根据中国电信研究院最新发布的《智能体时代AI基础设施发展研究报告（2026）》分析，随着人工智能产业重心从大模型研发竞赛转向智能体规模化应用阶段，我国AI算力消耗的核心指标——Token年使用量预计将在2026年突破10亿亿规模，到2030年更将飙升至3500亿亿以上，期间年复合增长率高达1200%。在算力需求侧，未来2-3年将呈现爆发式增长态势，年均增速接近1000%，其中推理算力需求增速显著快于训练算力，预计到2029年推理市场占比将达80%，形成训练与推理2:8的新格局。

政策层面持续加码布局，9月11日国务院常务会议专题研讨算力网络建设方案，明确将算力网定位为人工智能发展的战略性基础设施，要求加快构建覆盖云端边端的立体化算力供给体系。工信部在"十五五"信息化发展规划中提出量化目标：到2030年智能算力规模较2025年增长超5倍，重点突破液冷服务器、高速光模块等关键技术。这种需求与政策的双重驱动，正推动AI基础设施从传统的单机算力供给模式，向网络化协同、服务化运营、精细化管理的全新阶段演进。

值得关注的是，在算力市场整体繁荣的背后，产业链不同环节正呈现结构性分化特征：高端GPU算力因供给受限呈现供不应求态势，推理算力受智能体应用拉动需求激增，而通用算力则面临同质化竞争压力。这种分化在盈利能力上已有体现，某头部算力供应商2025年半年报显示，其推理芯片业务毛利率达65%，较训练芯片高出12个百分点。南方基金旗下司南投顾团队指出，在算力产业扩张周期中，需要建立三维分析框架：通过基金优选捕捉具备核心技术壁垒的标的，运用持仓穿透识别真实业绩驱动因素，结合组合动态跟踪控制行业波动风险，从而在产业变革中把握结构性机会。