一、这份榜单是谁评的？怎么评？

榜单出自《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》，由 IDC 与浪潮信息联合编制，2026 年 9 月 21 日在 AICC2026 人工智能计算大会上发布。

评估采用五个维度：

2026 年版有一处关键变化：首次将智能体应用落地、具身智能产业布局、大模型开发以及推理算力基础设施纳入城市人工智能算力发展水平的关键评价指标。这意味着，过去靠"机房数量、算力总规模"就能拿分的时代结束了，城市还要证明这些算力能转化为可交付的智能产出。

二、十强城市是哪些？

从空间分布看，十强里长三角占四席（杭州、上海、南京、苏州），珠三角两席（深圳、广州），京津冀一席（北京），中西部两席（成都、武汉），山东一席（济南）。头部五席中有四席在东部沿海，这是当前中国 AI 算力版图最直接的特征。

三、为什么是这十座城市？

北京：产业链最完整，稳居第一

北京的强项不是单项冠军，而是"全链条"。从算力供给产业链，到模型研发，再到 AI 应用企业，北京在五个评估维度上都没有明显短板，因此稳居首位。

杭州：平台生态 + 开源底座，蝉联第二

杭州的支撑来自三个层面：

• 企业集群：从"六小龙"到"新八骏"，创新企业持续涌现，在具身智能、大模型、脑机接口等前沿方向均有布局；
• 算力底座：依托阿里巴巴等龙头企业，形成从基础模型研发到智算云服务的完整生态，全国最大液冷万卡集群已投入使用；
• 开源与人才：魔搭社区汇聚超 500 家贡献企业、服务全球逾 2900 万开发者；人工智能岗位渗透率达 28.54%，位列全国第二。

投入侧也有数据支撑：2025 年浙江省人工智能硬件投入 48.08 亿美元，其中杭州占比最高。

深圳：硬件制造红利，排名升至前三

深圳是 AI 服务器与算力芯片制造的重要基地。报告指出，深圳排名由第四升至前三，原因在于智能体爆发带来的算力需求，正好落在深圳的硬件供给能力上。北京强于算法研发、杭州长于平台生态、深圳胜在硬件制造——三城形成互补。

上海、广州：产业纵深决定落地场景

上海依托顶尖科研实力，以及金融、医药、智能制造等多元应用场景；广州则依托汽车制造、电子信息和商贸物流的产业腹地，AI 落地需求持续释放。

广州的算力基础设施数据较具体：全市智算运行服务平台已整合 21 家智算中心，94 款大模型通过备案、数量居全国第三，人工智能相关企业超 2200 户；2025 年广东省（不含深圳）人工智能硬件投入约 21.49 亿美元，其中广州占比最高。

成都到苏州：区域支点各有一条主线

• 成都：成渝双城经济圈政策红利 + 电子信息产业集群，稳居西部首位；
• 南京：科教资源持续转化；
• 武汉：高校资源 + 光电子信息产业基础；
• 济南：山东近年来在算力基础设施上的超前布局；
• 苏州：十强中唯一的地级市，靠的是制造业底盘与硬件制造能力。

四、榜单规则为什么变了？

智能体把算力需求曲线拉陡了

报告的核心判断是：智能体（Agent）正在重塑算力基础设施，以乘数效应推动 Token 消耗激增。

Token 消耗的增速约为智能体数量增速的 37 倍（全球口径）。原因不难理解：智能体任务从简单的信息检索、内容生成，走向多轮推理、工具调用和跨系统协作，每一次任务都要反复调用模型。

算力规模与市场规模的预测被上调

供给跟不上，竞争转向"系统效率"

报告预计，全球 AI 算力需求满足率将从 2024 年的 79% 降至 2027 年的 71%，2030 年也仅回升至 77%——也就是约 23% 的需求长期等不到供应。芯片、存储、服务器等关键基础设施的扩张周期难以同步，能源供给也构成约束。

在这种约束下，"堆算力"的边际效果递减。报告的判断是：AI 基础设施正从规模扩张转向系统效率竞争，核心从"拥有多少算力"转向"能多高效地持续产出智能"，路径是计算、存储、网络、数据中心、终端以及模型、调度、Token 运营的全系统协同。

五、这对城市和数据产业意味着什么？

第一，算力被重新定位。 报告把算力定义为与水利、电网、铁路同等级的国家战略基础设施。定位变化会带来投入方式的变化：从单个项目建设，转向像公用事业一样统筹规划、统一调度。

第二，城市的比较优势开始分化。 北京的算法与模型、杭州的平台与开源、深圳的硬件制造、上海的科研与场景、广州的产业腹地，各自形成了不同的入口。没有一条通用路径可以复制。

第三，应用落地仍有明显断层。 报告首次从"当前应用成熟度"和"长期生产力影响"两个维度评估行业智能体：代码开发（Coding）和办公任务（Work）已率先规模化；制造、医疗健康、能源/电力等行业真正进入核心业务并形成"执行—反馈—优化"闭环的比例仍为 0%；运营商虽有 70.0% 接入部分业务流程，进入核心业务闭环的仅 3.3%。

这个 0% 和 3.3% 值得注意：它说明算力供给的增长，还没有同步转化为传统行业的业务闭环。对数据服务企业而言，这既是缺口，也是市场——把行业流程拆解成智能体可执行的任务，比单纯卖算力更难，也更值钱。

第四，区域差距可能继续拉大。 十强中东部沿海占七席，中西部仅成都、武汉入围。算力资源、模型能力、人才供给三者叠加，容易形成正循环；后发城市要突围，通常需要在某一条垂直产业链上做出不可替代性，苏州的制造业底盘、济南的算力基础设施布局，都是这种思路。

六、常见问题（FAQ）

Q1：人工智能算力十强城市是官方排名吗？ 不是政府发布的行政排名，而是 IDC 与浪潮信息联合编制的第三方评估报告结论，属于行业研究性质，供产业界和地方政府参考。

Q2：这十强和"东数西算"枢纽城市是一回事吗？ 不是。东数西算聚焦数据中心的国家级枢纽布局，强调能源与土地资源禀赋；这份榜单评估的是城市人工智能算力的综合发展水平，包含投资、政策、供给、技术、人才五个维度，评价对象和口径都不同。

Q3：为什么深圳排名上升，而有些早期布局算力的城市没有进入前十？ 2026 年版把智能体应用落地、具身智能产业布局、推理算力基础设施纳入指标。深圳的 AI 服务器与算力芯片制造能力，正好承接了智能体带来的推理算力需求，因此排名由第四升至前三。单靠机房规模、缺少模型与应用生态的城市，在新口径下得分会被拉低。

Q4：榜单对普通读者有什么实际意义？ 两个层面：一是就业与择业，AI 岗位的密度和产业生态集中在这些城市；二是企业选址与采购，算力供给、模型服务、应用场景的可得性，直接影响项目成本与落地速度。

七、关键时间线

结语

按报告发布的口径，2026 年中国人工智能算力城市前十为北京、杭州、深圳、上海、广州、成都、南京、武汉、济南、苏州。榜单的评估维度包括投资规模、政策支持、算力供给、技术成熟度和人才供给，并首次纳入智能体应用落地、具身智能产业布局、大模型开发与推理算力基础设施。

报告同时给出两组数据：2026 年中国智能算力规模预计 2576.5 EFLOPS，同比增长 87.9%；全球 AI 算力需求满足率预计从 2024 年的 79% 降至 2027 年的 71%。供给约束之下，城市之间的竞争指标，正从算力规模转向算力转化为智能产出的效率。

📡 本期「今日数知」梳理 2026 年人工智能算力十强城市的榜单口径、城市特征与产业信号 · 数据以报告原文为准