進入 “十五五” 周期，全球 AI 技術加速迭代，大模型參數規模持續擴張，智能體、具身智能、世界模型催生指數級算力需求，算力產業由單點設施建設向算網融合、算電協同、跨域調度體系化方向演進。當前北京智能算力供給規模持續擴容，萬卡級、十萬卡級智算集群加速落地，國產算力全棧生態驗證持續推進。
算力這個詞在過去幾年里經歷了一次微妙的語義遷移。它曾經是技術圈內部的術語，被用來描述服務器集群的運算能力，普通人不關心，也不理解。但大模型的出現改變了這一切。當每一次AI對話、每一張生成圖片、每一段智能體執行的任務都被拆解為“詞元”的吞吐與消耗時，算力從后臺走到了前臺，從技術指標變成了經濟指標。而北京在這條賽道上的位置，遠比“擁有多少臺服務器”復雜得多。
一、供給格局
理解北京算力行業的第一層邏輯，需要先看清一個結構性約束：北京不可能在本地無限堆砌算力。土地資源有限、電力供應緊張、能耗指標剛性，這些硬約束決定了北京的算力戰略必須走一條與眾不同的路。
北京選擇的路徑是“京內筑基、京外拓源”。這個表述的精妙之處在于，它承認了本地供給的邊界，同時將邊界之外的資源納入了自己的調度半徑。京內層面，北京按照靠近產業集聚區、靠近新能源富集區、靠近山區的原則，在延慶—門頭溝—房山、昌平—海淀、亦莊—通州等區域布局超級節點和行業節點。
京外層面，“銀河算廊”工程的構想更為宏大。環京算力供給走廊引導企業在河北張家口、廊坊和天津武清建設大規模算力集群，西部算力供給走廊則延伸到內蒙古、寧夏和青海，布局訓練算力集群。這種空間分工的意圖是清晰的：訓練任務對時延不敏感，可以放在西部低電價區域;推理任務需要靠近用戶，留在京內或環京。算力互聯網的作用，就是讓這種地理上的分離不構成使用上的障礙。
中研普華研究院撰寫的《2026-2030年北京算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析報告》顯示：未來的智算中心將不再是孤立的耗能大戶，而是與綠色能源深度綁定的“算電協同”節點。北京在這一點上的實踐頗具前瞻性——推進存量數據中心綠色低碳改造，對能效超標的數據中心征收差別電價，探索數據中心余熱利用和算電協同示范項目。這些措施的含義是，算力的擴張不再以不計代價的能源消耗為前提，綠色低碳正在從“加分項”變為“準入門檻”。
二、需求驅動
北京算力需求的結構正在發生一次深刻的位移。中研普華的研究指出，過去幾年智算需求主要集中在大模型的云端訓練環節，但隨著大模型商業化落地加速和AI智能體的普及，產業重心正在快速向“應用推理”端傾斜。
訓練算力的特點是集中、大規模、長周期，對單卡峰值算力和集群組網能力要求極高。推理算力的特點則截然不同：分布式、高并發、低時延，對性價比和響應速度的要求遠高于峰值性能。當需求重心從訓練轉向推理時，算力供給的邏輯也必須隨之調整。北京在這一轉變中的優勢在于，它擁有全國最密集的大模型企業和最活躍的AI應用生態。截至2025年，北京備案大模型數量持續居全國首位，頭部大模型累計注冊用戶規模龐大，面向全國大量機構提供API接口服務。這種“模型密度”本身就是推理算力需求的直接來源。
北京在2026年提出的“詞元經濟”概念，將這種需求邏輯推向了更清晰的層面。根據《北京市加快詞元經濟發展的行動方案》，詞元被定義為人工智能處理信息的基本計量單位，大模型每回答一個問題、生成一段代碼、調用一次智能體服務，背后都伴隨著詞元的處理和生成。
這種轉化對算力行業的意義是深遠的。當算力的價值可以通過詞元吞吐量來衡量時，行業競爭的焦點就從“建了多少P”轉向了“產出了多少有價值的智能服務”。北京率先建立詞元工廠分級評價標準，涵蓋模型適配數量、詞元吞吐速度、首字延遲、緩存命中率等指標，本質上是在為這種服務化模式建立質量基準。
根據中研普華研究院撰寫的《2026-2030年北京算力“十五五”產業鏈全景調研及投資環境深度剖析報告》顯示：
三、產業鏈縱深
北京算力產業鏈的厚度，體現在它幾乎覆蓋了從芯片到應用的全部關鍵環節。中研普華在算力產業鏈全景分析中，將上游定位為AI芯片、服務器、存儲、光模塊、液冷散熱等核心硬件，中游為智算中心建設運營與算力調度平臺，下游為人工智能、智能制造、自動駕駛等應用場景。北京在這三個層面都有代表性企業布局。
上游硬件環節的國產化替代正在加速。海光信息、寒武紀等企業的AI芯片已在政務、金融等場景實現規模化部署，龍芯中科在自主指令集CPU領域建立了獨特定位。中科曙光于2026年投運的萬卡級超集群，建成了國內首個超大規模國產AI算力池，兼容多元生態并優化了大量大模型。
中游算力服務環節的競爭格局正在分化。三大電信運營商憑借網絡資源和政企渠道優勢占據重要位置，頭部互聯網企業依托自身模型需求構建大規模集群，而專業的算力服務商則在異構資源調度和優化能力上建立差異化。北京并行科技等企業的實踐表明，算力服務的核心能力正在從“擁有多少資源”轉向“調度得多好”——高性能計算應用優化方法、專業工具和資深技術團隊的組合，決定了客戶能否以更低的成本獲得更高的有效算力。
光模塊和液冷散熱等配套環節的景氣度，從側面印證了算力基礎設施建設的強度。高速光模塊的供需緊張狀況持續，國內主要廠商的出貨量和收入預期均呈上升態勢。液冷技術從“可選方案”變為“主流選擇”，冷板式和浸沒式方案在新建智算中心中的滲透率快速提升。
四、競爭位勢
將北京放在全國算力版圖中審視，它的競爭位勢是獨特的。中研普華在區域算力研究中指出，京津冀地區集聚了航天信息、三大電信運營商及曙光信息等企業，覆蓋算力上游硬件與中游算力設施、安全服務全鏈條，凸顯核心樞紐的技術與資源整合優勢。這種“全鏈條覆蓋”的能力，是大多數城市不具備的。
但北京的獨特之處更在于“算力—模型—應用”三層之間的緊密咬合。全國范圍內，很少有城市同時擁有如此密集的大模型企業、如此活躍的AI應用場景和如此完整的算力硬件供應鏈。當一座城市既生產詞元(通過大模型)，又消費詞元(通過智能體應用)，還制造生產詞元所需的算力設備時，它就在算力經濟的價值鏈條上占據了多個關鍵節點。
約束同樣真實存在。能耗指標的剛性、電力成本的上升壓力、以及算力設施與城市空間之間的張力，都是北京必須持續面對的課題。中研普華在算力基礎設施研究中提到的“算力供給結構性過剩與短缺并存”現象，在北京同樣存在——通用算力的利用率可能不足，而高端推理算力仍然緊缺。解決這個矛盾，需要的不是更多的機柜，而是更精準的調度和更靈活的資源配置機制。
五、未來展望
展望北京算力行業的中長期走向，一個值得深思的判斷是：北京的算力戰略最終指向的，可能不是“成為算力供給大市”，而是“成為智能服務輸出強市”。
中研普華在趨勢研判中將“算力服務化與算電協同深度融合”列為未來主導趨勢之一，認為算力調度將打破地域與物理邊界，實現邏輯一體、智能協同。北京正在實踐的就是這種“邏輯一體”的算力網絡——京內的推理節點、環京的推理集群、西部的訓練集群，通過算力互聯網被組織成一個可調度、可計量、可結算的整體。
“詞元經濟”的提出，為這個愿景提供了一個可操作的度量框架。當算力的價值可以通過詞元的生產、分發和消費來追蹤時，算力行業就從“基礎設施投資”的邏輯走向了“智能服務運營”的邏輯。
當然，這條路徑的實現需要跨越多個層面的障礙。國產芯片與主流模型框架的適配深度仍需提升，算力調度的標準化和互操作性仍有大量工程工作要做，算力交易的定價機制和結算規則尚在探索之中。但這些障礙的性質是“工程問題”而非“方向問題”。
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