当数字化转型步入深水区，人工智能大模型全面开启商业落地征程，全球科技产业的底层逻辑正经历重构。算力这个曾仅被视作信息技术硬件性能指标的概念，已褪去IT采购品与制造业产业链上下游产物的传统外衣，演变为一种如同电力般的战略资源，成为数字经济时代不可或缺的 数据能源。当前，虽然受限于先进制程芯片的供应阻滞，但中国算力产业并未在封锁中停滞，而是通过系统级的工程创新，修正算力产业的核心竞争力公式：竞争力=（芯片性能×互连带宽×算法效率）/能源成本。这一重构，改变了算力的供给形态与消费逻辑，使其演变为数字经济时代不可或缺的新型基础设施与公共数据能源。本报告将在探讨其宏观战略定位的基础上，依据算力提供的强度、底层技术架构及应用生态，将其划分为通用算力、智能算力与超级算力三大基础设施类别。通过对这三类数据能源的核心含义、前沿应用场景及典型落地企业进行全景式剖析，旨在揭示具有中国特色的新质生产力底座构建之路。
01 算力基础设施的战略定位与核心内涵
算力作为数字经济时代的新质生产力，已成为驱动经济社会高质量发展的核心引擎。理解算力作为新型能源的战略定位与多维内涵，是把握其发展规律与未来趋势的前提。本部分将从本质特征、战略价值的宏观维度，对算力基础设施的内核进行阐释。
1.算力基础设施的本质特征与战略价值
算力基础设施不仅是信息技术产业的基座，更是支撑数字中国建设的物理与逻辑底座。从本质特征来看，算力呈现出高技术含量、高能效水平与高渗透性的新质生产力特征，浪潮信息从技术视角将其定义为具备高算效、高能效、可持续、可获得、可评估五大特征的高质量算力。它如同工业时代纵横交错的电力网与交通运输网，具有极强的通用性和泛在赋能性，能够普适普惠地应用于多种场景，为各行业发展提供底层支撑。通过“算力+数据+算法”的深度融合，算力正在推动全社会的生产方式从传统的“资本—劳动”要素驱动，向“数据—算法”驱动的智能化转型，从而在物理边界之外极大拓展全社会的生产可能性边界。在数字经济的宏大体系中，算力是支撑数据要素高效流通、复杂算法模型千百次迭代训练、各类智能应用在边缘侧与云端全面落地的关键基础资源。一国算力基础设施的整体供给水平、调度效率与能源转化率，直接关系到该国在全球科技竞争格局中的地位与话语权。
从战略价值的宏观维度考量，算力已成为大国博弈的战略制高点。随着新一轮科技革命和产业变革进入深水区，算力基础设施的建设水平影响着人工智能、大数据、具身智能等前沿技术的迭代速度与应用广度。当前，中国高度重视算力作为国家级资源的发展，将其视为构建现代化产业体系、实现宏观经济高质量发展的重要战略抓手。通过“东数西算”等国家级工程的纵深推进，中国正致力于构建一张全国一体化的算力调度互联网络。该网络旨在通过打破地域壁垒，优化全国范围内的资源空间配置，将中西部地区丰富的风光绿色能源优势，就地转化为东部数字经济发展所需的算力优势。这种将大自然的“瓦特”高效转化为数字世界“比特”的机制，不仅实现了算力与电力的深层协同发展，有助于从根本上解决东部算力发展面临的能源与碳排放瓶颈，更是实现国家“双碳”目标、确保数据能源可持续供给的重要实施路径。
2.从单点硬件堆砌到系统最优的范式转移
在摩尔定律逼近物理极限与国际先进制程技术封锁的双重约束下，中国算力底座的构建逻辑已发生根本性范式转移：从单纯追逐单芯片制程红利的“线性追赶”，全面转向依托集群架构、存算协同与高速互连的“系统级最优解”突围。这一范式转移意味着，算力的衡量标准不再局限于单张加速卡的峰值算力，而扩展为融合了异构资源调度、全栈液冷散热、高带宽存储互连的综合能源供给网络。基于这种能源化、基础设施化的视角，中国信息通信研究院等权威机构根据应用场景、底层逻辑架构与提供算力强度的不同，将算力资源划分为三大类：通用算力、智能算力与超级算力。这种多类型的算力体系，构成了中国算力产业丰富而立体的生态版图，它们分别扮演着数字经济的稳固基石、新质生产力的主导引擎及探索科学极限的大国重器角色。
02 三大算力的核心含义、场景与案例剖析
如同能源体系中包含基础煤电、高密度核电与灵活动力源一样，通用算力、智能算力与超级算力共同构成中国数字经济的“能源矩阵”。随着大模型技术的井喷式爆发，整个算力能源结构正呈现出“智算主导、多元协同发展”的显著特征。浪潮信息（IDC）发布的《2025年中国人工智能发展力报告》显示，在旺盛的市场需求与丰富应用场景的强力驱动下，2023—2028年，中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率分别将达到46.2%和18.8%，相较于此前预期的33.9%和16.6%显著跃升。
1.通用算力：支撑数字经济稳健运转的基础能源网
（1）核心含义与技术演进
通用算力主要基于传统的中央处理器（CPU）芯片集群构建。其架构设计的核心哲学不在于对特定算法的极致加速，而在于强大的逻辑控制能力、多任务并发处理能力及对各类复杂应用环境的极强适应性。作为算力基础设施中最成熟、最标准化的部分，通用算力服务于日常办公、网页浏览、基础数据存储读取、企业ERP系统运行等非AI专用的基础计算需求。
在算力分类体系中，通用算力被广泛视为“数字经济的基石”。尽管其18.8%的五年复合增长率远低于智能算力，且IDC预测到2025年全球2000强企业将把超过40%的IT预算转移至专门的AI项目中，但这并不意味着通用算力走向衰亡。相反，通用算力正在经历深度的结构性调整，加速与混合算力系统深度融合。在现代化的云计算基础设施中，通用算力如同电网中的“基础负荷”，负责处理标准的应用逻辑、API网关路由、复杂的权限管理与前置的数据清洗，它是整个算力体系不可或缺的“前台调度员”，为智算集群卸载非矩阵运算的沉重负担。
（2）核心应用场景
通用算力的应用场景已广泛渗透至千行百业的基础数字化转型进程之中。首先，在大型企业数字化重构场景中，通用算力是承载企业核心业务系统（如ERP、CRM、HRM、SCM等）向云端迁移的核心物理基座。这些复杂的流程控制系统高度依赖CPU的串行计算稳定性。其次，在泛互联网与协同办公场景中，海量并发的视频会议流媒体传输、文档协同编辑、跨国数据同步等，均需依托通用算力网络提供极低延迟的稳定支撑。最后，在混合云架构下，通用算力作为前端接口，负责承接海量用户的并发请求，进行初步鉴权与分发后，再将深度的AI推理任务精准递交给后端的智算网络。
（3）典型案例与落地实践
在通用算力的普惠化落地进程中，云计算巨头与大型实体企业的双向协同，构成了通用算力普惠化落地进程中最核心的图景。以阿里云、腾讯云与华为云为代表的基础设施提供商，不仅在底层硬件上持续发力，更参与到由工业和信息化部组织编制的《云计算综合标准化体系建设指南（2025版）》等行业标准的落地推进中，助力打破跨云调用的壁垒。云计算本身就具备通过网络将分散资源集中管理和动态分配、实现信息技术能力按需供给的特征，这也让通用算力真正化身为触手可及的“数字自来水”。
在这种高度标准化的算力网络支撑下，传统企业的数字化重构得以深度推进。例如，广州汽车集团依托高度标准化的通用算力集群，成功将其庞大且错综复杂的汽车制造供应链系统与企业核心ERP进行云端重构，实现了全产业链条的实时监控与全局数据流转。这种将通用算力作为底层“稳定器”的深度实践，诠释了其在重塑实体经济基础运营效率方面不可替代的作用。
2.智能算力：驱动新质生产力爆发的核心主导引擎
（1）核心含义与技术演进
智能算力是指专为支撑复杂人工智能模型训练与海量数据推理任务而量身定制的新型基础设施。它主要基于GPU（图形处理器）、NPU（神经网络处理器）或ASIC（专用集成电路）等异构加速计算芯片构建。智能算力的核心特征在于具备极其强大的并行浮点运算能力、打破“内存墙”的超高显存带宽以及极致能效比，其架构天生擅长处理深度学习模型中无穷无尽的海量矩阵乘法与广义的张量运算。
智能算力是当前全球科技竞争中的核心变量，也是全社会需求增长最迅猛、战略地位最高的资源形态。进入2025—2026年产业周期，智能算力的发展呈现出三个极为深刻的底层演进特征。第一，Scaling Law（缩放定律）的重心发生历史性后移。以往算力主要被消耗在庞大的基础模型“预训练”阶段。然而，随着深度学习范式的演进，以强化学习（RL）和思维链（CoT）为代表的复杂推理模型崛起，算力需求正以非线性的速度向“后训练与推理阶段”倾斜。第二，向效率驱动与“代币经济学（Token Economics）”演进。面对高端技术制裁，中国产业界摒弃了一味追求算力规模的盲目堆砌模式，而是转向系统级创新与算法优化，力求在单位算力成本上建立非对称竞争优势。第三，基础设施的物理重构与绿色化。IDC预测2025年AI数据中心的IT能源消耗将达到惊人的77.7TWh，单机柜功耗频繁突破物理极限。因此，全浸没式与冷板式液冷技术已从过去的可选项变成了新建智算中心的必选项，其复合增速高达48.3%，彻底重构了算力的物理载体。
（2）核心应用场景
智能算力的应用场景正在发生从单一的数字内容生成向物理世界改造与深度产业决策的跨越。这一演进趋势具体体现在如下层面：多模态基础大模型的高效训推与泛在生成，在数字内容领域，智能算力支撑着从文本到高保真视频的生成跨越；具身智能与物理世界的双向交互，2026年被业界公认为L3/L4高阶自动驾驶与具身智能大模型的真正元年，算力资源正在加速从集中的云端向离散的端侧渗透；产业级通用智能体（Agents）的深度决策，有别于早期的对话机器人，2026年的智能体已具备强烈的自我演化特征，在交通管控、电网调度、金融风险推演等极度复杂场景中，智能体利用庞大的智算资源进行多路径规划与博弈推演，有效干预实体经济的生产调度流程。
（3）典型案例与落地实践
智能算力的应用版图，正经历一场从纯粹数字空间向实体物理世界跨越的深刻变革。在这场变革中，DeepSeek（深度求索）以其极致的算法效率革命成为行业瞩目的焦点。面对高端算力芯片受限的客观环境，DeepSeek并未盲目堆砌庞大的硬件集群，而是通过创新的DualPipe双向流水线并行技术以及对模型架构的深度精简，在大幅压降训练算力消耗的同时实现了卓越的模型性能。
在产业深度决策领域，智能算力正化身为具备自主演化能力的“超级大脑”。百度在2025年推出的“伐谋”算法智能体便是其中的典型代表。这款致敬《孙子兵法》的智能体深植于文心大模型上，摒弃了传统僵化的规则设定，转而依托庞大智算资源，在交通管控、金融风控等复杂现实场景中开展多路径自主博弈与推演验证。这种具备持续学习与纠错能力的智能体，标志着智能算力已彻底突破了传统内容生成的范畴，开始直接介入并接管实体经济中的复杂决策流程。
与此同时，智能算力正在加速向物理载体注入，开启了具身智能全面爆发的新篇章。宇树科技（Unitree）作为这一前沿赛道的领军企业，将其最新研发的H2人形机器人，打造为搭载高密度智能算力的移动堡垒。依托中国强大且成熟的高端制造业供应链体系，宇树科技等企业将云端的庞大算力成功转化为服务现实场景的物理实体，推动具身智能从实验室迈向量产落地与全场景渗透。
3.超级算力：探索物理极限与捍卫国家安全的国之重器
（1）核心含义与技术演进
超级算力依托高度定制化的超大规模高性能计算集群，以提供极致的高密度并行计算能力为核心设计目标。不同于智能算力侧重于低精度浮点运算，超级算力要求极高的双精度浮点运算准确率、精密且无阻塞的高速内部光互连网络以及全闪存分布式存储（IOPS），以消除海量数据在节点间吞吐的物理瓶颈。2025—2026年，超级算力的发展呈现出与智能算力“底座融合”的宏观趋势。一方面，传统的国家级超算中心正通过架构调整，积极转型为“智算/超算融合中心”，以应对前沿基础AI大模型动辄数万亿参数训练对极限规模算力的渴求；另一方面，面对美国规划耗资5000亿美元打造的“Stargate（星际之门）”等千亿级超级智算基础设施的挑战，中国也在加速重构自身的超大型战略算力集群，确保在通用人工智能（AGI）的算力竞争中不落下风。
（2）核心应用场景与战略意义
超级算力主要服务于解决国家级战略与科学界最复杂的极限计算问题。一方面，涉及大科学工程与物理极限探索，包含全球高精度气象气候预测、分子动力学与新材料基因组模拟、航空航天流体力学计算、生命科学与百万人群全基因组测序等。另一方面，更是关乎国家安全与战略底座保障，超级算力集群是支撑国家密码学破译、核聚变反应堆模拟试验，以及宏观经济量化模型多维推演的主要计算载体。
（3）典型案例与落地实践
超级算力的发展已不再局限于封闭的科研象牙塔，而是正大踏步地走向国家级集约化运营与前沿科学的普惠应用。在国家级调度网络建设方面，中国电信正在从传统通信连接提供商向国家级智能算力底座构建者跨越，其打造的息壤智算平台宛如一个庞大的算力中枢，通过高度复杂的异构编排算法，将原本分散在全国各地的超算中心与大规模智算集群进行统一集约调度。这种将顶级战略资源“水电气”化的举措，让超级算力真正做到了跨地域的随取随用。在探索大科学工程与物理极限的实际应用中，超级算力正展现出颠覆传统科研计算范式的巨大威力。以华为云联合多地气象局打造的盘古气象大模型为例，该系统依托庞大的超级计算集群，吞吐并消化了长达近40年的全球历史海量气象数据。传统的数值天气预报方法需要耗费巨量的高性能计算资源且耗时漫长，而盘古大模型借助超算集群极致的并行处理能力与算法重构，实现了对位势、湿度、风速等关键气象要素的秒级精准预测。其预测速度不仅较传统气象计算方法提升了一万倍，更在1小时到7天的预测精度上实现了全面超越。
03 算力资源基础设施化的宏观机制与政策闭环
算力底座的硬件迭代与应用侧的生态繁荣，绝非孤立的商业事件，其发展必须依托中游算力网络的宏观调度、国家能源战略的深层支撑及各级地方政府精准适配的产业普惠政策。2026年，算力已完全褪去奢侈品属性，全面迈向“水电气”般的公共基础设施，其背后的资源调配与普惠机制发挥了决定性作用。
1.跨地域、跨架构的算力电网统一调度编排
面对底层算力芯片供应高度碎片化的现实，构建能够彻底屏蔽底层硬件架构差异、实现跨网络统筹的异构算力调度系统，成为2026年算力产业的中枢神经系统。在此领域，除了前文提及的中国电信息壤平台，中国移动建成的全国首个“四算合一”调度平台同样具有标志性意义。该巨型调度平台通过顶层架构设计，成功打破了通用算力、智能算力、超级算力及前沿量子算力之间的壁垒，将所有资源纳入统一的编排编目体系进行按需分配，确保东部沿海繁荣的大模型业务能够低延迟调用西部枢纽节点的绿色廉价算力资源。
2.算力券政策：从硬件补贴走向全要素生态普惠
为加速大模型与具身智能等新质生产力向广大中小实体企业渗透，避免高昂的算力使用账单成为遏制创新的拦路虎，各级地方政府近年来密集落地并深度优化了算力券补贴政策。这场涉及巨额真金白银的“政策雨”，不仅直接降低了全社会的算力财务成本，更在宏观层面重构了AI创业的商业闭环体系。在早期，单纯的算力租赁硬件补贴曾被行业专家尖锐地批评只是“止痛药”而非“救命丹”。因为如果只有廉价的闲置算力，却缺乏高质量的训练语料和适配国产架构的模型工具链，创业者依然难以推进实际AI研发工作。针对这一痛点，2026年的算力券政策已发生深刻改变，开始向包含“软硬件一体、数据喂养、模型开源”的立体化方向演进。合肥高新区的“算力、语料、模型三重补贴”机制具有全国性示范意义：它解决了初创企业买得起昂贵的算力卡，却买不到优质数据、跑不通高阶模型的现实困境。配合此类政策支持，优刻得等中立云厂商得以在政企私有化部署与信创云生态中加速发展，真正推动了底层算力服务从传统的“裸机资源租赁”向“按价值与解决结果付费的高阶服务”模式转型。
3.“源网荷储”一体化与算力可持续发展
算力规模的迅猛增长，终将直面电力供应的挑战。智能算力呈现出的非理性高耗能特征，使基础设施的绿色化不再仅仅是企业的公关口号，而是决定数据中心能否持续发展的生存底线。宏观政策层面对数据中心的新建审批及能效指标持续趋严，并开始通过实施电费分段计价等强有力的市场价格手段，倒逼算力产业进行脱碳转型。
在此背景下，处于中游的基础设施建设企业与能源巨头正合力深挖广袤西部的能源红利。以远景能源为代表的绿色科技企业在内蒙古、甘肃等地大规模落地的零碳产业园，开创了“源网荷储（电源、电网、负荷、储能）”一体化的破局模式。该模式跳过了传统长距离输电的巨额损耗，通过将就地消纳的风电、光伏等纯绿电直接高压直供给旁边的超级智算中心，并配备大规模化学储能与抽水蓄能设施进行实时的电力负荷平滑调节。这一举措成功将极为高昂的算力电力成本锁定在行业极低区间。这种将大自然源源不断的“瓦特（电力）”就地高效转化为数字世界驱动大模型“比特（算力）”的能源套利机制，构成了中国算力产业在面对国际高端先进制程芯片制裁时，利用极致综合使用成本优势进行“系统级非对称竞争”的战略“护城河”。
04 迈向系统性红利的数据能源新纪元
算力产业已彻底告别了依靠单一硅基硬件制程微缩驱动的线性增长旧时代，全面跃迁至以通用算力稳固筑基、智能算力高能主导、超级算力探索攻坚为特征的多维能源网协同发展新纪元。算力已完全融入国家经济的物理血脉。通用算力的稳步下沉为千行百业的数字化转型提供了稳固后盾；智能算力凭借系统工程层面的底层架构创新与具身智能应用的高速双向牵引，正以超越传统产业的复合增速，成为重塑全球产业链协作版图的核心引擎；而超级算力则在国家级调度网络的系统整合下，成为护航国家安全、破解前沿科学密码的有力支撑。
面对充满变数的全球科技博弈局势，中国算力产业正坚定地走出一条特色道路。这条道路的精髓在于，摒弃对单点硬件奇迹的幻想，坚持系统性红利，坚守软硬深度协同优化的技术底色，打通能源网与算力网的转化壁垒。依靠跨架构算力网络的宏观集约调度、普惠性算力券政策对创新生态的强力渗透，以及对液冷散热与西部风光绿电等能源红利的巧妙运用，中国将在数据能源这一大国博弈的高地上，构筑起一道安全、自主、普惠且极具生命力的数字底座。
相关文章
