从“东数西算”到智能调度：中国算力如何跑赢全球竞赛？

　　在全球人工智能竞赛白热化的当下，算力已成为驱动数字经济的核心引擎，被喻为“新石油”。

　　中国凭借政策引导、技术突破与产业协同，正加速构建全球领先的算力体系，推动经济高质量发展。本文从政策布局、规模跃升、技术革新、应用场景与挑战破局五大维度，解析中国算力发展的现状与未来。

　　战略引领

　　全国算力总规模居全球第二

　　中国算力发展的顶层设计始于“东数西算”工程的全面落地。通过将东部算力需求与西部能源资源结合，国家规划了8大算力枢纽节点和10大数据中心集群，形成“核心+边缘”的多层次供给体系。截至2024年，全国算力总规模达246EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算)，位居全球第二，预计2025年将突破1037.3EFLOPS。

　　这一布局不仅优化了算力资源配置，还推动了绿色低碳发展。例如，西部地区依托丰富的可再生能源，数据中心绿电使用率显著提升，助力“双碳”目标实现。

　　目前中国算力结构正从“通用型”向“智能型”加速转型。根据《算力基础设施高质量发展行动计划》，到2025年智能算力占比将达35%，较2022年的22.8%增长超155%。智能算力的核心支撑是大模型与生成式AI的爆发式需求。例如，生成式AI在内容创作、工业设计等领域的应用，推动推理算力需求激增。根据IDC等机构的预测，2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，并在2028年达到2781.9EFLOPS‌。

　　技术层面，国产GPU、DPU(数据处理器)的研发突破，以及液冷技术、无损网络等创新，进一步提升了算力效率与能效比。

　　产业赋能

　　从单一支撑到全场景渗透

　　算力正深度融入千行百业，成为数字化转型的“底座”。据规划，到2025年工业、金融、医疗等六大重点领域将各打造30个以上应用标杆。例如：

　　工业领域：算力支持数字孪生与智能制造，实现生产流程优化与故障预测;

　　医疗领域：AI辅助诊断系统依赖高效算力，提升诊疗效率;

　　自动驾驶：实时数据处理需边缘算力支撑，推动车路协同落地。

　　此外，生成式AI催生的新业态，如文生视频、智能客服等，进一步拓宽了算力应用边界。

　　挑战与破局

　　供需矛盾下的“双轮驱动”

　　然而，随着大模型、生成式AI等技术的爆发式增长，中国算力产业正面临日益凸显的供需矛盾。如何破解这一难题，不仅关系到AI产业的可持续发展，更影响着国家数字竞争力的构建。

　　当前，中国算力发展主要面临三大挑战：首先是资源调度难题。由于推理算力需求具有显著的波动性特征，现有调度机制难以实现资源的动态匹配，导致算力资源时常处于"闲置与紧缺并存"的尴尬局面。其次是成本与普惠困境，大模型训练往往需要千卡级GPU集群的支撑，高昂的算力成本使得中小企业望而却步。第三是数据质量瓶颈，高质量标注数据的稀缺严重制约着AI模型的训练精度与泛化能力。

　　针对这些挑战，中国创新性地提出了"扩容+提效"的双轮驱动战略。在扩容方面，通过加速智算中心的全国布局，构建多层次算力供给网络。按照规划，到2025年全国智算中心数量将达到2023年的5倍，形成"国家枢纽节点+区域智算中心+边缘计算"的协同体系。

　　在提效方面，则通过技术创新实现降本增效。一方面，算法优化技术如模型剪枝、量化压缩等显著降低了算力消耗;另一方面，存算一体、液冷散热等硬件技术的突破大幅提升了能效比。

　　更值得关注的是，智能算力调度平台的推广应用，实现了跨区域、跨场景的资源智能调配，预计可将闲置算力利用率提升30%以上。

　　未来展望

　　从“追赶者”到“规则制定者”

　　中国算力发展已进入全球第一梯队。随着《行动计划》的推进，算力将更深度赋能实体经济，预计每1元算力投入可带动3-4元GDP增长。量子计算、存算一体等前沿技术的突破，将进一步巩固中国在全球产业链中的竞争力。

　　然而，国际竞争加剧与技术封锁压力下，自主可控的算力生态构建仍是长期课题。唯有持续强化核心技术攻关、完善算力交易市场，方能在全球人工智能竞赛中掌握主动权。

　　算力作为数字经济的“新石油”，不仅是技术竞赛的焦点，更是国家综合实力的体现。中国通过政策与市场的双轮驱动，正逐步实现从“算力大国”向“算力强国”的跨越。未来，随着技术迭代与产业融合的深化，算力将真正成为普惠性资源，为全球数字文明贡献中国方案。