工作人員在中國移動（甘肅·慶陽）數據中心機房巡檢。新華社記者 郎兵兵攝

  中國移動日前宣布建成全國首個覆蓋“通、智、超、量”（通算、智算、超算、量子計算）四算融合的算力網絡，算力服務器規模超100萬臺，智算規模超43EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），并網21家智算中心、3家國家級超算中心、3家量算中心，可調度算力資源占全國六分之一。

  專家認為，以數智化為主要特征的新一輪科技革命和產業變革深入發展，數據成為新生產要素，算力成為新基礎設施和基礎能源，人工智能成為新生產工具，推動經濟社會從“互聯網+”“5G+”向“人工智能+”加速轉變，對算網基礎設施演進提出新要求，也帶來新機遇。

  算力規模不斷擴大

  作為人工智能發展的基石，算力已成為重要的基礎設施之一，算力需求呈爆發式增長。數據顯示，截至2024年底，我國算力總規模達280EFLOPS，其中智能算力規模達90EFLOPS，占比超過30%。同時，算力基礎設施發展成效顯著，梯次優化的算力供給體系初步構建，算力基礎設施綜合能力明顯提升，算力產業不斷創新發展，持續賦能千行百業。

  國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布的《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，DeepSeek帶來的算法效率提升并未抑制算力需求，反而因更多用戶和場景的加入，推動大模型普及與應用落地，帶動數據中心、邊緣及端側算力建設，驅動算力需求增長。中國智能算力增速高于預期。預計未來兩年，中國智能算力仍將保持高速增長。2025年，中國智能算力規模將達到1037.3EFLOPS，較2024年增長43%；2026年，中國智能算力規模將達到1460.3EFLOPS，為2024年的兩倍。

  在日前舉辦的2025中國移動云智算大會上，中國移動董事長楊杰表示，通用人工智能技術的創新突破、廣泛應用，將大幅提升算力使用效率，釋放算力服務新需求。算力總量將呈指數增長。未來3年，我國智能算力規模增長將超2.5倍，年均復合增速近40%。算力結構也將出現顯著變化，推理算力需求將超過訓練算力需求。未來3年，推理算力年復合增速將達到訓練算力的近4倍；到2028年，推理算力規模將超過訓練算力規模。這一進程將給算網發展注入新的動能，推動產業進入新一輪增長周期。

  據介紹，中國移動建成13個全國性、區域性智算中心節點，打造多個超大規模智算中心。算網大腦已規模商用，在京津冀、長三角等4個樞紐級、區域級算力節點落地，特別是在長三角樞紐蕪湖集群算力公共服務平臺，打造了全國首個“四算合一”的國家樞紐算力調度平臺。

  日前新建的全國首個“四算合一”算力調度平臺，可以支持每天最高上億次的算力調用。中國移動云能力中心副總經理孫少陵告訴記者，算力網絡的核心是用強大的網絡將分散的算力資源匯聚聯通，再通過算網大腦對資源動態全局智能調度和任務分發。算網大腦是算力網絡的智能中樞系統，通過全局算網調度可以提供更低成本的算力服務，打造供需精準匹配的算力供給新生態，支撐全國一體化算力體系構建，賦能千行百業數字化升級。

  算力結構優化重構

  “人工智能的快速發展驅動算力布局優化重構。”國家數據局副局長夏冰表示，今年以來，DeepSeek等大模型問世，引發全球人工智能領域對算力需求發展變化的新一輪思考。從布局看，以需求適配的大規模集群仍是人工智能發展的戰略重點，人工智能的規模法則依然有效。同時，“規模節點部署+熱點區域優化+邊端適配”的算力布局成為明確趨勢。深刻洞察人工智能技術發展，深入細分應用場景類型，深度推進自主算力的芯片發展，對當前布局算力、優化算力結構愈加重要。

  綠色化、智能化趨勢推動算力供給方式重構。發展綠色節能、高效智能的算力已成為產業共識。要實現社會算力的最大化集約應用、普惠供給，需重點解決當前算力供給側余缺并存、中小需求側應用門檻偏高等問題。通過探索開展算網一體智能調度，為重點群體尤其是中小企業提供算力、運力和存力的最優適配方案，實現算力的泛在普惠應用。

  場景化應用帶動算力服務模式重構。在人工智能應用牽引下，算力的租賃邏輯和互聯網數據中心商業模式將迎來重構，算網服務正在從傳統的資源式服務向任務式服務、MaSS（模型即服務）服務拓展升級，并從互聯網金融向工業、交通、自然資源等行業深度滲透。算力入戶、入企、入園、入校的應用需求，推動算力服務泛在化、普惠化發展，形成人人可及、處處可用、按需服務的算力發展新生態。

  《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》認為，DeepSeek基于算法層面的極大創新，對中國乃至全球的人工智能產業帶來深刻變革，算法成為驅動人工智能發展的核心引擎，正牽引著算力發展，也驅動了計算架構和數據中心變革。

  其中，在計算架構方面，為了滿足大模型對計算資源的高需求，提升單節點的計算性能變得至關重要。在數據中心方面，節點故障率隨著集群規模增長而上升，數據中心需要更加高效的監控體系和先進的故障恢復機制。此外，部分智算中心出現了在實際運營中算力利用率未達預期的情況，智算中心發展需要解決算力資源利用率低的問題。

  降低算力利用成本

  企業應用人工智能大模型后，算力需求增長迅猛，需系統性規劃以平衡性能與成本。360集團創始人周鴻祎認為，企業應用人工智能時，基座大模型的選擇至關重要。應首選可專有化、私有化部署的大模型，既能防止數據泄露、響應迅速，又可定制對接企業知識庫，且因為模型開源免費，成本近乎為零。在選好基座模型后就要規劃算力。由于企業內通常是多個模型協同工作，所以一般采用分布式算力網絡。大型企業可自建算力中心或購買一體機，中小企業則可在電腦上部署蒸餾模型，即減少模型的計算量和存儲需求，同時保持較高的性能。

  中央網信辦信息化發展局副局長方新平表示，應加強通算、智算、超算多元算力的融合發展，進一步優化算力資源結構，提高算力利用水平，降低算力利用成本。

  “國家數據局將持續深化數據要素市場化配置改革。繼續開展先行先試，發揮市場在資源配置中的決定性作用，擴大公共傳輸通道試點應用范圍，多路徑降低中小企業算力使用成本，形成政府與市場高效協同配置資源的合力。”夏冰說。

  楊杰介紹，中國移動將建設超大規模的“算力工廠”。推動萬卡級、千卡級智算中心的倍增擴容，積極開展十萬卡智算中心前瞻研究，建設“集中化+分布式”推理算力資源，形成“中心集約、邊緣泛在、中訓邊推、訓推一體”的智算體系。

  方新平建議，加大算力高質量供給，夯實算力基礎底座。加快算力核心軟硬件研發，推動集成電路、并行架構、高速存儲等關鍵技術突破，加快算力計算、算力調度、智能運營等技術發展，推動算力技術系統性創新，持續優化算力基礎設施布局，促進東中西部聯動互補。

  “我們將堅持全國多元算力一體化、東中西部算力一體化等5個統籌，優化全國算力資源布局，推動算力布局與區域經濟社會協調發展、算力基礎設施建設與能源等的安全協同布局。”夏冰說。（記者 黃 鑫）