當下，算力已從技術概念躍升為國家戰略資源。公開數據顯示，截至2024年9月，中國算力總規模達246EFLOPS，位居世界第二;截至2023年底，算力總規模達230EFLOPS，智能算力規模達70EFLOPS，增速超70%。
“東數西算”樞紐節點智算規模超八成
從國家數據局了解到，中國算力資源布局進一步優化，全國一體化算力網加快構建。最新數據顯示，截至今年一季度，中國“東數西算”八大樞紐節點算力總規模達到每秒215.5百億億次浮點運算，其中，智能算力規模占樞紐節點算力總規模的80.8%;樞紐節點間20毫秒時延圈已基本實現，用戶體驗進一步提升;試點開通9條“公共傳輸通道”，為中小企業、科研機構提供彈性網絡服務，有助于生產經營和研發創新。
中國作為全球第二大數字經濟體，正通過"東數西算"工程重構算力版圖。這場以智能算力為核心的生產力革命，正在重塑產業競爭格局。
智能算力行業核心進展：基礎設施重構與技術突破雙輪驅動
(1)空間布局：從分散到集約的效率革命
"東數西算"工程通過貴州、內蒙古等樞紐節點承接非實時算力需求，長三角、京津冀等樞紐保障實時性業務，形成"算力西移、數據東輸"的協同網絡。這種布局使數據中心PUE值(能源效率)平均下降0.3，年節電量相當于三峽電站發電量的1/10。華為云最新白皮書顯示，樞紐節點間數據傳輸成本較傳統模式降低40%，為自動駕駛、工業仿真等高密度計算場景提供經濟性支撐。
(2)技術躍遷：智能算力的"專用化"突圍
傳統CPU算力在AI訓練場景中效率不足10%，而專用芯片(如GPU、NPU)的算力密度提升300倍。燧原科技研發的邃思2.5芯片實現147TFLOPS算力，能效比達行業平均水平的2.3倍。更值得關注的是，存算一體架構、光子計算等前沿技術開始進入工程驗證階段，中科院團隊研發的光子芯片在圖像識別任務中展現10倍能效提升潛力。
(3)服務創新：普惠算力的生態構建
9條"公共傳輸通道"的開通，標志著中國首次實現算力服務的"水電化"供給。阿里云"算力共享池"模式下，中小企業可按需調用1000P級算力資源，成本僅為自建集群的1/5。科研領域表現更顯著：上海超算中心通過算力共享，使新材料研發周期從3年縮短至6個月，這種"創新加速器"效應正在向生物醫藥、量子計算等領域延伸。
據中研產業研究院《2024-2029年中國智能算力行業發展趨勢與投資研究咨詢報告》分析：
當智能算力突破物理限制，其價值不再局限于計算本身，而是成為連接數據要素、算法模型、應用場景的"價值中樞"。以自動駕駛為例，毫秒級時延的算力網絡使路側感知數據實時上傳云端處理，車端算力需求降低60%;在智能制造領域，邊緣算力節點與云端AI平臺的協同，使產線故障預測準確率提升至92%。這種"算力+場景"的深度融合，正在催生新的產業分工體系：算力運營商專注基礎設施建設，算法開發商深耕垂直領域模型，應用服務商構建場景解決方案，三方形成"鐵三角"生態。
智能算力行業挑戰與未來：向深水區進發的三大命題
(1)技術瓶頸：從"跟跑"到"領跑"的跨越
盡管中國智能算力規模全球領先，但在7nm以下先進制程、EUV光刻機等關鍵技術領域仍存在"卡脖子"風險。更深層次的挑戰在于基礎理論創新——當前90%的AI模型仍基于Transformer架構，如何突破馮·諾依曼體系限制，實現類腦計算等顛覆性創新，需要產學研的深度協同。
(2)綠色轉型：算力增長與碳中和的平衡術
數據中心年耗電量已占全社會用電量2.6%，若延續傳統發展模式，2030年將突破4%的臨界值。液冷技術、余熱回收等創新雖使PUE降至1.1以下，但大規模應用仍面臨成本壓力。曙光數創的浸沒式液冷方案已實現單機柜功耗降低30%，這種綠色技術的產業化推廣，將成為行業可持續發展的關鍵。
站在產業變革的臨界點，中國智能算力發展呈現出鮮明的"三重屬性"：作為國家戰略資源，其布局優化關乎數字經濟安全;作為生產要素，其配置效率決定產業競爭力;作為創新載體，其應用場景拓展將重塑人類生產生活方式。當"東數西算"工程將算力成本壓縮至十年前的1/20，當存算一體芯片突破能效墻，當量子計算開始滲透金融模擬領域，我們正在見證一場靜默卻深刻的生產力革命。
未來的競爭，不僅是算力規模的比拼，更是算力生態構建能力的較量——誰能率先實現"算力-數據-算法"的深度融合，誰就將掌握數字經濟時代的"操作系統"。
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