中國發布40多項AI國家標準 加速基礎設施建設

中國自2025年以來透過40多項國家標準推動AI服務器性能測試、大模型開發及終端智能標準化，此舉正在降低研發成本並加速該國AI產業的商業化進程。

「這些標準推動AI技術從孤立式突破邁向系統化迭代，有效降低了大規模商業化的研發成本和門檻，」國家標準化管理委員會在官方媒體央視發布的聲明中表示。

這些標準涵蓋三大領域。伺服器系統性能測試方法標準為AI運算產品建立基準，引導中國AI伺服器生態系統升級。大模型系列標準統一了開發、評估與部署的規範。終端智能分類標準則設定分級標準，以識別那些標榜具備AI能力但未達到最低要求的產品，監管機構表示此舉將有助於規範市場秩序。

這波標準化推動之際，中國正急起直追，縮小與美國在AI運算能力上的差距。根據2025年針對500台超級電腦的分析，美國擁有全球約75%的AI運算性能，而中國僅佔15%。中國於2026年批准的「十五五規劃」中，52次提及AI，並將算力、演算法與數據視為戰略優先事項。

標準瞄準AI堆疊三大層面

基礎支撐標準針對硬體基準測試，這在中國AI伺服器生態系統擴張之際至關重要。伺服器性能測試方法為評估不同製造商的AI運算產品提供了統一的衡量標準，減少了長期以來拖慢數據中心運營商採購決策的碎片化問題。

在軟體方面，大模型標準建立了涵蓋開發、評估與部署的全流程框架。這解決了一個關鍵瓶頸：自2023年以來，中國企業已發布數百個大型語言模型，但評估方法不一致，使企業買家難以比較性能。新標準旨在透過建立共同基準來解決此問題。

終端智能分類標準則針對消費市場。在該市場中，從智慧型手機到家用電器等裝置，均被以不同程度的AI功能進行行銷。透過設定何謂智能的最低標準，該標準有助於買家區分真正的AI功能與行銷話術。

中國建設基礎設施 算力競賽白熱化

標準化工作是更廣泛產業政策推動的一部分。根據富比世（Forbes）的分析，中國的「東數西算」工程已將數據中心建設轉移至擁有充足再生能源的內陸地區，但由於延遲限制，許多設施的產能利用率僅在20%至30%之間。

在硬體方面，中國超級電腦「神威．太湖之光」自2017年以來首次登上TOP500榜單榜首，其運行超過1300萬個CPU，性能比前一代霸主——勞倫斯利佛摩國家實驗室的El Capitan高出20%。與大多數高端系統不同，神威．太湖之光使用的是標準CPU，而非輝達（Nvidia）風格的圖形處理器（GPU）。

根據半導體產業協會（SIA）引用的WSTS數據，全球半導體市場預計在2026年增長89.9%，達到1.5兆美元，主要受記憶體需求推動。AI基礎設施投資是主要驅動力，IDC預測2026年將增長52.8%。

對投資人而言，中國的標準化推動減少了國內AI硬體和軟體公司的監管不確定性，可能加速採購週期和營收增長。中國AI晶片製造商和伺服器生產商將受益於更清晰的性能基準，而大模型平台則獲得了通往企業部署的標準化途徑。更廣泛的算力競賽意味著，從晶片設計商到數據中心運營商，整個AI供應鏈中的企業既面臨機遇，也面臨日益激烈的競爭——尤其是在北京方面正透過標準、基礎設施和製造來協調產業政策的背景下。

本文僅供參考，不構成投資建議。