当人工智能（AI）模型从文本对话走向视频生成、具身智能 、科学计算等融合场景，算力产业的竞争逻辑正在发生根本性切换 。过去行业习惯于比拼单卡峰值性能 、堆叠芯片数量；而在全国一体化算力网建设加速推进的当下 ，产业重心逐渐转向集群协同、跨域调度、算电算网融合等环节 。
此前国务院常务会议专题部署算力网建设 ，2026中国算力大会也宣布实现全国算力一体化统筹监测，叠加近期国产算力软硬件的持续突破，算力基础设施正从孤立的数据中心孤岛 ，织成一张可监测 、可调度 、可普惠的全国算力网络。
算力网盘活区位禀赋
近年来 ，我国加快构建全国一体化算力网，形成以八大国家算力枢纽、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。
9月11日 ，国务院常务会议专题研究算力网建设有关工作 。会议明确将算力网定位为人工智能发展的基础支撑 ，并对下一步建设工作作出了系统性部署，要推动算电协同 、算网融合 ，强化算电设施规划衔接 ，加快绿电直连、源网荷储等项目落地 。
太初元碁解决方案专家夏忠谋向证券时报记者表示，算力网的概念提出多年 ，此前各地很多数据中心虽然联网了 ，但并没有依据各自优势进行资源合理调度。比如，新疆等能源区域的能源成本优势突出 ，适合预训练 、对时延不敏感的大规模计算；东部的节点则适合承担低延迟推理业务 。近来 ，经过这几年的协同努力和一体化统筹监测，算力网的调度已经迈上一个台阶 。
“算力网一体化调度不仅是国家规划出来的，也是产业真实需求驱动的。 ”夏忠谋进一步表示 ，随着AI应用落地 ，部分数据中心算力过载，而另一部分数据中心则面临资源闲置的挑战 ，用户需要低成本 、可快速扩容的算力池 ，跨域调度能够平衡供需，节约能源 ，这是算力网建设的核心价值 。
中国信息通信研究院总工程师何宝宏分析 ，当前政策的关注点已经从算力设施建设进一步延伸到资源能不能被感知、调度，以及最终被企业和行业真正使用 。下一步 ，需要分区施策 ，综合基础较强的地区重点是提升存量资源的利用效率和高质量 、高价值场景的承载能力；成长型地区进一步强化区域算网枢纽的节点作用，以产业需求带动算网协同发展；资源较好的地区则要发挥能源和区位优势 ，承接更多的算力业务。
这一判断在区域产业实践中已有印证 。润泽科技副董事长 、总裁李笠向证券时报记者表示 ，近来 国内AI大模型崛起的区域，普遍是算力基础设施比较完备的地区，比如豆包、智谱的成长 ，与京津冀地区的算力网建设有密切关系 ，优质算力基础设施是区域AI产业崛起的决定性因素 。
万卡集群规模化落地
越来越多AI应用的落地普及，不仅驱动着算力网的协同联动 ，也让国产算力从单卡竞速阶段迈向系统协同阶段 ，万卡集群正在加速落地。
华西证券通信行业首席分析师马军认为，当前时点 ，大模型参数规模突破2万亿乃至10万亿量级 ，单卡算力受制于芯片工艺与“内存墙”瓶颈，算力供给缺口持续放大 。而超节点通过Scale-up（纵向扩展）高速互联 ，将数十至上千张卡封装为统一算力单元 ，直接解决单卡算力不足 、互联延迟高的系统瓶颈 。
夏忠谋向证券时报记者表示，过去行业局限于单卡参数比拼 ，如今大规模模型训练 、智能体推理的海量需求 ，倒逼产业转向整套计算系统的协同优化。近来 国内外算力核心差距，集中在万卡级大规模集群的系统稳定性与综合性价比，硬件天然存在故障率 ，必须依靠国产自研软件调度、异构架构优化弥补短板 ，这也是国产算力实现弯道超车的核心赛道。
据悉，在技术路线选取 上 ，国产算力已逐渐摒弃单一复刻路径 ，走出差异化异构融合赛道，有效破解生态迁移难题 。夏忠谋介绍 ，芯片级异构融合架构相当于“一颗芯片搭载通用+AI双大脑” ，相较于传统服务器硬件异构模式，芯片内部通信效率大幅提升 ，可精准适配当下训练、推理算力需求增长的行业趋势 ，实现推理场景规模化替代 、训练场景快速追赶 。
技术路线逐渐清晰的同时，万卡集群也在全国重点区域规模化落地。公开产业数据显示 ，京津冀廊坊枢纽建成20万PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算）标准算力 ，占全国总算力10%，是北方核心万卡算力承载中心；长三角的上海 、苏州、杭州集中落地多套商用万卡智算集群，聚焦大模型研发与低时延推理场景；西南贵州 、西北宁夏 、内蒙古依托优质绿电资源 ，批量布局万卡级预训练算力集群 。
夏忠谋认为 ，万卡集群是国产算力系统化能力的核心载体，一方面可支撑十万亿级大模型快速迭代 ，大幅缩短模型训练周期 ，缩小与海外算力的技术代差；另一方面可构建大容量弹性算力资源池，承接AI业务爆发式扩容需求 ，通过规模效应摊薄综合运营成本 。
实现Token规模化降本
当算力供给从单卡走向万卡集群 ，算力网调度从联网走向跨域协同，产业最关心的成本问题也随之浮出水面。多家券商认为 ，算力网一体化调度的终极产业红利 ，是通过盘活闲置算力、优化任务分配 、叠加绿电与异构技术优势，持续降低大模型训练 、推理的单位成本 ，核心体现为AI Token（词元）生产成本大幅下行 。
近来 ，运营商算力网调度已形成了成熟降本范式 。中国电信集团有限公司总经理刘桂清透露，近来 中国电信已依托“息壤 ”平台实现跨地域、跨架构 、跨服务商算力高效调度，为持续加强算力供给 ，公司正在京津冀 、长三角、粤港澳等区域打造四个国产化万卡智算集群 ，在300余个重点城市部署行业算力节点，同时联合产业链上下游 ，加快国产算力与模型的深度适配 ，构建Token生产与分发的全栈优化能力，持续提升Token产出效能。
在运营商的调度实践之外 ，国产算力软硬件厂商的深度协同也在落地 。不久前 ，趋境科技与摩尔线程达成战略合作，打造国产化高品质AI Token工厂 ，相关方案已正式投产 。趋境科技Token事业部总经理刘显赫表示 ，随着大模型应用进入规模化商业落地阶段，基础设施的竞争正在从单卡性能转向系统级Token生产效率。衡量一套方案商业价值的关键 ，不仅仅是硬件能否运行模型 ，还要衡量在既定服务目标下，每一枚高品质AI Token的生产成本 。
从运营商不断强化平台调度到算力厂商协同落地，Token降本的路径正逐渐清晰 。李笠表示 ，Token降本是AI普惠化的核心前提 ，算力网是关键抓手。当前优质算力供需失衡推高Token使用成本，制约AI千行百业落地。算力网盘活全国存量算力 、优化资源配置 ，叠加国产异构算力规模化商用 ，能够持续压低Token定价，让AI算力从稀缺资源变为普惠生产要素 。
（文章来源：证券时报）
