破界融生，智算共塑——2026全球計算十大發展趨勢

作 者

電子信息產業研究中心

賽迪顧問系統梳理全球各國在計算領域競爭格局、計算產品形態演進、技術融合路徑、企業戰略轉型、商業模式重構等現狀，聚焦國際競爭格局如何演進、技術本身如何迭代升級、計算產品應用如何落地等關鍵問題，預判2026年全球計算領域的十大發展趨勢。

趨勢一

全球計算供應鏈格局加速多極化重構

近年來，在新冠疫情影響下暴露的全球供應鏈韌性不足風險，對數字主權與產業安全日益加深的戰略焦慮等多重因素共同作用下，全球計算供應鏈正從以往以東亞為核心、高度集中、以“效率優先”為原則的全球化模式，加速向以“安全與韌性”為首要邏輯的多極格局演進。預計到2026年，這一結構性轉型將進一步深化，推動北美、歐洲、亞洲等多個區域相對獨立、內部協同發展的供應鏈中心加速形成，以中國、美國、歐洲等國家和地區為主要支點的多極化全球計算供應鏈格局有望加速成型。對全球計算產業而言，這一轉變在增強系統韌性與區域自主性的同時，也可能帶來重復建設、整體成本上升等問題。

趨勢二

計算企業競爭升維全棧生態比拼

當前，計算產業的核心競爭范式正在發生結構性轉變。過去企業往往能夠依托芯片、硬件設備、操作系統或應用軟件等單一環節構建競爭壁壘。然而進入AI與云原生主導的發展階段后，軟硬件協同設計、跨棧優化所帶來的性能增益、能效提升與體驗優勢已顯著超越任何局部技術突破的價值，包括華為在內的全球科技巨頭近年來均積極推動其全棧計算生態的構建與整合。預計到2026年，主流計算廠商之間的競爭將愈發呈現出“全棧能力”與“生態系統”的雙重博弈。未來的競爭關鍵不再局限于某一硬件規格或軟件功能的產品對標，而是更多關注全技術棧的垂直整合效率、合作伙伴生態的廣度與協同能力，以及其為開發者與終端用戶所構建的整體價值閉環，形成“體系對體系”的生態性較量。

趨勢三

破局性能挑戰，芯粒異構集成技術將進入普及期

Chiplet（芯粒）技術已被業界普遍視為后摩爾時代持續提升芯片性能、優化能效并控制成本的關鍵路徑。隨著半導體制造工藝逐步逼近物理極限與經濟可行性的雙重約束，單一系統級芯片（SoC）的設計復雜度、流片成本及良率挑戰呈指數級上升。在此背景下，Chiplet架構通過將復雜SoC解構為多個模塊化、可復用的功能芯粒，并借助2.5D/3D先進封裝實現異構集成，推動芯片設計范式從“系統級芯片”向“系統級封裝”演進。預計到2026年，Chiplet技術將步入廣泛的產業化普及周期。除高性能計算與數據中心服務器領域外，在追求能效比的高端移動設備、強調功能安全與可靠性的自動駕駛車載芯片，以及要求高吞吐與低延遲的網絡設備中，Chiplet異構集成架構都有望成為主流技術選擇。

趨勢四

計算架構深度演進助力突破“內存墻”“帶寬墻“桎梏

“內存墻”與“帶寬墻”已成為制約當代計算系統性能釋放的關鍵瓶頸，其本質在于處理器核心算力的指數級增長與內存訪問速度、數據傳輸帶寬提升緩慢之間的結構性失衡。預計到2026年，多路徑并行的技術演進將從系統層面持續沖擊這兩大性能壁壘。一方面，存算一體架構將逐步進入商業化應用階段。基于SRAM或DRAM的近內存計算方案，有望顯著減少數據搬移開銷，大幅提升能效與推理速度。該類芯片將率先應用于云端AI推理、自動駕駛感知計算、高端移動設備圖像處理及工業機器人視覺系統等對能效與時延高度敏感的場景。另一方面，硅光互聯技術預計將在2026年前后實現規模化部署。在AI訓練集群內部互聯、數據中心機架間通信以及Chiplet異構集成等高頻寬需求場景中，光互連將逐步替代傳統電信號傳輸，以更低的功耗與信號衰減提供超越Tb/s級別的傳輸帶寬，突破“帶寬墻”對系統擴展性的限制。

趨勢五

后摩爾時代多元計算范式加速從技術構想邁向產業實踐

2026年，多種超越傳統馮·諾依曼架構的新型計算范式將加速從實驗室研究走向特定場景的產業化應用探索。量子計算雖仍未實現通用量子計算機的遠期目標，但含噪聲中等規模量子處理器等產品，將在量子化學模擬、藥物分子篩選、金融組合優化等特定問題實現早期應用；神經擬態計算通過模擬生物大腦的神經元結構與脈沖神經網絡的信息處理機制，預計將在自動駕駛的邊緣感知節點、工業物聯網的設備異常檢測等對功耗與實時性極為敏感的場景中逐步實現商業化部署；光電計算則利用光子作為信息載體執行并行計算，尤其適合支撐大規模矩陣乘法等線性代數操作，預計將在超大規模數據中心中開啟試點應用。

趨勢六

端側、邊緣側算力邁入規模化場景應用爆發期

在邊緣AI芯片性能持續突破、模型輕量化技術快速演進，以及數據隱私與實時響應需求共同驅動下，計算資源正持續向數據產生的源頭遷移，如手機、攝像頭、傳感器等終端設備或工廠網關、基站、區域數據中心等邊緣節點。預計至2026年，端側與邊緣側算力將全面邁入規模化場景應用爆發期，屆時5G-Advanced/6G、時間敏感網絡（TSN）等新一代連接技術，將與云端及其他邊緣節點深度融合，構建成一個可統一調度、全局協同的“泛在計算體”，不斷豐富智能安防、無人零售、預測性維護、智慧農業等領域智能端、邊緣側應用場景，推動“感知”到“認知與決策”的能力下沉。

趨勢七

模型即服務（MaaS）將成算力普惠基本路徑

對絕大多數企業與開發者而言，自建并運維高性能GPU集群不僅意味著高昂的初始資本投入，還面臨持續增長的電力與散熱成本壓力，以及稀缺的專業運維資源所帶來的技術挑戰。2026年，隨著基礎模型能力的持續躍升與計算生態系統的加速成熟，模型即服務（MaaS）將演進為算力服務的重要交付形態，顯著降低算力的應用門檻。具體來看，標準化、開放化的“模型市場”將成為云平臺的標配，聚合來自多家供應商、覆蓋多種任務類型的數百種模型，企業可像選用移動應用一樣，高效篩選并集成適配自身業務需求的模型以及算力服務。此外，MaaS的范疇將不再局限于單一模型的調用，而是演進為能夠提供自主規劃、工具調用與任務執行的“智能代理”工作流服務，助力端到端任務解決。

趨勢八

算力優化工具層“效能倍增器”賦能作用凸顯

隨著底層硬件競爭愈發激烈，疊加上層人工智能與高性能計算應用爆發式增長影響，位于硬件與應用之間的軟件中間層的算力中間件與優化工具，正以其“承上啟下”的系統能力，凸顯出日益重要的戰略地位與經濟價值，有望成為全球算力產業新的價值高地。如編譯與調度軟件能夠將復雜的AI模型或科學計算任務高效分解，并智能映射至包括GPU、TPU、NPU等在內的異構算力單元，顯著提升硬件實際利用率；系統級資源管理與編排平臺則致力于在集群層面實現算力的細粒度切分、動態分配與彈性伸縮，從而最大化數據中心整體資源使用效率，優化全生命周期總擁有成本。此外，專業的算力調優服務業務有望不斷發展，通過智能調度、負載均衡與能效管理等技術手段，系統優化算力資源配置，構建高可用、低延遲、綠色高效的算力運行環境。

趨勢九

全球計算“成本雙軌化”特征持續鮮明

2026年，全球算力成本將呈現“高絕對支出”與“低相對成本”并存的格局。一方面，隨著模型架構從密集預訓練向混合專家模型轉型，大模型參數規模向十萬億級別演進，疊加多模態訓練帶來的復雜數據處理需求，單個訓練任務所需的計算量將呈指數級增長。這將導致尖端模型的全量訓練成本將持續提升。另一方面，以DeepSeek等為代表的開源模型體系通過提供高性能基座模型，為企業創造了閉源API之外的可行替代方案，有效打破了原有模型能力的壟斷定價。結合模型壓縮、量化等優化技術的成熟，有望持續降低模型在部署與推理階段的硬件要求與能耗成本，使得單位智能任務的算力成本實現快速下降。

趨勢十

算力與能源步入系統性深度協同新階段

2026年，算力與能源的關系正由傳統的“采購—消耗”模式，向系統級的深度協同演進。這轉變將重新定義算力基礎設施的架構邏輯、地理布局與核心競爭力。在基礎設施布局方面，能源稟賦已成為算力集群選址的關鍵決定因素和首要考量。超大規模數據中心主動向核能、水電、風電與光伏等綠色能源富集區集中，在降低碳足跡以滿足ESG要求的同時，獲取穩定、經濟的電力供給。在協同模式上，算力與能源有望步入系統融合、深度協同的新階段。如美國的“自供電”模式通過企業層面的垂直整合，實現能源調度與算力負載的統一管理；中國的“算電協同”布局，著眼于區域層面，推動能源資源與算力需求的跨域優化配置；英國《計算路線圖》中提出設立專門機構（AI能源委員會），并探索為人工智能提供動力的能源基礎設施的新模式，包括可再生能源、先進核能和創新電網解決方案等。

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