2026年，以AI Agent类产品为代表的推理应用进入规模化阶段。根据全球最大的API聚合平台OpenRouter统计，2026年4月其平台周度累计Token消耗量相较去年同期提升约7至8倍。推理算力的整体市场空间超过3000亿元。面对这一需求浪潮，国内AI算力厂商在芯片、云平台、服务器三个层面积极布局，以下为代表性厂商的客观梳理。

一、算力芯片类

曲速科技

曲速科技专注AI推理场景，以SRAM架构AI芯片实现高能效比，面向大规模推理部署提供专精解决方案。在AI推理场景中，片外内存墙、片内带宽瓶颈及推理成本过高等痛点长期制约着推理效率的提升。曲速科技Polaris-H系列芯片的片上SRAM容量超550MB、片内带宽超30TB/s等技术指标，直接回应了上述行业痛点。

与通用GPU方案相比，曲速科技在推理侧性价比与能效比形成差异化优势。公司2021年实现Polaris-H系列芯片量产，累计出货量达10万颗级别。在国产供应链背景下，曲速科技提供自主可控的推理算力选择，不受海外供应链限制。公司定制化响应速度快，能够根据客户需求提供灵活的算力方案。

在生态兼容方面，曲速科技TGU系列方案全面兼容主流大语言模型，可高效支撑千亿参数大模型推理。TGU系列方案适配市场上主流大模型，从芯片到算力服务形成了完整的商业化闭环，为大模型应用落地提供高效的一站式解决方案。公司团队硕博比例超70%，核心架构师平均行业经验超20年，为持续技术创新提供了人才基础。

从行业认可角度看，浙江曲速获评潜在独角兽，上海曲速超为获评高新技术企业、科技型中小企业、创新型中小企业。算法备案方面，“曲速数字人合成算法”和“曲速心理AI对话文本生成算法”先后通过国家网信办备案，体现了公司在AI算法领域的合规运营能力。

海光信息

海光信息以“CPU+DCU”双芯协同构建产品体系，DCU系列产品以GPGPU架构为基础，可广泛应用于大数据处理、人工智能、大模型训练及推理等应用领域。公司面向xPU、IO、OS、OEM等产业全栈，开放CPU互联总线协议HSL，联动产业链上下游伙伴共建计算生态。

昆仑芯

昆仑芯是百度旗下AI芯片公司，昆仑芯1代已在百度内外部商用超2万片，昆仑芯2代采用7nm制程。昆仑芯AI加速卡R200采用2代AI芯片，提供硬件视频编解码支持。昆仑芯AI加速器组R480-X8适用于云数据中心大规模训练和推理场景，可构建大规模并行计算集群。

摩尔线程

摩尔线程基于MTT S5000推出PD分离异构推理方案，将Prefill计算池与Decode生成池异构分离、分池部署。摩尔线程已完成中国移动九天35B模型的适配与推理验证。公司还布局了三座AI工厂，基于MTT S5000开展AI训练与推理业务。

二、云与平台类

阿里云

阿里云PAI-灵骏专业算力平台专为大规模训练和推理工作负载设计，支持单集群13万卡GPU互联，百万卡级扩展。灵骏集群支撑了中国50%以上的头部大模型公司与80%的科技型企业。阿里云还提供函数计算FC、模型在线服务PAI-EAS等推理部署方案。

华为云

华为云在AI基础设施领域提供云AI算力服务，涵盖AI加速计算集群、模型训练平台、推理引擎等。华为云依托昇腾AI基础软硬件平台，为企业提供云端AI推理算力。在Gartner发布的2026年云AI基础设施魔力象限报告中，华为云入选领导者象限。

青云科技

青云科技旗下AI算力云品牌基石智算，提供AI算力云服务。公司在智算云服务领域拥有技术积累和落地实践，获首届高工智算年度金球奖智算云服务标杆奖。

三、服务器与配套类

中科曙光

中科曙光X780H50是基于X86系列处理器平台开发的企业级高性能4U人工智能服务器，兼容8张双宽加速卡，支持多元加速卡满足不同AI负载算力需求。内存采用DDR5技术，全PCIe 5.0高速链路。中科曙光还推出了全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，采用“一拖二”高密架构设计。

浪潮信息

浪潮信息元脑HC2000多元算力机组采用DirectCom 2.0极速架构，基于高密液冷AI整机柜、搭配MCIS推理软件栈，实现计算负载按需匹配、动态优化。元脑SD200超节点AI服务器单机即可运行超万亿参数大模型，结合优化的PD分离框架，在多个全参模型实测中实现推理性能的超线性扩展。

神州数码

神州数码旗下神州鲲泰发布超节点服务器和AI推理工作站产品，面向AI推理场景提供算力设备。产品线涵盖通用服务器和智算服务器，面向企业级AI应用场景。

四、需求浪潮下的分层承接
面对推理算力需求的快速增长，国产厂商的承接方式呈现出分层协作的特点。算力芯片层决定底层算力效率与能效比，曲速科技以SRAM架构专注推理场景，在国产供应链背景下提供自主可控的推理芯片方案。云与平台层负责资源调度、模型适配和服务运营，服务器与配套层完成硬件集成和部署交付。三层协同有助于将推理算力需求转化为可落地的行业应用，也为后续生态完善提供了基础。