2026年中国人工智能基础层行业产业链、发展现状、竞争格局、发展趋势研判：行业市场规模持续上涨，全栈自主可控进程持续深化[图]

内容概要：人工智能基础层作为整个AI技术体系的根基，承载着算法运行、数据处理与模型训练的核心功能。这一层级不仅为各类人工智能应用提供底层支撑，更是推动技术革新与产业落地的关键驱动力。随着智能经济的快速发展，基础层技术已成为科技竞争的战略高地，其发展水平直接决定了在人工智能领域的整体实力。反之，人工智能产业整体的持续繁荣与规模化落地，又会反向拉动基础层算力、芯片、数据及底层软件的迭代升级与投资建设，形成底层支撑产业、产业反哺底层的双向良性循环。近年来，我国人工智能基础层实现快速发展，既得益于人工智能相关政策扶持，也受益于传统行业智能化转型需求释放。数据显示，2025年中国人工智能基础层行业市场规模达到2553亿元，同比上涨38.8%。预计未来在政策和需求的持续推动下，我国人工智能基础层行业市场规模有望持续上涨。

相关上市企业：阿里巴巴-W（09988）、百度集团-SW（09888）、腾讯控股（00700）、寒武纪（688256）、海光信息（688041）、摩尔线程-U（688795）、科大讯飞（002230）、中科曙光（603019）、紫光股份（000938）、浪潮信息（000977）等。

相关企业：华为技术有限公司等。

关键词：人工智能基础层行业产业链、人工智能基础层行业市场规模、人工智能基础层行业竞争格局、人工智能基础层行业发展趋势

一、人工智能基础层行业相关概述

人工智能是当前最受关注的前沿科技，体系分为基础层、技术层、应用层三个层次。基础层是人工智能产业的核心支撑，包括数据、算力、算法等核心要素，以及芯片、传感器等硬件和基础软件；技术层基于基础层软硬件开发，具备计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等特定功能，且有明确的应用场景区分；应用层整合多种技术层技术，适配特定行业与场景，形成机器人、无人机、自动驾驶等实体产品，以及健康医疗、智能客服等智能服务。

人工智能基础层的核心价值体现在三个方面：提供海量数据处理能力确保高质量数据供给；提供强大计算资源满足复杂模型训练需求；提供稳定运行环境保障系统可靠性。基础层采用分层架构设计，主要包括硬件基础设施、软件支持平台和数据资源体系三大组成部分。硬件基础设施涵盖计算芯片、存储设备和网络设备，构成物理层面的计算能力基础。软件支持平台包括操作系统、开发框架和工具链，为研发提供软件生态环境。数据资源体系涉及数据采集、清洗、标注和管理，为模型训练提供支撑。这种分层设计使得各组件能够专业分工又协同工作，形成完整的支撑体系。

二、人工智能基础层行业政策

人工智能基础层是整个AI技术体系的根基，为AI技术的发展提供必要的硬件、软件和数据资源支持。近年来，我国政府出台了一系列政策，积极推动人工智能发展，这也将为基础层的发展创造良好的发展环境。如2025年3月发布的《2025年国务院政府工作报告》中，提出持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。2025年8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，提出到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

从地方层面来看，各地方政府也积极响应，出台一系列举措。如山东省人民政府办公厅发布的《关于加快人工智能赋能重点领域高质量发展的推进方案》；浙江省人民政府发布的《关于支持人工智能创新发展若干措施的通知》；上海市经济和信息化委员会发布的《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》；河北省人民政府办公厅发布的《河北省推动“人工智能+”行动计划（2025—2027年）》；湖北省人民政府办公厅发布的《湖北省人民政府办公厅关于加快推进人工智能产业发展的实施意见》；广东省人民政府办公厅发布的《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》；湖南省人民政府发布的《湖南省贯彻落实国务院 “人工智能+” 行动的实施方案》。

相关报告：智研咨询发布的《中国人工智能基础层行业发展现状调查及前景战略分析报告》

三、人工智能基础层行业发展现状

人工智能基础层作为整个AI技术体系的根基，承载着算法运行、数据处理与模型训练的核心功能。这一层级不仅为各类人工智能应用提供底层支撑，更是推动技术革新与产业落地的关键驱动力。随着智能经济的快速发展，基础层技术已成为科技竞争的战略高地，其发展水平直接决定了在人工智能领域的整体实力。反之，人工智能产业整体的持续繁荣与规模化落地，又会反向拉动基础层算力、芯片、数据及底层软件的迭代升级与投资建设，形成底层支撑产业、产业反哺底层的双向良性循环。近年来，我国人工智能基础层实现快速发展，既得益于人工智能相关政策扶持，也受益于传统行业智能化转型需求释放。数据显示，2025年中国人工智能基础层行业市场规模达到2553亿元，同比上涨38.8%。预计未来在政策和需求的持续推动下，我国人工智能基础层行业市场规模有望持续上涨。

从细分市场来看，2025年中国AI芯片市场规模达到1428.6亿元，同比上涨47.8%；AI技术开放平台市场规模为753亿元，同比上涨24.7%；AI基础数据服务市场规模为110.4亿元，同比上涨35.1%；数据治理及其他市场规模为261亿元，同比上涨38.8%。其中，AI芯片是人工智能基础层市场规模增长的主要拉动力。

四、人工智能基础层行业竞争格局

中国在人工智能应用层相对领先，技术层与美国处于竞争态势，但基础层仍存在短板，尤其是芯片与部分核心算法、大语言模型等领域。但近几年随着国内企业的快速发展，这一差距正在逐步缩小。目前，我国人工智能基础层行业企业主要包括华为、百度、阿里巴巴、腾讯、寒武纪、海光信息、摩尔线程、科大讯飞等。其中华为深耕 AI 芯片与算力基础设施领域，自研昇腾系列 AI 芯片（覆盖云端、边缘端），核心性能适配万亿参数大模型训练与推理，自主研发的算力调度系统、异构计算架构技术成熟，打破国外算力垄断，技术成熟度与自主可控性行业领先。寒武纪重点布局云端 AI 芯片赛道，自研思元系列 AI 芯片，核心性能适配千亿参数大模型，云端推理与训练表现突出，具备核心技术壁垒，芯片性能与技术成熟度处于行业前列。

五、人工智能基础层行业发展趋势

1、全栈自主可控进程持续深化

人工智能基础层作为整个AI产业的底层底座，其自主可控程度直接决定产业发展的安全性与自主性，未来全栈自主可控将成为行业发展的核心主线。行业将逐步摆脱对外部核心技术、关键零部件的依赖，从单一硬件层面的替代，向芯片、深度学习框架、编译器、数据治理等全链条延伸，构建本土独立的技术生态体系。企业将更加注重核心技术的自主研发，强化底层技术的自主创新能力，推动基础层各环节技术的协同突破，同时加强产学研协同，加快技术成果转化，提升底层技术的成熟度与稳定性，筑牢产业安全屏障，实现基础层技术从“可用”向“好用”“安全”升级。

2、生态协同融合发展不断加强

人工智能基础层各细分环节并非孤立存在，芯片、深度学习框架、算力平台与数据要素之间的协同适配性，直接影响基础层的整体效能，未来生态协同融合将成为行业发展的重要趋势。基础层企业将逐步打破技术割裂与行业壁垒，加强产业链上下游的联动合作，推动芯片与框架的深度适配、算力平台与数据资源的协同对接，构建端、边、云一体化的协同架构。同时，将进一步强化基础层与技术层、应用层的联动，根据下游应用场景需求，优化基础层技术与产品布局，实现技术、产品与场景的深度融合，提升基础层的适配性与实用性，推动整个AI产业形成协同发展、良性循环的生态格局。

3、安全与合规贯穿全发展流程

人工智能基础层涉及核心技术、数据资源等关键要素，其安全与合规水平直接关系到产业健康发展与社会公共利益，未来安全与合规将贯穿基础层全发展流程。在技术研发环节，企业将更加注重核心技术的安全防护，防范技术泄露与恶意攻击，强化底层技术的安全性设计；在数据要素环节，将严格遵循数据安全与隐私保护相关要求，规范数据采集、治理、使用等全流程，防范数据安全风险。同时，行业将逐步完善安全合规体系，强化企业主体责任，推动基础层技术与产品的合规化升级，适配各类监管要求。此外，安全与合规将与技术创新深度融合，在保障安全合规的前提下，推动基础层技术持续迭代，实现安全、合规与发展的协同推进。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国人工智能基础层行业发展现状调查及前景战略分析报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。

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