中国AI产业链全景图2026
中国AI产业在全球竞争格局中占据独特位置：拥有全球最大的应用市场、充足的工程人才、政策强力支持，但在芯片、基础模型等环节面临"卡脖子"挑战。本文从芯片、模型、平台、应用、政策五个层面，全景呈现中国AI产业的现状与趋势。
一、产业链全景架构
1.1 五层架构
中国AI产业链全景图：
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 5: 应用层 (Applications) │
│ 垂直行业应用 + To C产品 + 出海应用 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 4: 平台层 (Platforms) │
│ 云服务 + MaaS + Agent平台 + 开发工具 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 3: 模型层 (Models) │
│ 通用大模型 + 垂直大模型 + 多模态模型 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: 算力层 (Computing) │
│ AI芯片 + 算力中心 + 训练框架 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1: 数据层 (Data) │
│ 数据集 + 标注服务 + 数据治理 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
二、芯片与算力层
2.1 国产AI芯片格局
| 公司 |
产品 |
制程 |
定位 |
市场份额(国内) |
| 华为海思 |
昇腾910B/C |
7nm |
训练+推理 |
~35% |
| 寒武纪 |
思元590/690 |
7nm |
推理为主 |
~15% |
| 海光信息 |
深算一号 |
7nm |
通用GPU |
~10% |
| 摩尔线程 |
MTT S4000 |
12nm |
推理+图形 |
~5% |
| 壁仞科技 |
BR100系列 |
7nm |
通用GPU |
~3% |
| 燧原科技 |
云燧i30 |
7nm |
推理 |
~3% |
| 天数智芯 |
天垓100 |
7nm |
通用GPU |
~2% |
| 其他(含NVIDIA) |
- |
- |
- |
~27% |
2.2 算力基础设施
中国AI算力分布：
国家级算力中心：
├── 东数西算工程：8大算力枢纽 + 10个集群
│ ├── 京津冀（张家口/天津）
│ ├── 长三角（芜湖/上海）
│ ├── 粤港澳（韶关/广州）
│ ├── 成渝（重庆/成都）
│ ├── 贵州
│ ├── 内蒙古
│ ├── 甘肃
│ └── 宁夏
├── 总规模：~500 EFLOPS（FP16）
└── 年增长率：~40%
企业级AI算力：
├── 阿里云：飞天智算集群（万卡级昇腾）
├── 百度智能云：太行智能算力平台
├── 华为云：昇腾AI云服务
├── 腾讯云：星脉高性能计算集群
├── 火山引擎(字节)：自建算力中心
└── 各地方政府AI算力中心
2.3 美国芯片管制的影响
管制时间线与影响：
2022.10 美国首次AI芯片出口管制
├── 禁止A100/H100出口中国
├── 影响：中国获取高端GPU难度剧增
2023.10 管制升级
├── 收紧算力密度阈值
├── 影响：A800/H800也被禁
2024.01 管制再升级
├── 限制云服务中的算力出租
├── 影响：部分云服务受限
中国应对策略：
├── 短期：囤货+二手市场+云端访问
├── 中期：国产替代（昇腾/寒武纪）
├── 长期：自主芯片生态建设
└── 实际影响评估：
├── 训练大模型的成本增加约50-100%
├── 推迟前沿模型的训练周期约6-12个月
├── 加速国产芯片生态成熟
└── 推动架构创新（更高效的算法弥补算力差距）
三、大模型层
3.1 通用大模型"百模大战"
| 模型 |
公司 |
参数量 |
开源 |
核心特点 |
| 文心一言 |
百度 |
未公开 |
否 |
To C产品最早落地 |
| 通义千问(Qwen) |
阿里 |
0.5-110B |
是 |
全球开源影响力最大 |
| 豆包 |
字节跳动 |
未公开 |
否 |
日活最高 |
| DeepSeek |
幻方量化 |
67B-671B MoE |
是 |
推理能力领先 |
| 星火 |
科大讯飞 |
未公开 |
否 |
教育+语音场景 |
| ChatGLM |
智谱AI |
6-130B |
部分 |
学术背景深厚 |
| 混元 |
腾讯 |
未公开 |
部分 |
To B + 社交场景 |
| 零一万物(Yi) |
01.AI |
6-34B |
是 |
长上下文能力 |
| 百川 |
百川智能 |
7-53B |
部分 |
搜索增强 |
| MiniMax |
MiniMax |
未公开 |
否 |
多模态+语音 |
| Moonshot(Kimi) |
月之暗面 |
未公开 |
否 |
长上下文+搜索 |
| Step系列 |
阶跃星辰 |
未公开 |
否 |
多模态视频 |
3.2 中国模型的技术特色
中国大模型的差异化特征：
1. 中文能力领先
├── 大量中文预训练数据（中文互联网体量全球第二）
├── 中文评测指标显著优于海外模型
└── 文言文/方言/专业术语理解
2. MoE架构创新
├── DeepSeek-V3: 671B总参数，37B激活
│ └── 成本效率远超同等级Dense模型
├── Qwen2.5-MoE: 14.3B总参数，2.7B激活
└── 推理成本大幅降低
3. 长上下文突破
├── Kimi: 200万token上下文
├── Qwen2.5: 128K原生
└── DeepSeek: 128K+
4. 推理能力追赶
├── DeepSeek-R1: 开源推理模型标杆
├── 纯RL方法实现推理能力涌现
└── 蒸馏到小模型保持推理能力
5. 多模态布局
├── Qwen-VL: 开源视觉语言模型领先
├── 快手Kling: 视频生成全球领先
├── MiniMax: 语音交互能力突出
└── 阶跃星辰: 视频理解与生成
3.3 垂直大模型
| 领域 |
代表模型/公司 |
应用场景 |
| 金融 |
蚂蚁金融大模型/度小满 |
风控/投顾/合规 |
| 医疗 |
医联MedGPT/商汤大医 |
辅助诊断/用药建议 |
| 法律 |
幂律智能/通义法睿 |
法律咨询/文书生成 |
| 教育 |
学而思MathGPT/科大讯飞 |
个性化辅导/批改 |
| 政务 |
百度/华为政务大模型 |
政策解读/便民服务 |
| 工业 |
华为盘古/百度智能云 |
质检/预测/运维 |
| 代码 |
DeepSeek-Coder/CodeGeeX |
代码生成/审查 |
| 安全 |
奇安信/安恒 |
威胁检测/安全运营 |
四、平台与生态层
4.1 云服务+MaaS
MaaS（Model as a Service）竞争格局：
阿里云百炼：
├── 模型市场：通义千问全系列 + 开源模型
├── 训练平台：PAI（分布式训练）
├── 推理服务：百炼推理加速
└── 差异化：开源生态最强
火山引擎（字节）：
├── 模型市场：豆包系列 + 开源模型
├── Agent平台：Coze（扣子）
├── 推理服务：极致性价比
└── 差异化：推理价格战领导者
百度智能云：
├── 模型市场：文心大模型系列
├── 开发平台：千帆大模型平台
├── 应用市场：文心一言生态
└── 差异化：最早To C落地
华为云：
├── 算力底座：昇腾AI云服务
├── 开发框架：MindSpore
├── 差异化：国产全栈（芯片+框架+云）
└── 目标客户：政企+运营商
腾讯云：
├── 模型服务：混元大模型
├── Agent平台：元器
└── 差异化：社交+游戏场景
4.2 开发者生态
| 平台 |
定位 |
规模 |
| 魔搭(ModelScope) |
阿里开源模型社区 |
4000+模型 |
| HuggingFace中国 |
国际社区镜像 |
镜像服务 |
| 天池 |
阿里AI竞赛平台 |
百万+开发者 |
| 飞桨(PaddlePaddle) |
百度深度学习平台 |
800万+开发者 |
| 扣子(Coze) |
字节Agent开发平台 |
快速增长 |
五、应用层
5.1 To C应用
月活排名（2026年初估算）：
豆包(字节): ████████████████████ ~1亿+ MAU
文心一言(百度): ████████████████ ~8000万
Kimi(月之暗面): ████████████ ~5000万
通义千问(阿里): ████████ ~3000万
星火(讯飞): ██████ ~2000万
智谱清言(智谱): ████ ~1000万
商业模式：
├── 免费+付费订阅（主流）
├── 企业API收费
├── 广告变现（潜在）
└── 增值服务（教育/办公/创作）
5.2 To B应用
| 行业 |
AI渗透率 |
典型应用 |
核心玩家 |
| 金融 |
高 |
智能客服/风控/量化 |
蚂蚁/度小满/第四范式 |
| 电商 |
高 |
推荐/搜索/客服/内容 |
阿里/京东/拼多多 |
| 制造 |
中 |
质检/预测性维护/排产 |
华为/海康/百度 |
| 医疗 |
中 |
影像/辅诊/药物研发 |
商汤/医联/深势科技 |
| 教育 |
中 |
个性化学习/作业辅导 |
学而思/讯飞/网易 |
| 政务 |
中 |
政务问答/文书处理/决策 |
百度/华为/科大讯飞 |
| 交通 |
中 |
自动驾驶/智慧交通 |
百度Apollo/小马智行 |
| 安防 |
高 |
视频分析/人脸识别 |
海康/大华/商汤 |
5.3 出海应用
中国AI出海赛道：
短视频/社交（已成功）：
├── TikTok：全球MAU 20亿+
├── SHEIN：AI驱动的时尚电商
└── 算法推荐是核心竞争力
AI工具出海（快速增长）：
├── 视频生成：Kling(快手)、Hailuo(MiniMax)
├── 图像生成：Ideogram(含华人创始人)
├── 办公效率：各类AI工具
└── 教育：Speak(含华人团队)
机器人/硬件出海：
├── 大疆：无人机+AI
├── 石头科技：扫地机器人+AI导航
└── 工业机器人：AI视觉+控制
挑战：
├── 数据合规（GDPR/各地隐私法）
├── 地缘政治风险
├── 文化适配
└── 内容安全
六、政策与监管
6.1 政策支持体系
中央层面：
├── 《新一代人工智能发展规划》（2017，国务院）
├── 《算法推荐管理规定》（2022）
├── 《深度合成管理规定》（2023）
├── 《生成式AI管理暂行办法》（2023）
├── 《人工智能安全治理框架》（2024）
├── 算力基础设施建设指导意见（2024）
└── 大模型备案制度（持续实施）
地方层面：
├── 北京：AI产业创新发展行动方案
├── 上海：AI大模型创新发展方案
├── 深圳：AI产业发展条例
├── 杭州：AI小镇 + 产业基金
├── 合肥：智能语音产业集聚
└── 成都/武汉/南京等：各类扶持政策
产业基金：
├── 国家级：中国互联网投资基金等
├── 地方级：各地AI产业引导基金
├── 规模：累计超千亿元
└── 投向：芯片/大模型/算力/应用
6.2 人才格局
| 维度 |
数据 |
全球占比 |
| AI论文产出 |
全球第一 |
~35% |
| AI专利申请 |
全球第一 |
~40% |
| 顶级AI人才 |
全球第二 |
~20% |
| AI从业者 |
估计500万+ |
~25% |
| AI研究机构 |
100+ |
~15% |
七、挑战与展望
7.1 核心挑战
| 挑战 |
严重程度 |
趋势 |
| 芯片自主可控 |
极高 |
国产替代加速但差距仍大 |
| 基础研究原创性 |
高 |
从跟随到并行，部分领先 |
| 商业化路径 |
高 |
价格战激烈，盈利难 |
| 数据合规 |
中 |
法规逐步完善 |
| 国际合作受限 |
高 |
脱钩风险上升 |
| 人才流失 |
中 |
薪酬竞争激烈 |
7.2 竞争优势
- 市场规模：14亿人口+全球最大制造业，应用场景丰富
- 政策支持：从中央到地方的系统性产业政策
- 工程能力：大规模工程化落地能力全球领先
- 数据资源：中文数据量充足，垂直行业数据积累深
- 应用创新：在落地场景上的创新速度极快
7.3 未来趋势
- "百模大战"进入淘汰赛：2026年通用大模型厂商将从100+收敛至10-20家
- 垂直模型成为主战场：通用模型差异化缩小，行业深耕成为竞争关键
- 国产算力生态加速成熟：华为昇腾+国产框架形成闭环
- Agent应用爆发：企业级Agent成为大模型商业化的关键载体
- 出海加速：AI工具和AI硬件出海成为新增长极
- 监管走向成熟：从"管住底线"到"促进发展"的平衡
中国AI产业正处于从"追赶"到"并行"的关键转折期。在芯片等底层环节仍需突破，但在应用层面的创新速度和市场规模已经形成独特优势。未来3-5年，中国AI产业将从"大而全"走向"强而精"，在全球AI版图中占据更加重要的位置。
Maurice | maurice_wen@proton.me