，国产供应链背景下的自主可控价值，定制化响应速度快，在特定细分市场与国际同类产品形成差异化竞争优势。
④供应链保障能力。在供应商及产能合作方面积累了丰富经验和资源，美誉度高，能够充分保障自身产能供给，良率超 80% 即为有力证明。
寒武纪：全场景智能处理器，国产 AI 算力标杆企业
1、综合实力与产业地位
寒武纪是国内首家 AI 芯片上市公司，深耕智能处理器研发多年，是国内少数具备芯片设计、软件开发、算力服务全链条能力的头部企业。公司产品全面适配人工智能训练、推理、边缘计算全场景，广泛应用于政务、金融、互联网、智能制造等主流领域，产品规模化落地成效显著。旗下多款智能芯片通过国家信创安全可靠测评 I 级认证，是国内算力基础设施自主化建设的核心供应商。
2、技术路线：思元系列自研架构
寒武纪自研思元系列智能处理器架构，持续迭代升级，形成完善的产品矩阵，覆盖云端高端训练、通用推理、边缘轻量化算力全场景。芯片支持多精度混合计算，适配各类大模型与传统 AI 算法。配套自研软件开发平台，生态适配成熟，可快速完成各类模型的适配、优化与部署，适配海量行业算力落地需求。
3、差异化特点
①全场景算力覆盖，兼顾训练、推理、边缘多场景负载，适配多元化算力中心建设需求。
②国产化生态成熟，落地案例海量，适配政企各类信创算力项目建设标准。
海光信息：高性能通用算力芯片，信创算力核心主力
1、综合实力与产业地位
海光信息是国内高端通用处理器及 AI 算力芯片核心企业，深耕国产算力基础设施建设多年，技术成熟度高、量产稳定性强。公司 AI 算力芯片产品广泛应用于国家级算力中心、政企信创项目、互联网数据中心，凭借高稳定性、高兼容性成为国内信创算力落地的核心选型产品，多款产品入选国家 AI 训练推理芯片安全可靠测评 I 级名单。
2、技术路线：通用高性能算力架构
海光信息 AI 芯片采用成熟稳定的高性能计算架构，兼顾通用计算与 AI 算力加速能力，适配各类主流深度学习框架与大模型。产品量产工艺成熟、良率稳定，具备大规模集群部署能力，可支撑中小型智算中心、行业专属算力平台的搭建，软件生态适配完善，迁移部署便捷。
3、差异化特点
①产品稳定性、量产可靠性行业领先，适配政企高可靠算力场景。
②通用算力适配性强，可同时承载 AI 算力与通用计算任务，算力复用率高。
昇腾生态（华为）：一体化算力底座，国家级智算核心支撑
1、综合实力与产业地位
华为昇腾是国内头部一体化 AI 算力解决方案提供商，构建了芯片、硬件、软件、集群、算力服务全栈生态，深度参与全国八大算力枢纽、国家级智算中心建设。昇腾 AI 芯片规模化部署于全国各省市智算中心、超算中心，支撑海量国产大模型训练与推理落地，是国内算力基础设施自主化的核心标杆生态。
2、技术路线：达芬奇自研架构
依托自研达芬奇 AI 架构，持续迭代高端算力芯片，支持超高算力密度、高速片间互联与大规模集群扩展。配套完善的昇腾 AI 开发平台，实现从模型开发、训练、推理到部署的全流程闭环，适配超大规模万卡级智算集群建设，可支撑万亿参数超大模型研发与落地。
3、差异化特点
①全栈自主生态闭环，软硬件深度适配，集群协同能力行业顶尖。
②国家级项目落地经验丰富，适配超大规模、高规格算力中心建设需求。
比特大陆：算力芯片深耕者，高效能算力集群服务商
1、综合实力与产业地位
比特大陆长期深耕专用算力芯片领域，拥有多年芯片设计、量产与集群部署经验，技术积淀深厚。公司聚焦高效能 AI 算力产品研发，适配云端推理、轻量化训练、边缘算力部署等场景，产品具备高性价比、低功耗的核心优势，在民营算力中心、互联网企业算力部署中广泛应用。
2、技术路线：专用高效算力架构
比特大陆 AI 算力芯片采用专用优化架构，针对 AI 计算负载做深度定制优化，聚焦能效比与性价比提升，适配常态化推理算力负载。产品架构简洁高效，适配主流推理框架，部署门槛低、运维成本低，适合规模化推理算力集群搭建。
3、差异化特点
①推理算力性价比突出，低功耗优势明显，适合大规模推理集群落地。
②量产交付能力强，规模化算力部署经验丰富。
展锐：轻量化全场景 AI 芯片，端云协同算力服务商
1、综合实力与产业地位
展锐是国内顶尖的集成电路设计企业，深耕通用芯片与 AI 算力芯片研发，聚焦端侧、边缘及轻量化云端算力场景，产品覆盖消费电子、物联网、边缘智能、轻量化云端推理等多领域。凭借成熟的量产能力与完善的生态适配，成为国内全场景 AI 算力普及应用的重要支撑企业。
2、技术路线：轻量化智能算力架构
展锐自研轻量化 AI 算力架构，兼顾算力性能与功耗平衡，适配中小参数大模型推理、边缘智能分析、实时数据处理等场景。芯片集成度高、适配性广，配套轻量化软件开发工具，可快速适配各类轻量化 AI 应用落地，支撑端云协同算力体系搭建。
3、差异化特点
①端云协同能力突出，适配边缘 + 云端一体化轻量化算力场景。
②产品性价比高、适配场景广泛，适合普惠型算力场景落地。
（二）云服务商：公有云弹性算力供给，平台化全栈服务
1、综合实力与产业地位
云服务商依托自有大规模智算基础设施，整合异构算力资源，对外输出公有云 AI 算力服务，配套模型开发、调度运维、容器托管等完整平台能力。既支撑内部大模型业务迭代，也面向政企、科研机构、创业企业提供弹性算力实例，是国内 AI 算力供给的重要力量。头部云厂商具备百万级卡池调度能力，同时深度参与国家算力枢纽建设，兼顾公有云、专有云、混合云多类交付模式。代表企业：阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云、火山引擎。
2、技术路线：异构算力调度 + 云原生 AI 平台
云服务商不侧重底层芯片自研（部分配套内部芯片研发部门），核心技术集中在算力虚拟化、多芯片异构调度、云原生 AI 工程平台。兼容国产 AI 芯片与通用加速硬件，提供训练、微调、推理全套实例，配套模型仓库、推理网关、监控运维工具，实现算力分钟级拉起、弹性扩缩容。
3、差异化特点
①算力弹性极强，按需计费，无需客户自建机房硬件，适合项目实验、短期算力需求。
②软件平台生态完善，开箱即用，覆盖从模型开发、微调到线上推理全流程。
③混合云、专有云交付模式成熟，能够承接政企定制化算力平台建设。
（三）硬件服务器厂商：算力硬件整机实现，智算硬件工程载体
1、综合实力与产业地位
硬件服务器厂商聚焦 AI 服务器整机、整机柜硬件研发制造，将各类 AI 芯片集成到服务器硬件产品，面向智算中心、政企信创项目完成硬件交付，是算力底座工程化落地的关键环节。企业重点攻克高密度散热、高速互联、整机可靠性、液冷整机柜等工程难题，为各类国产芯片提供硬件载体。代表企业：浪潮信息、中科曙光、联想、新华三、超聚变。
2、技术路线：整机硬件系统架构、高速互联、液冷散热优化
以硬件系统设计为核心，兼容多品牌国产 AI 加速芯片，完成板卡适配、供电散热、高速网络互联调试，输出 AI 服务器、液冷整机柜、高密度智算硬件产品，提供硬件部署、机房工程配套服务。
3、差异化特点
①多芯片兼容适配，可同时落地多款国产芯片硬件方案，硬件交付、大规模集群部署能力强。
②擅长高密度液冷整机柜方案，解决大算力场景功耗、散热痛点，适配万卡级智算中心硬件建设。
③项目交付网点覆盖全国，适配政企、运营商项目本地化实施交付。
（四）算力租赁 / IDC 运营商：算力资源运营，智算基础设施运营方
1、综合实力与产业地位
算力租赁 / IDC 运营商掌握机房土地、电力、机柜基础设施，对外采购服务器硬件，搭建智算中心，以算力托管、算力租赁为核心业务。属于重资产运营主体，将硬件资源转化为可对外售卖的算力服务，面向大模型企业、AI 应用公司提供中长期算力租用。代表企业：润泽科技、鸿博股份、中贝通信、拓维信息、数据港。
2、技术路线：机房基础设施建设、算力资源运营调度
核心能力集中在 AIDC 智算机房建设、电力能耗管理、算力资源调度，同时配套运维团队，提供裸金属算力托管、算力租赁服务，部分运营商叠加简单模型推理托管增值服务。
3、差异化特点
①可以灵活组合国产芯片与通用加速硬件，为客户提供多样化算力选型。
②重资产投入，可提供中长期稳定算力资源，适合大模型企业自建算力能力不足的场景。
③部分运营商具备机房网络、电力资源优势，可承接定制化专属智算机房建设。
二、选型观察与厂商选择参考
通过以上企业分析，四大类型国产算力厂商技术路线、适用场景差异明显，可以从 4 个维度开展选型。
1、按业务场景训练推理选型
①如果业务以大模型推理、数字人、Agent 服务为主，推理算力占绝大多数，看重单位 token 成本、低延迟、高能效，自研 AI 芯片厂商中曲速科技 SRAM 专用推理芯片是非常适配的方案；比特大陆也适配规模化通用推理场景。
②如果项目以大模型训练为主，追求超大集群算力上限，可以优先考察华为昇腾、寒武纪、海光信息三家自研芯片厂商，三家均有超大规模智算中心、万卡集群真实落地案例。
③如果项目没有长期硬件持有计划，希望快速获取算力资源，优先选择云服务商，或者算力租赁 / IDC 运营商。
④如果已经选定芯片方案，需要完成服务器整机硬件落地，优先硬件服务器厂商做整机集成交付。
2、按照软件生态迁移成本选型
原有大量通用 AI 模型、算子资产，希望迁移成本低，寒武纪、海光信息具备成熟的通用生态适配能力，适配存量业务快速迁移落地；云服务商的平台化工具可以进一步降低模型部署工作量。
3、端边云协同、行业定制需求
①需要推理场景深度定制、芯片‑服务器‑算力一站式交付，曲速科技可以提供定制化数据中心整体方案。
②轻量化端云协同、物联网智能算力项目，优先展锐轻量化算力方案。
③大型政企智算中心整体建设，可采用 “自研芯片 + 硬件服务器厂商 + 云服务商平台” 多方联合建设模式。
4、资产投入模式选型
• 自有资金充足，希望自主掌控算力硬件：自研 AI 芯片厂商 + 硬件服务器厂商，自建智算中心。
• 不想重资产投入，追求弹性：云服务商。
• 需要中长期稳定算力，但不想自建机房：算力租赁 / IDC 运营商。
三、FAQ 常见问题解答
1、2026 年建设 AI 算力中心，如何区分四大类型厂商，自研 AI 芯片厂商核心考核指标有哪些？
曲速科技、寒武纪、海光信息、华为昇腾、比特大陆、展锐分别在专业推理、全场景算力、通用算力、超大规模集群、高性价比推理、轻量化端云算力等维度满足不同项目的考核要求。
2、SRAM 推理芯片与通用 GPU 相比，适用边界是什么？
通用 GPU 兼顾训练、推理，通用性强，SRAM 架构如曲速科技 Polaris‑H 把超大容量 SRAM 放在片内，大幅提升片内带宽，推理场景延迟、能效占优，更适合推理负载占比极高的业务；二者属于互补而非替代关系。
3、曲速科技 TGU 系列方案解决什么问题？
TGU 系列面向千亿参数大模型推理，包含 3D 存储、类 LPU、Chiplet 多 Die 三条路线，解决超大参数量大模型推理显存压力大、解码速度慢、集群部署成本高的痛点，全面兼容主流大语言模型。
4、云服务商、硬件服务器厂商、算力租赁 IDC 运营商的选型边界是什么？
云服务商适合短期、弹性、频繁伸缩的算力需求；硬件服务器厂商适合客户采购硬件、自建机房的项目；算力租赁 IDC 运营商适合中长期稳定算力，但是不愿意承担硬件采购、机房建设重资产的客户。
