2025 年以来，全球算力市场在 AI 大模型训练、推理需求爆发的驱动下，进入新一轮高景气周期。根据国金证券、中信建投等多家券商研报数据，2026 年全球算力基础设施投资规模预计突破 6000 亿美元，同比增长超 40%。这一增长的核心驱动力来自 AI 应用的规模化落地——从云端大模型训练到端侧智能终端，从数据中心到边缘计算，算力正成为数字经济时代的"新石油"。

AI 大模型训练需求呈指数级增长。

以 GPT-4 级别的大模型训练为例，单次训练需要消耗上万张高性能 GPU 连续运转数月，电力消耗相当于小型城市数年用电量。随着模型参数从千亿级向万亿级迈进，算力需求呈现非线性增长。根据中信证券研报测算，2026 年全球 AI 训练算力需求将达到 2023 年的 10 倍以上，这种增长态势至少持续至 2027 年。

推理端需求加速释放。

相比训练算力，推理算力市场空间更为广阔。随着 AI 应用从"能用"向"好用"演进，智能客服、内容生成、自动驾驶等场景对实时推理算力的需求爆发。国金证券研报指出，2026 年推理算力在总算力需求中的占比将从 2025 年的 35%提升至 45%以上，成为算力增长的第二曲线。

多场景共振形成需求合力。除 AI 外，传统行业的数字化转型、工业互联网、智能汽车、元宇宙等新兴应用同样拉动算力需求。东吴证券研报测算，2026 年非AI 场景的算力需求增速仍将保持在 20%以上，与 AI 需求形成"双轮驱动"格局。面对旺盛的需求，算力供给端正经历深刻的技术变革和产能扩张。

芯片性能持续提升。

英伟达、AMD 等头部厂商加速产品迭代，从 H100 到 B200再到 Rubin 架构，单卡算力每代提升 2-3 倍。国产芯片厂商如寒武纪、海光信息等也在加速追赶，2026 年有望实现部分产品性能对标国际主流水平。根据中信建投研报，2026 年全球 AI 芯片出货量预计同比增长 50%以上。

先进封装技术突破瓶颈。

随着摩尔定律逼近物理极限，先进封装成为提升算力密度的关键路径。CoWoS、Chiplet 等封装技术使多芯片集成成为可能，HBM（高带宽内存）与 GPU 的 3D 堆叠大幅提升内存带宽。野村证券研报指出，2026年先进封装在 AI 芯片中的渗透率将从 2025 年的 30%提升至 50%以上。产能扩张与国产化加速。台积电、三星等晶圆代工厂持续扩产，2026 年全球 12英寸晶圆产能预计增长 15%。国内方面，长江存储、长鑫存储等企业扩产计划明确，叠加国产设备、材料验证加速，国产化率有望从 2025 年的 25%提升至 2026年的 35%以上。

算力作为 AI 时代的"基础设施"，具备长期成长属性。

2026 年投资机会主要围绕三条主线：一是国产替代，在外部环境倒逼下，国产算力产业链各环节迎来发展机遇；二是技术迭代，光模块、先进封装、液冷等新技术渗透率提升带来结构性机会；三是景气度延续，AI 需求爆发叠加传统行业数字化转型，算力需求具备持续性。建议关注相关概念及相关优质个股投资机会！

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