DPU 成为算力网络建设重要支点：2030 年中国市场规模预计达 1290 亿元

据南方网报道，2026年9月5日，作为APEC“中国年”系列活动之一的亚太媒体高端论坛在深圳举办，算力网络等新型数字基础设施建设成为重要研讨议题。

随着AI计算从单机走向大规模集群，产业竞争不再只聚焦单颗处理器的峰值性能，而是更考验整个系统的数据流转效率与多节点协同能力。DPU（数据处理器）正是承担计算、网络、存储资源连接功能的关键芯片，可将网络、存储、安全虚拟化等工作从CPU卸载，释放通用算力；在智能算力集群中，DPU参与互联、数据传输与拥塞控制，降低通信延迟。弗若斯特沙利文预测，2030年中国DPU市场规模约可达1290亿元，全球市场规模将超过4362亿元。

业内提出“网络即算力”的观点，认为集群整体有效算力的释放高度依赖芯片之间高速可靠的数据传输能力。发展自主可控、高性能、可编程的DPU，对夯实国内算力网络底座、提升产业链供应链韧性具有现实意义。国产DPU已在运营商、金融、能源、互联网等行业落地应用。

【AICOR 点评】算力竞争正在从“单芯片性能”转向“系统级效率”，DPU是这一转折的关键变量。对企业AI重构而言，部署大模型与Agent不能只看GPU算力，还要关注网络、存储、调度与DPU协同形成的“有效算力”。AICOR建议企业在规划AI基础设施时，把算力成本从“买卡”扩展到“全栈效率”，通过算电协同、网络优化与资源调度，降低单位token、单位任务的真实成本。