政策发力!算力建设提速,赋能AI落地

来源:恒信东方官微 2026-04-25 09:08:34

  科技浪潮

  创新驱动发展

  有序推进算力基础设施建设

  政策速递

  日前《国务院关于推进服务业扩能提质的意见》发布。《意见》提出要加快软件和信息服务创新发展。数据和信息技术方面,有序推进算力布局与边缘算力建设,完善智算云服务体系等。

  PART.01

  算力的功能与分类

  作为数字世界的 “动力系统”,算力影响着数字任务的处理效率与服务能力。从一次对话AI的即时响应,到超算中心对复杂工程的仿真推演,再到边缘设备对本地指令的毫秒级反馈,数字服务的运转,是算力协同工作的结果。随着国家推动算力基础设施优化布局、完善智算云服务体系,这一“动力系统” 正经历一场深刻的架构升级,驱动人工智能从对话交互走向自主执行,全面支撑服务业数智化扩能提质。

  按技术属性与应用定位,算力体系可分为四大类型:

  通用基础算力:依托CPU架构,适配常规事务运算、通用信息处理,承担办公、通用网络服务基础运算支撑。

  智能算力(智算):以GPU、NPU、TPU等AI专用芯片为核心,面向深度学习矩阵运算、大模型训练推理、多模态语义解析,是AI智能体、大模型运转专属算力底座。

  超级算力(超算):由超算节点集群构建,依托高精度浮点运算、大规模并行互联架构,承载尖端科学仿真、复杂工程推演、全域系统性算力调度,具备超高运算密度、极致运算精度与大规模集群协同特性。

  边缘算力:下沉至数据采集终端、场景近端节点部署,就近完成实时数据清洗、低时延推理与本地指令执行,补齐云端算力时延短板。

  算力运行以浮点运算FLOPS、TOPS万亿次AI运算为量化指标,依托分布式并行计算、集群组网调度、算网融合传输技术,实现海量数据分层处理、多节点协同联动、全链路高效流转。截至2026年3月底,我国智能算力规模达1882EFLOPS(FP16)。

  PART.02

  技术原理与架构特征

  算力依托芯片并行运算架构,将人工智能高复杂度矩阵运算、长链条逻辑推理、跨工具任务规划拆解为海量轻量化并行运算单元,经由高速片间互联、跨节点网络传输、分布式存储读写,完成模型参数迭代、意图解析、任务拆解、跨平台调度与结果闭环输出。智算聚焦AI神经网络张量运算,超算节点侧重高精度大规模科学并行计算,边缘算力聚焦本地轻量化实时推理,三类算力各司其职、互联互通。

  分级分层架构:云端超算枢纽、区域智算集群、现场边缘节点三级组网,全域算力资源统筹调度、按需分配、弹性伸缩。

  算网深度融合:算力调度与高速通信网络深度耦合,打通跨地域算力节点传输壁垒,实现算力像网络资源一样全域流转、按需调用。

  云边端一体化协同:云端承担大模型训练、全局策略优化、超大规模复杂运算;边缘节点承担低时延实时推理、终端指令响应、本地数据预处理;终端负责原始数据采集,形成端-边-云全链路算力闭环。

  集约化绿色高效:依托智算云池化部署、超算集群集约化运维、算力动态分时复用,提升算力利用率,优化能耗配比,兼顾规模化供给与低碳可持续运行。

  弹性普惠调度:以智算云服务化封装算力能力,实现按需付费、弹性扩容、轻量化接入,降低行业AI算力使用门槛。

  标准化全域工作模式

  资源归集统筹:整合全国超算节点、区域智算中心、分布式边缘算力节点,构建一体化国家算力网格,统一算力配额、统一调度规则、统一服务标准。

  任务分级分流:超长周期、超高复杂度模型训练与全域仿真任务,交由超算节点承载;日常大模型推理、智能体跨平台执行、行业AI应用运算,由区域智算云承接;物联网实时感知、工业现场管控、本地交互响应,由边缘算力就近处理。

  跨节点协同运算:依托高速无损互联网络,实现多地域算力集群并行协作、任务拆分并行计算、结果汇总校验,突破单一节点算力规模上限。

  算力服务封装输出:智算云将底层算力封装为标准化API接口、云端实例服务,支撑企业便捷采购大模型、AI智能体服务,实现算力即服务、能力即产品。

  动态迭代优化:结合AI场景需求变化,持续优化算力配比、节点布局、调度策略,同步适配模型轻量化、智能体多链路执行等新型算力需求。

  PART.03

  算力对人工智能产业的正向价值

  支撑AI范式根本性跃迁。算力是大模型参数扩容、多模态能力进化、长逻辑链条推理的核心基础,推动AI从单轮对话应答,升级为智能体目标拆解、跨平台调度、全流程自主执行,匹配服务业多环节、跨应用、长链路复杂事务处理需求。

  保障AI全生命周期稳定运转。超算节点支撑大模型大规模预训练、深度迭代优化;智算云承载模型日常推理、智能体高频调度、多场景并发服务;边缘算力保障AI实时响应、本地闭环执行,覆盖AI研发、部署、运行、迭代全生命周期算力需求。

  降低人工智能规模化应用门槛。智算云池化共享算力资源,摆脱企业自建算力中心重资产投入模式,中小企业可轻量化采购算力、大模型、智能体服务,加速人工智能全面融入生产服务、民生服务全领域。

  拓宽AI服务业融合应用边界。充足、均衡、协同的算力供给,支撑 AI在文旅出行、政务服务、工业服务、数字办公等服务业场景深度渗透,助力服务流程自动化、决策智能化、体验个性化,加速服务业扩能提质、数智转型升级。

  筑牢人工智能长期创新底座。持续优化算力布局、升级超算节点技术、完善云边协同智算体系,持续释放算力增量红利,驱动AI算法创新、智能体技术迭代、多智能体协同演进,夯实我国人工智能长期自主可控、高质量发展底层根基。

  算力兴则AI兴,底座强则产业强。在国家政策全域统筹下,以超算为枢纽、智算云为核心、边缘算力为延伸的规模化算力体系持续完善,将持续赋能人工智能+深度落地,推动服务业数智化变革纵深推进,构建数字时代新型生产力发展格局。

  参考来源:

  《国务院关于推进服务业扩能提质的意见》,中国政府网

  《工信部:截至3月底,我国智能算力规模达1882EFLOPS》,央广网

  《以高水平算力基础设施筑牢数字经济发展根基》,大河网

  《工信部:有序引导算力基础设施建设 构建多层级算力架构》,中国新闻网

  《先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2025年)》,中国信息通信研究院

  《算力互联网试验网建设正式启动》,光明网

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