低空经济缺的不是飞机，是算力

低空经济热闹了两年：机型在取证，航线在开城，起降场在画图。但把产业账本翻到底层，会发现一个被普遍低估的约束——真正卡住低空经济规模化落地的，可能不是飞机，而是算力。

这不是危言耸听。本土AI芯片刚迎来历史上最好的收入增长期，可供给仍然远远追不上需求；而低空空管、无人机物流调度、eVTOL适航仿真，没有一样离得开大规模智能算力。当云厂商和大模型在抢卡抢到白热化，低空经济的算力底座在哪里，值得每个从业者认真算一笔账。

📈 一、算力半年报，先给低空提了个醒

最好的行业叙事，往往藏在财报季里。

半年报披露窗口刚刚落幕，在算力紧缺的大环境下，本土AI芯片厂商交出了一份集体报喜的成绩单：多家厂商实现同比翻倍甚至数倍增长，而且从一季度到二季度是一个明显的加速过程。

这背后对应的，是本土算力建设的飞速扩张。据工信部数据，截至上半年，中国智能算力规模已达2185 EFLOPS（FP16），同比增长177%。更值得注意的是增速的斜率——按照此前披露的数据计算，仅二季度一个季度，全国智能算力规模就新增了约303 EFLOPS。

对低空经济而言，这组数字是双重信号：一方面，全国的算力底座确实在快速变厚，低空系统未来有得可依；另一方面，这些算力几乎全部被大模型训练和推理优先锁定，低空只是排队者之一。

好日子是芯片厂的，排队焦虑是低空平台的。

⚡ 二、低空为什么比大模型更怕断算力

先看一个场景：一架物流无人机从写字楼天台起飞，五公里外是另一架巡检直升机，下方是数以百计的地面移动目标。空管系统要在秒级完成感知识别、冲突探测、航路动态调整——每一个环节，都是算力密集型任务。

低空经济对算力的消耗，大致分三层：

第一层是感知。城市低空的监视依赖雷达、ADS-B与视频融合，视频流的AI识别本质上是推理算力的持续消耗，且是7×24小时不能断的刚性负载。

第二层是调度。低空飞行服务平台的动态航路规划、冲突解脱，在大规模机队下会从规则计算滑向模型推理，算力需求随在飞架次指数级上升。

第三层是研发端。eVTOL的气动仿真、适航验证场景复现，都是训练级算力的大户。取证机型越多，这块需求越旺。

与大模型"一次训练、长期推理"的负载曲线不同，低空算力是实时性极强、可靠性要求极高的运营型负载。训练可以排队，空管不能排队——这决定了低空系统对算力供给的确定性要求，比绝大多数互联网业务都苛刻。

业内私下流传的判断是：未来几年低空平台之间拼的，表面是航线资源，底层其实是算力资源的锁定能力。

⚠️ 三、供需剪刀差，三倍的缺口怎么填

缺口的量级，官方数据已经说得很直白。

按信通院的数据，中国AI算力需求的增长速度，差不多是供给增速的3倍多。也就是说，即便智能算力规模一年翻近两倍，需求的跑得更快。

更麻烦的是外部约束。美国仍然卡住中国的模型厂商获得英伟达最先进的AI芯片，甚至计划从"管实物"延伸到"管算力使用权"。与此同时，本土芯片的产能仍在爬坡，与模型和云厂商的适配与运维也需要进一步磨合。

两位重量级人物的判断，划定了紧缺的时间边界。DeepSeek创始人梁文锋认为，国产AI芯片正面临历史机遇，以往短板的CUDA生态可以通过AI编码解决，而未来两年的核心瓶颈还是在产能。阿里巴巴的吴泳铭则给出更长的时间轴：紧缺至少持续到2030年。

这对低空经济意味着什么？很直白：在2030年之前，低空平台别指望在公开市场上轻松买到充足的、便宜的智能算力。当大模型厂和云厂把新增产能消化殆尽，低空空管这类准公共基础设施，必须更早地、更主动地去锁定供给——要么绑定地方智算中心，要么在平台建设之初就把算力列入与起降场同等级的基础设施预算。

慢一步，等来的可能就是限流和涨价。

💰 四、云厂抢卡，低空平台在排队等座

钱花出去的速度，比融进来的速度更快。

阿里巴巴与腾讯在最近一个季度花掉了超过1200亿元人民币，DeepSeek今年已经向AI算力投入了100多亿元。面对AI芯片供给不足，头部玩家的共识非常一致：融资固然要快，但把钱赶紧变成算力，更要快。

这背后是一个残酷的优先级秩序。云厂商的资本开支，第一顺位永远是自家的模型训练和云上推理业务；其次是签约的大客户。而低空飞行服务平台，多数以政企合作项目的形态存在，单体合同金额有限，采购周期长，在算力分配的排序里天然靠后。

一位低空平台方向的从业者私下感慨：项目里最贵的往往不是飞机，是算力预算，而且经常谈三轮才批下来。

推演一步，低空算力的现实解法大概率是三条路：

• 地方智算中心兜底。各地为低空经济建的智算设施，最合理的定位就是城市空管系统的专属底座，政务属性反而绕开了市场化抢卡的挤压；
• 边缘算力前置。把推理负载下沉到起降点和通信基站侧，降低对中心云的实时依赖；
• 与云厂商签长约。趁2027年前头部芯片厂商仍在冲收入规模的窗口期，锁定多年期算力价格。

低空不是一个能靠"随用随买"活下来的行业，它必须提前占座。

🔀 五、本土芯片分化，低空的窗口在2027

紧缺的红利，正在把本土芯片厂商推向分化。

连续大幅亏损的寒武纪，已经在去年扭亏为盈，并在其股权激励方案中设定了2028年的营收目标。业内推算，如果需求和产能继续按照目前的节奏增长，领先的AI芯片企业有望在2027年前后陆续跨过盈亏平衡线。

这个时间点对低空经济别有意味。2027年前后，正是多家整机厂载人商业化推进的关键阶段——eVTOL从取证走向运营，运营规模起来的那一刻，空管与调度算力的需求会同步放量。

两条曲线在此交汇，构成一个难得的窗口：

• 芯片厂商跨过盈亏平衡后，仍有冲收入规模的动力，愿意为低空这类新场景做定制适配与长期供货承诺；
• 低空运营侧恰好在此时需要确定性供给，双方存在天然的匹配动机。

当然，窗口不等于必然。本土芯片与低空负载的适配、运维磨合同样需要时间——这与芯片厂和模型云厂商之间正在经历的磨合是同一个逻辑。谁先开始做适配验证，谁就在2027年的窗口里握有先手。

小结

算力，正在成为低空经济叙事里最沉默也最硬的约束。178%的智能算力增速、3倍的供需剪刀差、直到2030年的紧缺预期——这三个数字共同指向一个判断：低空经济的下一阶段竞争，将从"谁有飞机、谁开航线"，转向"谁锁定了算力、谁建好了空管底座"。对地方政府和平台企业而言，把算力写进低空基础设施清单，或许比再多签一个起降场意向书更紧要。窗口期就在2027年前后，留给排队者的时间，不多了。