中信建投看好国产算力与数据要素产业发展趋势。
中信建投研究报告显示，预计到2025年，中国AI加速卡市场的总出货量将达到约400万张，其中国产AI加速卡的市场份额将超过40%。这一增长主要得益于非GPU芯片等差异化技术的推动。国产模型在算力领域持续突破，根据OpenRouter的数据，3月30日至4月5日这期间，API调用量排名前五的模型均为国产模型；2026年第一季度，智谱的API价格上调了83%，但依然面临供不应求的状况；阿里巴巴连续推出三款重要模型，预计将进一步带动国产算力的需求。与此同时，全国统一的数据产权登记体系正式实施，数据要素产业有望进入加速发展期。
中信建投 | 看好国产算力和数据要素产业趋势
2025年中国AI加速卡市场总出货量预计达到400万张，国产AI加速卡的市场份额超过40%，主要得益于非GPU芯片等差异化技术的推动，实现对国外产品的赶超。国产模型在算力需求上持续突围，根据OpenRouter的数据，3月30日至4月5日API调用量前五的模型均为国产模型。2026年一季度，智谱API价格上调83%，但依然供不应求。阿里连续发布三款重要模型，或将进一步带动国产算力的需求增长。与此同时，全国统一的数据产权登记体系正式落地，数据要素产业有望迎来快速发展期。 从当前趋势看，中国在AI基础设施和模型应用方面正逐步形成自主可控的能力，尤其在算力和数据要素领域展现出强劲的增长潜力。随着国产技术的不断突破和政策的支持，未来几年国内AI产业链的竞争力有望进一步提升。
2025年，国产AI加速卡市场份额将超过40%，非GPU芯片的差异化发展推动了这一突破。根据IDC数据显示，2025年中国AI加速卡市场总出货量约为400万张，其中中国本土芯片厂商占据了近41%的份额，总出货量达到约165万张。在具体企业中，华为以约81.2万颗的出货量位居第一，平头哥紧随其后位列第二，昆仑芯与寒武纪并列第三，海光信息、沐曦和天数智芯的出货量也保持在前列；而曾长期主导国内市场的英伟达，出货量约为220万颗，市场份额几乎减半。此外，非GPU加速卡在AI服务器市场的占比已超过40%，这种差异化的技术路线正成为推动中国实现AI算力自主可控的重要引擎。
国产模型加速突围，正推动国产算力需求持续增长。自2026年以来，国产模型在技术与应用层面不断突破，尤其是以OpenClaw为代表的自主智能体，其对token的消耗呈现指数级上升趋势，进一步凸显了国产模型的性价比优势。根据OpenRouter平台数据，3月30日至4月5日，API调用量排名前五的模型均为国产模型。 从当前发展趋势看，国产模型在性能和成本上的双重优势，正在赢得更多市场认可。随着应用场景的不断拓展，其对算力的需求也将持续扩大，这将为国内相关产业链带来新的发展机遇。同时，这也反映出我国在人工智能领域自主创新的显著成效，未来有望在全球竞争中占据更有利的位置。
3月31日，智谱发布上市后的首份年度业绩报告，显示2025年全年收入达到7.24亿人民币，同比增长131.9%，继续稳居国内收入规模最大的独立大模型公司。在业绩报告及随后的业绩说明会上，公司透露，2026年第一季度其API价格上调了83%，但依然供不应求，反映出市场对大模型智能上限的强烈需求。 从当前趋势看，智谱在技术实力和市场响应上的表现尤为突出，尤其是在AI模型商业化进程加快的背景下，其收入增长和产品调价策略都显示出较强的市场掌控力。这不仅体现了企业自身的竞争力，也反映了整个行业对高性能大模型的持续渴求。未来，随着应用场景的不断拓展，大模型厂商的定价权和市场话语权或将进一步增强。
在3月16日阿里重整AI团队为Alibaba Token Hub（ATH）的两周后，ATH于3月30日-4月2日连续发布Qwen3.6-Plus、Qwen3.5-Omni、Wan2.7-Image三款重磅模型，在多模态、编程、文生图等核心赛道持续更新，并空降OpenRouter平台调用前五。其中，全模态原生大模型Qwen3.5-Omni在长上下文、多语言、音视频理解能力上实现明显提升，并新增了语义打断、音色克隆、语音控制等实时交互能力，在215项任务中刷新了SOTA纪录，多项核心指标甚至超越Gemini-3.1 Pro；Wan2.7-Image则继续保持在视觉还原度、光影逻辑及语义遵循上的优异表现；Qwen 3.6-Plus更是主打智能体Agent、编程Coding和工具调用能力，相较于上一代实现了能力的全面跃升，在多项权威编程评测中超越GLM-5、Kimi-K2.5等模型。
国产模型的快速进步，以及用户对AI算力的强烈需求，将持续推动国产算力和云服务产业的发展趋势向上。
全国统一的数据产权登记体系正式落地，数据要素产业有望迎来提速发展期。4月3日，国家数据局《数据产权登记工作指引（试行）》（以下简称为《指引》）向社会公开征求意见。为满足市场登记需求、建立市场信任机制，《指引》立足于我国数据产业发展实际，结合地方数据产权登记实践成果，重点围绕着登记机构管理、登记流程规则、登记凭证应用等方面，对数据产权登记活动的开展提出了全面、系统、科学的中国方案，为数据市场的健康有序发展以及全国一体化数据市场的建设提供了重要制度支撑，其中，《指引》重点如下：
（1）在登记机构管理方面，《指引》明确数据产权登记机构可涵盖事业单位与企业两类主体，兼顾公信力保障与市场活力激发。其中，企业法人的实缴注册资本不低于一亿元；有二年以上数据流通服务经验。此外，《指引》也明确了登记机构遴选、明确管理规范以及建设/接入全国统一登记服务平台等登记机构管理制度。
（2）在登记流程规则方面，《指引》重点对登记对象、登记程序、登记收费等做出明确规定。其中，党政机关履职中收集产生的数据，或基于履职需要委托授权第三方代收集的数据，不进行产权登记。公共数据资源授权运营后开发形成的产品与服务，在完成公共数据资源登记后，可依规办理数据产权登记。此外，《指引》重点强调要降低登记成本，严禁登记业务强制绑定额外收费项目，既要减轻经营主体登记成本，同时也要保证登记机构可持续运营。
（3）在登记凭证应用方面，数据产权登记凭证的重要价值在于发挥权属证明效力，为数据市场流转提供信任依据。《指引》提出部分应用场景，如在数据流通交易环节，作为产权归属的证明，明晰交易双方权责；在数据资产入表、融资信贷、作价入股等价值化场景中，作为市场主体合法持有、控制数据的重要依据，助力数据资源实现资产化转化；在数据权属纠纷、权益争议处置中，作为司法裁判、纠纷调解的证明；在数据企业培育认定等支持政策中，作为判断企业数据情况的参考。
总体来看，《指引》的出台，全面细化了“数据二十条”的数据三权分置制度，让数据流通交易有法可依、有章可循。此外，3月30日，习近平向世界数据组织在北京正式成立致贺信，标志着全球首个旨在推动数据发展与治理实践的专业性国际组织正式运行，也彰显了国家对数据发展的高度重视与战略性定位，数据产业有望迎来提速发展新阶段，建议重点关注高价值数据源、数据基础设施、公共数据授权运营以及数据产权登记等重点环节发展。
总结：2025年中国AI加速卡市场总出货量预计达到400万张，国产AI加速卡的市场份额超过40%，主要得益于非GPU芯片等差异化技术的推动，实现对国外产品的赶超。国产模型在算力需求上持续突围，根据OpenRouter的数据，3月30日至4月5日API调用量前五的模型均为国产模型。2026年一季度，智谱API价格上调83%，但依然供不应求。阿里连续发布三款重要模型，或将进一步带动国产算力的需求增长。与此同时，全国统一的数据产权登记体系正式落地，数据要素产业有望迎来快速发展期。 从当前趋势看，中国在AI基础设施和模型应用方面正逐步形成自主可控的能力，尤其在算力和数据要素领域展现出强劲的增长潜力。随着国产技术的不断突破和政策的支持，未来几年国内AI产业链的竞争力有望进一步提升。
投资建议：看好国产算力和数据要素产业趋势。
1）近年来，国内互联网大厂在资本开支（Capex）方面的投资持续加码，同时更加重视与生态圈内各类玩家的协同合作。这包括国产芯片链企业、独立软件供应商（ISV）以及以大厂为主要客户的基础设施服务提供商等。这些企业在整个技术生态中扮演着关键角色，推动了产业链上下游的深度融合与创新发展。 从行业趋势来看，大厂对生态伙伴的扶持力度不断加大，不仅体现在资金投入上，更体现在技术共享、资源联动和市场拓展等多个层面。这种战略布局有助于提升整体竞争力，同时也为国内科技产业的自主可控提供了有力支撑。随着政策环境和技术条件的不断优化，未来这一生态体系有望进一步壮大。
2）Pre-AI阶段的收入率先实现落地。由于国内企业在数据治理方面相较于海外仍存在一定差距，AI应用的推广需要更多的前期准备和基础建设。作为集成企业数据的核心平台，OAERP因此直接受益，成为推动企业数字化转型的重要入口。 在当前环境下，数据治理能力的提升是AI成功落地的关键前提。虽然国内企业在这一领域起步较晚，但随着政策支持和技术进步，相关短板正在逐步补齐。OAERP作为连接各类业务系统与数据资源的枢纽，其价值在这一过程中愈发凸显。未来，随着更多企业重视数据资产的管理和利用，OAERP有望在推动企业智能化转型中发挥更大作用。
3）部分细分垂直领域的AI应用正在加速创造收入。其中，创收方向主要集中在工业、医疗、教育以及市场营销相关的AI产品；而在降本方面，则更关注AI编程和多模态生成技术的应用。 在当前AI技术不断突破的背景下，这些垂直领域的快速进展反映出市场对特定场景下AI解决方案的高度需求。尤其是在工业和医疗领域，AI不仅提升了效率，也带来了新的商业价值。而教育和营销则通过个性化服务和精准触达，进一步拓展了AI的应用边界。与此同时，AI编程和多模态生成技术的成熟，正在帮助企业在内容生产、开发流程等方面实现成本优化，这表明AI正从通用平台向专业化、场景化方向深入发展。
4）本地推理逐步起量，利好服务和云厂商。
5）推荐关注端侧AI和相关产业链。
6）随着产权政策的逐步落实，数据要素产业有望加速发展，建议重点关注高价值数据资源、数据基础设施建设、公共数据授权运营以及数据产权登记等关键领域的发展进程。
（1）宏观经济面临下行压力，计算机行业作为下游应用广泛、覆盖领域众多的产业，其需求直接受到影响。在经济增速放缓的背景下，企业IT支出可能低于预期，进而对计算机行业的整体发展构成挑战；此外，由于多数计算机企业采用项目制经营模式，回款依赖于客户验收，若下游客户付款周期延长，将可能导致应收账款坏账风险上升，甚至引发资产减值损失；同时，随着行业竞争日益激烈，供给端的持续扩张或将推动行业格局发生调整；再加上国际环境的不确定性，尤其是中美贸易摩擦的持续升级，对依赖海外市场的计算机企业带来了潜在的负面影响。
