人工智能技术的快速发展正在激活对算力的海量需求。在迎来新机遇的同时，算力行业也面临着供需错配、绿色节能、可持续发展等一系列挑战。如何筑牢人工智能时代的算力底座？在日前举行的2025智算行业峰会上，业界专家指出，我国智能算力建设进入高速增长阶段，为算力调度提速的算网融合技术正在成为算力产业的重要发展方向。
工业和信息化部公布的数据显示，截至2024年末，全国在用算力中心标准机架数超过880万，算力总规模较上年末增长16.5%。当前，我国算力总规模已位居全球第二，但仍存在算力资源供给紧张和不能有效利用的矛盾。今年的政府工作报告提出，“激发数字经济创新活力”，并作出了“优化全国算力资源布局”等具体部署。
光纤传送网与宽带信息网专家、国家标准化专家委员会主任邬贺铨在此次峰会上指出，中国智能算力规模已占据全球26%，随着算力规模的扩大，算力缺口也在高位增长。预计我国智能算力规模五年复合增长率将达到46.2%，大型及超大型智算中心成为发展趋势。
“大模型对于算力的需求是呈指数级膨胀式增长的，而硬件算力的供给能力是呈线性增长的，目前对于算力的需求量要比硬件算力供给量高出200倍以上。”华为中国政企大企业系统部总经理刘涛表示，同时，伴随着模型参数的不断增长，不仅需要大算力，对于网络、存储的协同诉求也与日俱增。
在他看来，当前传统数据中心正面临智算高密度、高弹性需求带来的结构性挑战，算力体系从通用向智能演进已成为不可逆转的趋势。这一过程不仅涉及计算架构、资源调度的革新，也涵盖商业模式与基础设施建设的全面升级。
北京首都在线科技股份有限公司智算产品总经理张振宇也认为，当前智能算力需求从“从零训练”转向“微调或二训”，推理赛道爆发，推动算力需求结构发生深刻变化。最近有哪些PG电子的热门玩法？它们有什么独特之处？他强调，“算力即服务”不仅是资源供给，更是通过灵活、高效的平台化能力，助力高校科研、人工智能初创企业、传统行业客户快速实现人工智能模型研发与落地。
业内专家指出，尽管当前智能算力最成熟的应用场景仍集中在大模型的训练与推理，但其服务范畴远不止于此，智能算力已广泛部署于自动驾驶、智慧城市、医疗影像和工业制造等行业。一批新兴场景也正在加速崛起。例如，元宇宙与数字孪生技术被应用于城市规划、交通管理与应急演练；“AI for Science（科学智能）”推动气候模拟、生命科学与材料研发等复杂科学计算进入智能化时代；金融量化交易依赖智算实现海量数据处理与实时决策；影视制作也开始借助智算加速数字创意的生成与渲染等。
邬贺铨表示，为满足更复杂场景需求，跨区域、跨中心的算力协同势在必行。刘涛也认为，算网融合是解决算力供需矛盾、提升计算效率的关键路径。滴普科技股份有限公司北部大区北京服务部总监李昊则指出，随着人工智能技术加速从“模型驱动”向“场景驱动”演进，数据、算法与算力三大核心要素的深度融合成为企业智能化升级的关键。
华为中国政企大企业系统部MKT与解决方案销售部总经理肖雪岗举例说，头部互联网数据中心（IDC）在向算力服务提供商转型时，需要对外部用户提供算力资源池服务，算网融合可帮助IDC运营商构建智能、可靠、高效的算力网络，通过算力和网络的深度融合，可帮助企业智能流量调度，减少30%的训练时间，同时提高GPU平均利用率达95%以上。
“如何组织算网融合，当前有多种模式，都仍在探索之中。”邬贺铨透露，这些模式包括由用户主导、运营商主导、互联网企业主导、政府或其下属第三方主导、产业链自组织等。
业内专家表示，在算网融合的大背景下，算力产业生态体系建设将是助力行业数智化的重要支撑。刘涛透露，昇腾每年将投入10亿元的专项资金，为合作伙伴提供开发激励、算力激励及营销激励，以“技术+商业”双轮驱动生态繁荣，加速人工智能规模应用。此外，肖雪岗也表示，通过构建“以客户为中心”的“伙伴+华为”体系，华为将通过技术赋能帮助头部IDC（互联网数据中心）从“机柜租赁商”向“智能算力服务商”升级转型。最近有哪些PG电子的热门玩法？它们有什么独特之处？
与此同时，国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广等专家还指出，DeepSeek等大模型的崛起，也推动了智能算力从“堆硬件”向“拼效率”的发展模式转变，智算中心建设应坚持需求导向、效益导向，避免盲目跟风式智算中心投建方式，推动智算产业高质量发展。
