中共深圳市委发布‘十五五’规划建议，强调推进人工智能产业高质量发展，推动具身智能规模化应用。深圳将加快培育新型智能终端集群，支持人形机器人、脑机接口等行业。通过强化公共数据开放和行业数据使用，建设全球领先的算力基础设施体系，并推动国产操作系统生态及自主可控的人工智能计算芯片发展。规划提出拓展人工智能在公共服务与商业领域的应用场景，促进‘人工智能+’行动落地，赋能千行百业。同时，加强人工智能治理，完善法规政策，并推动科研范式变革，加速科技创新突破。深圳还计划建设人工智能学院，推进全学段和社会通识教育，为产业发展提供人才支撑。

12月26日，汉腾科技在江苏兴化举办算力服务器产线投产暨人工智能产业园规划发布会，宣布年产能达十万台的国产算力服务器产线正式投产，首批产品集成龙芯中科处理器与太初元碁AI加速卡。同日，汉腾科技与太初元碁等签署‘五大万卡集群项目’协议，推动高集成化算力基础设施落地，相关成果将覆盖石家庄、承德、兴化等地智算中心，助力华北、华东算力服务网络建设。太初元碁联合创始人乔梁介绍，公司依托自研AI加速卡及系统解决方案，已参与多个国家级算力项目，服务超200家高校企业。此外，兴化人工智能产业园规划发布，将打造国产算力全产业链生态。

12月18日，在首届光合组织人工智能创新大会（HAIC2025）主论坛上，商汤科技、大晓机器人与中科曙光宣布达成战略合作。三方将围绕国产化人工智能基础设施和具身智能关键技术展开合作，依托各自技术与产业优势，共同建设软硬一体的“算力基础设施+世界模型+具身智能”生态。此次合作旨在加速AI能力向物理世界的延展，推动国产化AI生态发展。

12月17日，重庆市发布《重庆市推动“人工智能+”行动方案》，提出构建重庆数据中心集群与跨域共享协同的算力供给体系。重点推进“东数西算”工程，加快建设本地高性能智能算力基础设施，并推动云边端一体化协同发展。同时实施“疆算入渝”工程，通过市场化方式引导企业赴新疆投资建设智能算力设施，持续扩容提质重庆（新疆）算力基地。此外，将建设高带宽算力传输网络，升级西部（国家）算力调度平台，实现多元异构算力灵活调度与统一服务，助力算力产业链发展。

12月7日，在2025数智科技生态大会主论坛上，中国电信董事长柯瑞文表示，将加快推进算力基础设施建设，打造面向AI的新一代弹性AIDC，强化国产算力芯片适配。同时推出“息壤”算力互联调度平台2.0，提升算力互联调度能力，为客户提供全流程闭环服务。中国电信将持续夯实数据底座，推动高质量数据集治理与可信流通工具链建设，融合自有、开源和第三方数据集，赋能AI模型应用。此外，公司将强化绿色低碳发展，推进绿色基站与绿色AIDC建设，创新用能结构转型，探索算电协同新模式。

中信证券11月29日研报指出，AI大模型与应用快速发展依赖算力基础设施投入，高性能、低延迟网络是关键。光互联技术在Scale up渗透率提升和Scale out价值量升级推动下，迎来重大机遇。当前，AI网络对厂商研发、交付能力及新技术布局要求提高，头部厂商优势显著。中信证券看好国内光通信龙头公司潜力，维持通信行业“强于大市”评级。

11月12日，商汤科技宣布其合资公司商汤沙特SenseTime MEA与沙特国王大学达成合作，计划在当地建设基于中国国产芯片的算力基础设施。此举将推动沙特在教育、文旅、智慧城市、医疗和能源等领域的发展。商汤沙特通过本地智算中心提升性能、降低成本，并促进科研与产业生态发展。此次合作涵盖教学、科研及人才培养，引入AI辅助教学与实战项目机会。商汤自2018年起研发AI芯片，2020年成功流片STPU芯片，今年上半年收入达23.58亿元人民币，亏损收窄50%。

2025年11月12日，世界动力电池大会在四川宜宾开幕。协鑫集团董事长朱共山指出，动力电池产业的突破关键在于源端材料，绿色低碳成主要趋势。协鑫正联合英伟达、华为等企业，推进能源大模型研发与算力基础设施建设，构建时序、视觉、语言和寻优策略四大模型体系，聚焦分布式能源、虚拟电厂及清洁能源智慧生产三大场景，为能源系统注入智能驱动内核。动力电池+储能+AI将重塑能源未来。

摩根大通最新报告显示，未来五年内，人工智能领域将迎来5万亿至7万亿美元的融资需求，用于支持AI算力基础设施扩张。超大规模数据中心运营商是主要资金需求方，其每年将约5000亿美元（总收入约7000亿美元）投入资本支出。报告指出，这一趋势将显著推动全球债券和银团贷款市场增长。为弥补资金缺口，市场需整合资本市场资源，支持AI数据中心建设、芯片研发及应用场景落地。财联社11月11日电，此预测凸显AI热潮带来的巨大经济潜力与挑战。

10月11日，工信部等七部门发布《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》，提出加强新型信息基础设施建设，深化“5G+工业互联网”应用，按需布局算力基础设施，加速算力与行业融合。方案强调提升工业数据要素供给，推动数据资源化、资产化和要素化，建设高质量行业数据集。同时，推动人工智能技术与服务型制造融合，引导通用大模型、行业大模型和智能体在重点场景应用，并提升网络和数据安全保障能力。