低空经济，算力去哪了？

半年报窗口刚关上，本土AI芯片厂商交出了历史上最好看的一份成绩单：多家厂商收入同比翻倍甚至数倍，而且一季度到二季度还在加速。

热闹是芯片厂的，但账不能只算一半。低空经济——无人机物流、eVTOL、城市低空空管平台——本质上也是一个吃算力的行业。当智能算力同比暴增177%仍然不够分的时候，一个残酷的问题摆在低空从业者面前：你的算力，排在第几位？

这篇文章，我们就把这笔算力账摊开来算。

📈 芯片的好日子，先轮到谁？

算力紧缺不是新闻，紧缺到芯片厂商集体数钱，才是新闻。

先看一组刚落地的数据。据工信部，截至上半年，中国智能算力规模达2185 EFLOPS（FP16），同比增长177%。更值得注意的是节奏：按此前披露数据计算，仅二季度一个季度，全国智能算力规模就增加了约303 EFLOPS——单季增量接近总量的六分之一，建设速度肉眼可见地在踩油门。

这直接反映在芯片厂商的报表上。半年报季，多家本土AI芯片公司收入同比翻倍甚至数倍增长，且环比加速。曾连续大幅亏损的寒武纪，已经在去年扭亏为盈，其在股权激励方案中设定了2028年营收目标——资本市场对这类公司的估值逻辑，正在从"讲故事"切换到"看交付"。

但好日子的另一面是：缺口比增量更大。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，全国上下拼命建算力，依然追不上需求的膨胀。

为什么会这样？两个原因。其一，美国仍卡住中国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"——外部供给被掐断，需求全部涌向本土产能。其二，本土芯片产能仍在爬坡，与模型和云厂商的适配、运维还需要磨合，实际可用算力的释放速度慢于纸面数字。

供需矛盾决定了：这场算力紧缺红利，短期内不会结束，而分配权，掌握在出价最高、体量最大的买家手里。

🧠 低空经济的算力，花在哪儿？

很多人以为无人机靠的是翅膀，其实靠的是看不见的算力。

一个场景：某城市跑无人机外卖，一架飞机从起飞到降落，背后是一条完整的算力链——航路规划和动态避障要在云端实时计算；天气、禁飞区、临时管制信息要靠低空空管平台实时分发；订单调度系统要在几百个起降点之间做全局最优分配；到了飞机本体，边缘侧还要做视觉识别和实时决策。再看eVTOL，适航认证阶段的海量仿真验证、运营阶段的航线能量管理，哪一样都不是省油的灯。

把这些拆开，低空经济的算力需求大致分三层：

训练层，低空场景的仿真环境构建、气象预测模型、空域流量预测，本质都是AI模型训练，吃的是高端训练卡；推理层，城市级低空空管平台要同时服务成百上千架飞行器的实时状态计算与冲突告警，是典型的高并发推理场景；边缘层，机载算力受限，越来越多玩家选择"端云协同"——机端做轻量决策，重计算回传云端。

这意味着什么？低空经济不是算力市场的旁观者，而是和AI大模型站在同一个柜台前排队取货的买家。区别在于：云厂商买算力是主粮，低空平台买算力是配菜。

⚠️ 需求是供给的3倍，谁先让路？

排队的时候，块头小、嗓门低的，往往先被挤出去。

3倍多的供需缺口，意味着算力分配一定有优先级。第一梯队是云厂商和模型厂商——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。这些巨头不仅出价高，而且自建数据中心、锁定长协、直接向芯片厂下大单，把最优质的供给提前锁死。

第二梯队才是行业用户——政务低空平台、物流运营商、eVTOL主机厂。据多位接近地方低空平台的业内人士私下透露，部分城市的低空管理平台在扩容推理算力时，拿卡周期明显拉长，一度要靠市级专项协调才能排上货——这话虽是私下流传，却和整个市场的供需结构完全对得上。

这里有一个容易被忽略的结构性问题：低空经济的算力需求，有相当一部分是准公共品。空管平台、气象服务、冲突告警，单个企业没有动力也没有能力自建，只能依赖政府主导的集中采购和云租赁。而政府侧的预算节奏、招标周期，天然慢于阿里的资本开支节奏。

吴泳铭判断，算力紧缺至少持续到2030年。梁文锋则认为，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，未来两年的核心瓶颈还是在产能。两位掌门人的判断指向同一个结论：到2030年之前，算力都是紧平衡，低空场景的算力获取，拼的不是钱，是政策位次。

对低空从业者来说，破局路径其实清晰：一是把低空算力需求打包进"新基建"叙事，争取进入地方政府算力统筹盘子，而非在商业市场高价抢卡；二是在技术架构上做减法——能用轻量模型就不用大模型，能端侧解决就不回传云端，把宝贵的云端算力留给真正的高并发场景。

💰 钱要赶紧花，账要慢慢算

面对紧缺，比融资速度更快的，是把钱赶紧花出去。

这是当下算力市场最真实的众生相：云厂商和模型厂商都在抓紧融资，融到之后第一件事不是扩团队，而是下单锁产能。阿里和腾讯一个季度花掉1200亿，DeepSeek一年投入100多亿，这种烧钱烈度背后是一个共识——晚一个季度拿到算力，就可能晚一年跑出模型能力。

这个逻辑对低空经济同样成立，只是烈度不同。eVTOL主机厂和无人机物流运营商同样处于"先投入、后收入"的烧钱周期：适航取证要钱、航线开辟要钱、低空平台接入要钱，如今还要加上算力租用和机载芯片成本。行业推演认为，领先的AI芯片企业有望在2027年前后陆续跨过盈亏平衡线——如果算力供给和产能继续按目前节奏增长。这对低空行业是个间接利好：芯片厂商盈利改善，意味着2027年后供给端扩产意愿增强，低空场景拿卡的难度和成本有望边际下降。

（注：上图为产业链常见成本结构的示意性拆分，用于说明成本感知框架，非某一家公司的实际数据。）

对运营方而言，真正的算力账本要算三笔：单位架次的云端推理成本、平台建设的一次性算力投入、机载芯片的BOM成本。当无人机物流还在为单票毛利挣扎的时候，算力成本每上升一个点，都是直接从利润表上剜下来的肉。这也是为什么头部的物流运营商开始自建边缘机房、与芯片厂商联合定制机载计算方案——在紧缺时代，锁定供给本身就是竞争力。

反过来，算力紧缺也在帮低空行业做一次供给侧出清：拿不到算力、融不到钱的小玩家会掉队，行业集中度将向拥有政企资源和技术纵深的公司收敛。

🗺️ 结语：算力即空域

过去抢的是空域，未来抢的是算力，而两者正在变成同一件事。

低空经济的故事，讲了两年的空域改革、适航取证、商业化落地，但支撑这一切的底层资源正在悄悄换轨。当智能算力以177%的速度扩张仍然供不应求，当需求增速达到供给的3倍多，算力已经取代物理空域，成为低空经济最刚性的瓶颈资源。

往后看两年，三个确定性值得关注：其一，本土芯片产能在2027年前后有望实质性缓解，低空场景的算力成本曲线将随之下移；其二，低空算力的获取将越来越依赖"入盘"——进入政府算力统筹和专项支持，单打独斗的采购模式会被边缘化；其三，端云协同架构会成为低空系统的标配，谁先把算力需求做轻，谁先跑出单位经济模型。

对低空行业的从业者，一句话送别这个季度：别只盯着天上那张空域图，先看看机房里还有没有你的位置。