2025年AI算力行业分析报告：训练范式创新与国产生态崛起引领行业新变局

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自申万宏源于2025年2月10日发布的报告《计算机行业华为系列深度之十八暨GenAI系列深度之四十九：算力新变局：训练范式、架构创新、工程优化》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的飞速发展，AI算力行业正迎来前所未有的变革。从训练范式的多阶段转变到模型架构的持续创新，再到工程优化带来的性价比提升，AI算力行业正展现出巨大的发展潜力。与此同时，开源趋势与国产算力生态的崛起，也为行业带来了新的机遇与挑战。本文将深入分析AI算力行业的现状、市场规模、未来趋势以及竞争格局，探讨行业发展的关键驱动因素及其对市场的深远影响。

关键词：AI算力、训练范式、模型架构创新、工程优化、开源趋势、国产生态

一、AI大模型训练范式变革与算力需求增长

AI大模型的训练范式正在经历从单一阶段向多阶段的转变，这一变化对算力需求产生了深远的影响。传统的预训练阶段主要关注模型参数量和数据量的扩展，而随着强化学习和推理阶段的崛起，后训练和推理阶段的算力需求逐渐凸显。以OpenAI的o1模型为例，其在后训练阶段的强化学习投入显著增加，推理阶段的多步推理也进一步提升了算力需求。这一趋势表明，未来AI模型的训练将不再局限于预训练阶段，后训练和推理阶段的算力投入将成为提升模型性能的关键。

Deepseek V3和R1模型的成功进一步验证了后训练和推理阶段的重要性。这些模型通过强化学习和长思考推理机制，实现了显著的性能提升。然而，这也意味着模型厂商需要在算力投入上做出更多调整，以满足不断增长的训练和推理需求。据估算，后训练和推理阶段的算力投入可能超过预训练阶段，这为算力市场带来了新的增长空间。

二、模型架构创新与成本优化

模型架构的创新是AI算力行业发展的另一大驱动力。近年来，MoE（混合专家模型）和改进型注意力机制逐渐成为主流，这些技术通过降低训练过程中的激活参数量和计算复杂度，显著提升了模型的性价比。MoE模型通过动态分配输入数据到不同的专家网络，减少了训练过程中的计算量，同时保持了模型性能。例如，Deepseek V2 Lite模型在参数量为16B的情况下，每个token仅激活2.4B参数，大幅降低了算力消耗。

线性注意力机制和稀疏注意力机制的出现，进一步优化了模型的推理成本。传统Softmax注意力机制在处理长文本时计算复杂度较高，而线性注意力机制将复杂度从O(N^2)降低至O(N)，显著提升了推理效率。这些架构创新不仅降低了模型的训练和推理成本，还为AI模型的广泛应用提供了技术支持。

三、开源趋势与国产生态崛起

开源趋势和模型蒸馏技术的兴起，正在推动AI模型的普惠化发展。Deepseek V3和R1模型的开源，以及1.5B至70B蒸馏模型的发布，为社区提供了低成本、高性能的推理解决方案。这些开源模型不仅降低了AI应用的门槛，还加速了端侧AI的渗透。开源趋势还引发了杰文斯悖论在AI领域的显现，即技术进步导致资源使用效率提高，反而促使资源消耗总量增加。随着AI模型的训练和推理变得更加高效和经济，企业和研究机构更愿意大规模部署这些模型，从而推动了对算力资源的总体需求。

与此同时，国产算力生态的崛起为行业带来了新的机遇。2024年，国产AI芯片在性能和生态方面取得了显著突破，部分产品硬件算力指标接近英伟达H100。软件生态方面，海光信息的DTK平台和华为昇腾的全栈自有路线，为国产算力生态的发展奠定了坚实基础。海光信息通过兼容CUDA的路径，降低了用户迁移成本；华为昇腾则通过全栈自有的方式，构建了完整的软件工具链和丰富的算子库。这些进展表明，国产算力生态有望在全球AI算力市场中占据重要地位。