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《新华财经》︱张凯丞:“六张网”新机遇·上市公司在行动 算力网如何织就数智经济新底座

“十五五”开局之年,算力网被首次纳入国家“六张网”现代化基础设施体系。作为“六张网”中最年轻的一张,算力网已走过以节点建设和资源供给为主的上半程,正迈入跨区域调度、异构算力协同与场景化落地并重的关键阶段。

目前,算力网正从规模扩张向价值释放跃升,一场围绕算力资源优化配置、核心技术自主突破和绿色低碳发展的深刻变革正在加速推进。

需求牵引:从“建了多少”转向“用了多少”

部分地区算力布局与产业需求脱节的问题,已成为优化布局必须直面的挑战。业内专家普遍认为,算力网建设的核心,不在于建设多少算力资源,而在于让先进算力能够被更多产业、更多企业便捷使用,真正释放对经济社会发展的赋能价值。

中科曙光副总裁、国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南认为,算力基础设施正迈向“以用促建、建用并重”的新阶段。优化布局需要处理好三方面关系:适度超前与供需协同的关系、本地服务与全国调度的关系、算力供给与应用生态的关系。

曹振南强调,评价算力基础设施不能只看机架数量、投资规模和峰值算力,更要看有效算力利用率,看其支撑了多少真实场景、解决了多少产业问题。

清程极智联合创始人师天麾从产业一线感受出发,建议进一步做好需求分层——自动驾驶、工业控制等低时延业务优先在需求地附近部署,大模型训练、批量推理等可迁移任务则更多利用西部绿电和规模化集群。

赛迪研究院电子信息研究所先进计算研究室副主任张凯丞提出,优化布局需从基础设施、产业对接、能源供给三个层面协同发力:在基础设施层面加快算力监测和调度平台建设;在产业对接层面将算力资源与应用场景深度绑定;在能源供给层面实现能源电力与数据中心的精准匹配。

自主突破:从“单芯片可用”迈向“系统好用”

核心技术自主可控是算力网行稳致远的生命线。近期,多个标志性突破彰显了国产算力系统能力的跃升。

7月8日,2025年度国家科学技术奖揭晓,由鹏城实验室牵头,联合华为、北京大学、清华大学、科大讯飞等单位共同完成的“鹏城云脑”超大规模国产智能算力系统及产业化工程项目,荣获国家科学技术进步奖一等奖。该项目突破了基于国产AI芯片的超大规模智算架构与关键技术,研制完成国内首个全面自主可控的E级智能算力平台。

科大讯飞品牌市场中心副总经理董斌表示,科大讯飞作为项目完成单位之一,重点开展了基于国产算力的大规模并行训练方法研究,推动国产智能算力系统从技术攻关走向规模应用,并依托相关技术积累,主导建设了“飞星一号”和“飞星二号”国产超大规模智算平台。在自主可控技术方面,科大讯飞联合华为突破了国产算力集群上MoE模型的大规模跨节点专家并行集群推理技术,构建TP(张量并行)+EP(专家并行)混合范式,并通过MoE专家分层调度、定制AllToAll通信协议等技术,提升国产算力集群的通信和计算效率。

紧随其后,我国首个全国产10万卡人工智能超集群——曙光8000正式落成投用,并同步接入国家超算互联网郑州核心节点。投用首周即实现满载运行,日均处理作业数突破15万个,单日峰值超过50万个。

中科曙光副总裁曹振南指出,超大规模集群并非单机设备的简单叠加,而要系统解决高速互连、存算传协同、高密供电散热和大规模资源调度等问题。自主可控不能停留在单一设备替代上,而要形成从芯片、整机、系统软件到应用适配的完整体系,并通过真实业务不断验证和迭代。

师天麾同样认为,算力并非单一芯片问题,而是由芯片、互联、存储、编译器、高性能算子、推理引擎等组件共同组成的系统工程,任何一个环节的适配不足都可能影响国产算力的实际可用性。自主可控的核心,是建立起国产模型和国产算力之间的一座桥梁,让国产算力能够持续、稳定、高效地产出国产模型Token。

从“鹏城云脑”的国家奖到曙光8000的10万卡部署,国产算力正从单点突破走向系统重构。正如业内专家所言,算力竞争已从单芯片跑分比拼,转向整机、集群、软硬件一体化系统能力的综合竞争。

绿色协同:从“算力孤岛”迈向“全国一张网”

算力网的最终形态,是让算力像水电一样按需取用。实现这一目标,需要在网络调度、能源协同和标准统一等多维度协同发力。

在算力调度层面,国家数据局明确将聚焦“东数西算”工程、一体化算力网监测调度、算电协同、边缘算力建设等四大方向。曹振南指出,未来算力资源必然是异构的,如果不同芯片、不同集群之间不能形成异构算力资源池,就会形成新的“算力孤岛”。算力网不仅要“能调度”,还要做到“调得快、调得稳”,应建立分层调度机制——低时延业务靠近用户侧部署,大模型训练等非时延敏感任务可按需跨区域调度。

在算电协同层面,2026年政府工作报告首次写入“算电协同”,并将其列为新基建工程。国家发展改革委数据显示,我国已形成以8大国家算力枢纽、10个国家算力集群、3个算电协同发展区域为重点的“8+10+3”算力空间布局。张凯丞认为,算力布局需要实现能源电力与数据中心的精准匹配,将绿色电力转化为计算能力,将计算能力转化为智能服务。电力成本占数据中心运营成本的60%以上,算力与电力深度绑定是经济性与可持续性的双重保障。

从数据来看,目前我国算力一体化调度已初见成效。国家数据局数据显示,截至2026年3月底,全国智能算力总规模已达188万PFLOPS(FP16),其中八大国家枢纽节点占比超过80%。国家级监测调度平台已接入137万PFLOPS智能算力,约占全国总量的72%。

曙光智算科技有限公司总裁何牧君建议,未来将政策重点由“补建设”转向“补使用、补创新、补生态”,财政支持更多与算力利用率、服务企业数量、国产软硬件适配成效和绿电使用比例挂钩,减少以设备采购和项目投资额作为主要依据。

业内人士普遍认为,全国算力网建设已经转向协同化、精细化、绿色化的“价值释放”新阶段。当算力真正像水、电一样成为普惠易用的公共服务,它释放的将不仅是万亿级的市场空间,更是千行百业智能化转型的无限可能。

研究方法与数据来源

本报告采用定性与定量相结合的研究方法,通过多维度、多层次的数据采集与分析,确保研究结果的科学性与可靠性。研究团队严格遵循国际通用的研究标准,运用先进的数据分析工具,对海量数据进行深度挖掘与专业解读。

研究方法

文献研究法:系统梳理国内外相关政策文件、学术文献与行业报告
问卷调查法:针对目标企业开展大规模问卷调查,获取一手数据
深度访谈法:邀请行业专家、企业高管进行半结构化访谈
案例分析法:选取典型企业进行深入剖析,总结成功经验
统计分析法:运用SPSS、Python等工具进行数据分析与可视化

数据来源

政府统计数据:国家统计局、工信部等官方发布数据
行业协会数据:各行业协会发布的年度报告与统计资料
企业公开信息:上市公司年报、企业官方网站披露信息
专业数据库:Wind、同花顺、Choice等专业金融数据
媒体新闻报道:主流财经媒体发布的行业新闻与分析文章

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