第四次工业革命的背景下，AI产业的基础设施层价值分析
思瀚产业研究院    2026-07-14

AI正在成為新一轮工业革命和生产力革命的核心驱动力，继蒸汽、电力、信息技术之后，推动全球经济社会进入以智能化為重要特徵的发展新阶段。

从市场规模看，按收入计，全球AI市场已由2021年的约人民币2.2万亿元增长至2025年的约人民币5.9万亿元，年复合增长率為27.6%；预计将以36.0%的年复合增长率增至2030年的约人民币26.3万亿元。

相较於以往歷次工业革命，AI技术迭代更快、应用扩散更广、对各產业的渗透与带动更强，不只是提升效率，而是在系统性地重塑生產力体系、商业形态与公司组织架构。歷次工业革命都依托一套基础设施：铁路之於蒸汽时代、电网之於电气时代、通信网络之於信息时代；本轮亦然——支撑模型训练、推理运行、算力资源编排与服务交付的AI基础设施，正是其价值得以兑现、规模得以扩张的底层核心支柱。

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AI产业发展历程及其特点

• AI產业仍处中早期，算力和AI模型率先受益；长期随著应用大规模持续落地，系统软件价值将持续放大

AI產业主要由应用层和基础设施层构成。应用层面向海量用户和各类细分行业场景，提供各类AI智能体、软╱硬件產品及智能化解决方案；基础设施层则包括算力、AI模型和系统软件等主要环节。当前AI產业处於中早期，算力和AI模型作為AI能力生成、部署和调用的关键底座，具备更强确定性，率先获得商业和资本共识。长期来看，随着AI应用大规模商业化的加速，上层应用价值逐步凸显，将带来更大规模的商业机会。

在此进程中，系统软件的价值将随著应用数量、调用频次、模型复杂度和企业级部署需求等方面的提升而持续放大——一方面向下持续提升异构算力和各类AI模型的利用效率，另一方面向上支撑应用侧对高併发、低延迟、稳定交付和综合成本优化的需求，成為承上啟下的关键层。

• 大规模部署AI应用和价值兑现推动算力需求从训练加速向推理迁移

训练与推理是AI能力形成与价值兑现的两个主要环节。其中，训练决定模型基础能力，通常是模型能力形成阶段的集中式投入；推理则发生於AI模型的实际使用环节，是决定模型能力能否面向真实用户、真实场景和真实业务持续交付的价值兑现环节，具有高频、持续、分散、实时的特徵。

随著实际场景需求爆发，AI聊天机器人、代码生成与软件工程助手、企业知识库、文生图╱视频创作工具、自动驾驶解决方案及各类智能化应用持续成熟，AI应用正从单次问答、文本生成等基础场景，向多模态交互、复杂任务执行和连续智能服务延伸，并相应產生更高频的用户交互、更长的上下文处理、更强的实时响应需求和日趋攀升的任务复杂度，大幅推高AI模型的推理需求和词元调用规模，推动AI產业的算力资源重心由训练侧加速向推理侧迁移，单一模型在其推理阶段内被消耗的词元总量，将远超其训练阶段。