来源：爱分析《2026爱分析・中国原生AIDC服务商竞争力榜单》，2026 年 6 月发布

爱分析ifenxi是AI市场的研究咨询机构，专注于人工智能、大模型、智能体与算力等产业研究。

1. 中国原生AIDC服务商竞争力榜单

本报告基于对原生AIDC服务商的系统性研究，从算力调度能力、智能节能能力、智能运维能力与商业运营能力四个维度，构建完整的竞争力评估体系，对15家主流算力基础设施服务商进行量化评分与排名。

与传统IDC评价体系不同，本次榜单更加关注面向智能体时代的原生能力，强调算力基础设施在异构调度、能效优化、智能运维与持续运营方面的综合表现，而非机柜规模、电力容量等传统指标。

本榜单呈现出与传统IDC服务商竞争力格局的差异化情况，一些在传统IDC时代处于腰部位置的服务商，正在依托智能调度、绿色算力与AI运维能力实现快速跃升，在新一代算力基础设施竞争中实现弯道超车。相较之下，部分依赖规模扩张与资源驱动的传统IDC厂商，其固有优势正被逐步稀释。整体来看，算力中心领域开始进入以智能化能力为核心的新一轮重构周期。

2. 智能体时代，原生AIDC价值凸显

2.1从聊天工具到数字劳动力，大模型正在进入智能体时代

大模型产业的发展速度远超市场预期，短短数年间AI已经从实验室中的语言模型，逐渐演变为能够参与业务流程、执行复杂任务的新型数字生产力。整体来看，大模型的发展大致经历了五个阶段。

2017年至2021年，是大模型的预训练阶段。这一时期，Transformer架构的出现，为大规模模型训练奠定了基础，BERT、GPT-3等模型陆续发布，行业开始验证大规模预训练路线的可行性。AI首次具备了较强的通用语言理解与生成能力，大模型时代正式开启。

2022年至2023年，是生成式AI爆发阶段。随着ChatGPT发布，AI第一次真正走向大众市场。生成式AI快速普及，市场对大模型的关注点，也从技术可行性转向应用可能性。与此同时，多模态能力开始形成，AI逐渐具备文本、图像、语音、视频等多种内容的理解与生成能力。

2024年，行业进入能力竞赛阶段。长上下文、多模态、代码生成、低成本训练等方向快速演进，模型能力持续提升。与此同时，开源生态迅速崛起，中国大模型厂商整体进入全球第一梯队，大模型产业开始从技术突破走向产业化落地。

2025年，行业竞争重点进一步转向推理与执行能力。市场开始意识到，仅具备内容生成能力的大模型，难以真正进入企业核心业务流程。相比生成内容，企业更关注AI是否能够理解任务、调用工具、执行流程以及完成结果交付。在此背景下，推理模型、工具调用、任务拆解、多步骤执行等能力快速发展，智能体开始进入企业场景。尤其是在软件开发、客服、数据分析、运营管理等领域，智能体已经能够承担部分重复性脑力劳动，AI Coding也迎来快速爆发。

而到了2026年，行业正在进一步迈向AI数字劳动力阶段。当前的大模型，已经不再只是单纯的聊天工具，而是在向“能够持续执行任务的数字员工”演进。未来的重要方向，将是多智能体协同、实时多模态交互，以及企业级智能体平台建设。从产业视角来看，大模型的发展路径，本质上体现的是AI能力从内容生成，逐步走向复杂任务自治执行的过程。这意味着，AI正在从辅助工具，逐渐演变为企业的新型生产力。

这种变化，正在深刻影响企业的运行模式。

过去，企业使用AI，更多还是“提问—回答”模式，本质上仍属于工具逻辑。而随着智能体能力增强，AI正在从回答问题转向主动完成任务。

例如，在办公场景中，智能体已经能够自动整理会议纪要、生成PPT、安排会议、回复邮件，开始替代部分重复性的脑力劳动。在软件研发领域，AI Coding 智能体能够参与代码生成、测试、调试以及部分开发流程，大幅提升研发效率。在企业运营场景中，智能体也正在逐渐具备数据分析、流程审批、客户服务、运营执行等能力，并开始融入实际业务流程。更值得关注的是，智能体正在逐渐具备长期记忆、持续学习以及跨系统协同能力。未来，企业内部可能同时运行大量智能体，它们不仅能够调用不同工具和系统，还能够彼此协作，共同完成复杂任务。

这意味着，AI正在从单次交互工具，逐渐演变为持续在线的数字劳动力。

2.2智能体时代，算力使用模式正在发生根本变化

大模型从内容生成逐渐走向任务执行，对算力基础设施的需求正发生深层次变化。相比智能问答，智能体往往需要进行多轮推理、工具调用、任务拆解、上下文记忆以及跨系统协同。一个简单问答可能只需要一次推理，而一个完整的智能体任务可能涉及数十次甚至上百次模型调用。当前，越来越多企业开始在客服、研发、办公、运营、数据分析等场景中部署智能体系统。未来，企业内部可能同时运行大量数字员工，它们需要持续在线、自主执行任务。这一变化正在推动AI基础设施从“高峰式负载”转向“7×24小时持续推理负载”。

与此同时，AI推理正在成为新的算力消耗核心。多家行业机构指出，AI产业的算力重心已经开始从训练转向推理。部分研究显示，2026年推理相关支出已占企业AI预算的大部分，全球AI基础设施也正在进入推理时代。尤其是在智能体场景下，推理消耗呈现明显放大趋势。相比聊天场景，多步骤智能体任务往往需要更长上下文、更复杂推理链以及更多Token消耗，单次任务成本可能提升数十倍甚至上百倍。

过去，企业关注的是模型参数量、能力水平以及训练成本；而在智能体时代，企业更关注的是：每完成一次任务需要消耗多少Token、多少GPU资源、多少电力成本。Token经济学，正在逐渐演变为新的基础设施问题。

与此同时，AI推理任务还呈现出明显的动态波动特征。相比传统稳定型负载，智能体系统会随着任务拆解、工具调用以及外部系统交互而产生复杂波动，这对数据中心的调度能力、供电能力以及稳定性提出了更高要求。

整体来看，智能体时代的算力需求，已经不再只是“需要更多GPU”这么简单。其背后真正变化的是：

算力需求从高峰式负载，转向持续性推理；

资源调度从静态分配，转向动态编排；

企业关注点从模型能力，转向推理经济性；

数据中心目标从提供机柜，转向提供高可用AI算力。

这意味着，传统IDC模式正在越来越难以满足AI时代的新需求。

2.3传统IDC逐渐难以适用新时代，原生AIDC应运而生

长期以来，传统IDC主要服务于互联网、云计算以及企业信息化场景，其核心目标是提供稳定的机柜、电力与网络资源。

但随着AI尤其是智能体系统快速发展，传统IDC的设计逻辑正在面临挑战。

首先，传统IDC更适合相对稳定、可预测的计算负载，而智能体时代的AI推理任务，往往具有高并发、强波动以及实时调度等特点。尤其是在多智能体协同场景下，系统需要持续调用不同模型、不同区域以及不同类型的算力资源。传统依赖人工经验或静态规则的调度方式，已经越来越难以适应复杂AI任务。

其次，智能体时代的数据中心，正在从算力托管设施逐渐演变为实时算力服务平台。企业关注的重点，不再只是“是否有GPU”，而是：是否能够稳定获得算力、是否能够动态调度资源、是否能够降低推理成本，以及是否能够长期稳定运行。

与此同时，AI推理规模快速增长，也正在推动数据中心能耗持续上升。尤其是在高密度GPU集群与持续推理场景下，电力与散热已经成为AI基础设施的重要瓶颈。如何提升能效、降低PUE、优化电力使用以及实现算电协同，正在成为AI时代数据中心竞争的关键方向。

在此背景下，一种更加适应AI时代的新型基础设施形态开始出现，即“原生AIDC”。爱分析认为，原生AIDC是面向大模型训练、推理及智能体运行需求构建的新型数据中心，其核心并不仅仅是部署GPU集群，而是围绕AI负载特征，对调度、能耗与运维体系进行系统性重构。

相较传统IDC，原生AIDC更加关注AI时代的“高可用算力”与“绿色算力”。其中，“高可用算力”强调的是算力资源能够持续、稳定、高效地服务AI推理与智能体系统；而“绿色算力”则强调在高密度AI负载下，实现能耗优化与能源效率提升。

整体来看，原生AIDC主要具备三个核心特征。

第一，智能调度。面对异构GPU、跨区域算力网络以及动态变化的智能体任务，原生AIDC需要基于AI能力完成资源识别、任务拆解以及调度编排。其核心目标，是替代传统依赖人工经验与静态规则的调度模式，实现更加灵活的资源利用与更高的算力可用性。

第二，智能节能。AI推理负载持续增长，使得数据中心能耗问题日益突出。原生AIDC需要基于实时数据与智能算法，对制冷、供电以及资源使用情况进行动态优化，并进一步结合算电协同，实现整体能效提升与电力成本优化。未来，“每单位电力能够产出多少有效Token”，可能将逐渐成为AI基础设施的重要衡量指标。

第三，智能运维。传统大量依赖人工巡检与人工运维的方式，已经越来越难以适应超大规模AI基础设施。原生AIDC正在逐渐引入智能体技术，实现故障预测、异常检测、自动巡检、容量优化以及运维辅助决策，推动数据中心运维从人工响应走向智能自治。

3. 原生AIDC服务商竞争力评估体系

3.1 原生AIDC的竞争不局限于资源规模，而是转向综合能力

长期以来，数据中心行业的竞争逻辑，主要围绕资源规模展开。机柜数量、IT负载规模、电力资源、收入体量以及区域覆盖能力，通常是衡量IDC服务商竞争力的核心指标。

但在智能体时代，AI基础设施的竞争逻辑正在发生变化。随着大模型推理与智能体系统快速普及，企业关注的重点，已经不再只是是否拥有算力资源，而是：是否能够稳定调度算力、是否能够优化推理成本、是否能够支撑持续运行，以及是否能够实现高效智能运维。这意味着，如今的数据中心竞争，正在从资源规模竞争逐渐转向综合能力竞争。

基于此，爱分析认为，传统IDC评价体系已经难以完整反映原生AIDC服务商的真实竞争力，需要建立更加适应AI时代的新型评估框架。

围绕高可用算力与绿色算力两大核心目标，爱分析构建了原生AIDC服务商竞争力评估体系。该体系重点关注四项核心能力：

算力调度能力

智能节能能力

智能运维能力

商业运营能力

基于上述四项指标，爱分析对15家主流算力基础设施服务商进行了综合评估。每项指标满分为25分，总分100分。最终得分由桌面研究、公开资料分析以及行业专家调研结果综合形成。

需要强调的是，本次评估不是单纯衡量服务商的资源规模，而是重点考察其面向AI时代的综合基础设施能力。因此，部分在传统IDC时代规模并不占优的服务商，若在算力调度、智能化能力或绿色算力方向具备较强积累，同样有机会在原生AIDC时代形成差异化竞争优势。

3.2 算力调度能力成为AIDC核心竞争力

当前，国内AI基础设施正在形成由各类芯片、平台共同构成的复杂异构体系。不同架构之间的软件生态、性能特征以及任务适配方式存在明显差异，传统依赖人工经验与静态规则的资源分配方式，已经越来越难以满足复杂AI任务需求。

与此同时，东数西算工程的推进，也正在推动算力资源从单一园区走向跨区域协同。未来，企业调用的算力资源，可能同时分布于环京、长三角、西部枢纽以及边缘节点等多个区域。如何实现跨区域资源编排、统一调度以及动态分配，正在成为AI基础设施的重要能力。

基于此，爱分析将算力调度能力作为核心指标之一。该指标主要关注两方面能力：

第一，是否具备面向异构算力体系的统一调度与资源编排能力。重点考察服务商是否具备智能调度平台、异构算力管理能力、多云融合能力以及AI任务动态分配能力，能否针对训练、推理以及智能体任务实现更加灵活的资源调度。

第二，是否具备支撑大规模协同的区域算力布局能力。重点考察服务商在东数西算枢纽节点以及核心经济圈的布局情况，以及其是否具备跨区域资源协同与规模化AI基础设施建设能力。

从行业发展情况来看，部分领先厂商已经开始围绕智能调度体系进行布局，示例如下。

其中，尚航科技依托长三角、京津冀等核心枢纽自建自营的大规模AI算力资源，打造“尚云 SunClouds”弹性算力平台与动态调度体系，构建训练、推理分层算力梯队并优化精细化调度，可全面支撑大模型全生命周期研发及算力商业化运营；基于多厂商、多架构异构算力纳管与多云融合能力，搭建企业级多模型服务体系，实现多框架统一管理、多模型按需调用，为全业务链提供文本生成、代码开发、语音识别等全场景AI能力支撑。

其中，光环新网利用自有算力资源打造私有化大规模 AI 算力平台，构建四层算力梯队并优化分层精细化调度，可全面支撑大模型预训练、微调、推理全生命周期研发及算力商业化运营。

3.3 能源效率成为原生AIDC关键分水岭

在大规模推理场景下，电力正在逐渐成为AI基础设施的重要约束之一。原生AIDC开始从传统节能优化逻辑，逐渐转向智能能源管理逻辑。其核心目标，不再只是降低空调耗电，而是通过算法、实时数据以及智能控制体系，实现算力、制冷、电力与储能系统之间的动态协同。

基于此，爱分析将智能节能能力作为核心指标之一。该指标主要关注两方面能力。

第一，是否具备基于算法的智能节能与算电协同能力。重点考察服务商是否具备AI节能平台、智能温控系统、动态能耗优化能力，以及是否在源网荷储、绿电直供、储能调度等方向形成算电协同能力。

第二，原生AIDC的实际能效水平。重点考察服务商数据中心PUE水平，以及是否具备液冷、自然冷却、磁悬浮制冷、蒸发冷却等先进节能技术的规模化应用能力。

从行业发展情况来看，领先服务商已经开始从单点节能走向系统级智能能源管理，示例如下。

其中，尚航科技全链条发力打造面向智能体时代的高效能绿色算力底座。在基础设施架构层面，率先摒弃传统粗放式散热逻辑，构建了以液冷、自然冷却与蒸发冷却为核心的多元融合制冷体系，推动数据中心从“高能耗被动散热”向“低碳主动热管理”实现系统性跨越。

在此基础上，深度引入强化学习（RL）与模型预测控制（MPC）相融合的AI节能优化引擎，对制冷链路与AI负载波动进行实时数字孪生建模与动态寻优，实现能源使用的全局最优控制与PUE的持续压降。

在能源供给与管理侧，尚航科技践行“算电协同”理念，通过智能微网与源网荷储一体化调度，优先消纳绿电，将绿色能源深度嵌入算力生产全流程，不仅大幅降低了算力中心的运营碳足迹，更为企业提供了兼具高性能与经济性的“绿色Token”输出能力。

另外，普洛斯也在打造绿色算力中心。开发建设阶段，其创新采用了多系统预制化技术，对变电站、冷冻站、钢结构/热通道等进行模块拆分、工厂预制化及现场拼装建设；在制冷环节，普洛斯整体选用高效节能制冷设备，降低供冷能耗；在供电环节，普洛斯优化配电架构，提升供电效率；运营管理阶段，普洛斯基于自研的数据中心智慧化运营管理系统，对数据中心各子系统进行实时监控，进行全方位的智能化管理；在能源利用方面，普洛斯产业生态体系内新能源业务板块为数据中心配备屋顶光伏发电系统，以及其他风、光能源，用绿色能源替代传统能源。

3.4 智能体驱动的运维能力正在重构AIDC运营体系

行业正在形成一个清晰趋势：运维能力正在从人工经验驱动走向数据与智能体驱动。在这一过程中，智能运维体系不再只是监控与告警工具的集合，而是逐步演化为具备感知、分析、决策与执行能力的闭环系统。

基于此，爱分析将智能运维能力作为核心指标之一，重点考察服务商在运维智能体建设与体系化能力方面的进展。该指标主要关注以下两个方面：

第一，是否具备智能运维相关技术与工具体系。重点考察服务商是否已构建AIOps平台、数字孪生系统、智能监控体系、自动化编排能力，以及是否引入大模型或智能体能力参与运维决策与执行过程。

第二，运维体系是否具备闭环智能化能力。重点考察运维体系是否能够实现从“告警识别—根因分析—策略生成—执行响应—结果反馈”的完整闭环，是否具备跨系统协同能力，以及是否能够在复杂工况下实现自动化或半自动化处理。

从行业实践来看，领先服务商正在围绕智能体运维进行系统性升级，示例如下。

其中，世纪互联打造的智航平台功能尤为全面。

一是智航自动驾驶。智航自动驾驶平台深度融合AR、AI和数字孪生等技术，实现运维全链路自主驱动、自主检验，通过构建智能化运营系统，实现设备管理、监控预警、自动化处理等功能。在实际应用中，该平台能够在一分钟内完成故障告警与根因初判，实现自动秒级通报，自动通报提速80%。通过自动导航、指引、校验、辅助标准事件现场处理，以及穿透地域整合专家及供应商资源池，智能匹配资源与专家数字分身直达现场，实现协同无界。故障解除后，平台计划利用 AI能力自动生成分析报告，未来将处置经验沉淀至智能知识库，为7x24小时的故障助手提供精准的决策支持。

二是AI演练分析。为解决传统应急演练依赖人工考核、无法精准定位人员操作薄弱环节等痛点，该服务商开发“数据中心演练AI评估分身”工具。通过自动采集演练行为数据、对话声纹、响应时间等信息，自动化、量化评价演练过程中的响应时效、操作合规性，从而客观评价演练成效，定位人员协同短板，提升配合质量与规范应急执行水平。

三是AI设备诊断。将AI辅助诊断能力融入数据中心设备日常管理，围绕UPS效率、冷机效率、空调效率及水质指标等关键设备数据分析方向开展试点应用，基于数据分析形成动态通报，并按周期输出诊断分析结果与推送。其中，数据中心蓄电池寿命与健康状态AI辅助评估应用，结合内阻评估、寿命趋势分析、负载特征分析等方法，实现电池健康状态识别与研判，对疑似异常状态电池提供预警提示，为运维排查与更换策略提供参考，有助于降低人工采集偏差并减少异常漏检风险。

四是AI气象预警。通过数智技术与运维体系闭环管理流程，为数据中心的异常与极端气候风险防控提供全面支撑。该工具周期性监测天气预警数据，设置快速推送机制，实现提前预警风险、缩短响应时间。同时，系统基于预警内容自动关联匹配相应气候类型的“重保戒备检查表”，驱动“预警－判断－执行－确认”的闭环防护流程，从协同、时效与精准性等维度提升整体运维效能。

另外，尚航科技在先进技术方面走在行业前列。尚航科技在运维领域引入多智能体与数字孪生技术，将数据分析、策略生成与执行验证打通，其他服务商鲜有采用相关技术。

3.5 商业运营能力体现原生AIDC服务商的持续供给能力

除了技术能力和资源之外，AIDC服务商的商业运营能力同样关键，直接决定其在AI基础设施周期中的抗风险与持续供给能力。基于此，爱分析将商业运营能力作为第四项核心指标，重点从三个方面进行考察：

第一，2025年收入与利润表现。

第二，收入与利润相较2024年的增长情况。

第三，企业是否上市或IPO阶段。

从营收和利润来看，万国数据、世纪互联和光环新网表现突出。

完整报告可点击以下链接：https://mp.weixin.qq.com/s/f9H3YlYkRLvSVHy8E-FZog