维度网讯，中国正在起草一项计划，拟投入约2万亿元人民币（约合2950亿美元）建设覆盖全国的AI算力网络，将各地数据中心连接成统一计算平台，主要由中国移动（China Mobile）和中国电信（China Telecom）等国有电信公司运营。国家发展和改革委员会负责制定蓝图，目标在2028年前完成大规模基础设施部署。

融资来源以主权借款和超长期政府债券为主，能源基础设施改造可能显著推升总成本。若计入相关电网升级支出，资金总需求或超过5万亿元人民币（约合7380亿美元）。

政策层面要求大幅提升国产化比例，官员希望至少80%的基础技术（包括AI芯片和配套基础设施）来自国内供应商。2025年起，数据中心需从国内制造商采购至少50%的芯片；同年11月，国有资助项目被要求在建设施中不得使用外国加速器。已完成进度不足30%的项目须移除英伟达、超微半导体和英特尔组件。

这些措施正为华为等本土芯片企业创造市场机会，同时降低对英伟达、AMD和英特尔等海外供应商的依赖。政策旨在确保关键AI工具和大语言模型在国产硬件上运行，但替换进口处理器仍面临较大挑战。

中国半导体制造产能主要依赖中芯国际（SMIC）及少数获得国家批准的代工厂。中芯国际联合首席执行官赵海军曾就过度基础设施扩张可能导致产能利用率不足发出警告。该公司最先进的稳定制造工艺大致相当于7纳米节点，当前产能利用率已超过93%。由于多家芯片设计公司争夺同样有限的生产资源，在现有晶圆配额下快速扩产仍有难度。

高带宽存储器（HBM）构成主要瓶颈，限制可用于AI工作负载和工具部署的先进加速器数量。行业估算显示，到2030年国内供应商可能仅满足约76%的中国AI芯片需求，而该市场规模将扩大至670亿美元。华为去年预计出货81.2万颗芯片，但供应链限制持续影响生产规模。

中国行业高管表示，国产AI数据中心芯片在部分类别上与国际竞争对手仍存在5到10年的差距。报道指出，DeepSeek在尝试使用华为替代方案处理繁重负载后，又回归采用英伟达硬件进行某些训练任务，显示中国处理器在最严苛的AI训练环境中仍面临困难。

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