程絮森

中國人民大學國家發展與戰略研究院研究員

信息學院教授、經濟信息管理系主任

2025年3月5日，國務院總理李強在政府工作報告中提出，“激發數字經濟創新活力”，并進一步指出，“持續推進‘人工智能+’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好地結合起來”。數字經濟創新已經成為中國高質量發展的重要引擎，“人工智能+”行動是推動新技術在數字經濟各領域應用的關鍵任務。

面向“十五五”與未來長期發展，“人工智能+”行動需和智算行業深度融合，提升智算服務規模和服務能力，創新智算服務模式與服務場景，加快建設人工智能新型基礎設施，激發數字經濟創新活力。

智算需求升級：從夠不夠到好不好

人工智能技術是當前產業變革的驅動力量，能夠在大量制造活動、經濟活動中應用。隨著“人工智能+”行動持續推進，數字產業化、產業數字化步伐不斷前進，將催生出更多新模式、新業態、新產業，助力數字經濟創新發展。數字經濟發展應注重數據、算力、算法三要素協同發展，數據是新型生產要素，算力是數字經濟時代的新質生產力，人工智能算法將數據與算力的價值加以轉化，通過與各行業、各領域場景結合，實現場景創新與數智化轉型。

當前，中國“人工智能+”行動的開展形成了新局面，對算力資源提出了新要求。不同于初期對算力規模的追求，“人工智能+”行動與算力供給的矛盾，已經從“夠不夠用”變成了“好不好用”“適不適用”。各行業在推進智能制造、智慧醫療、智慧政務等應用時，愈加注重算力與場景的適配性。制造型企業側重于算力供給的穩定性和高帶寬，需要實時處理產線數據流；醫療應用則更偏向于高性能的推理能力和低時延，如精準的影像分析和遠程手術。隨著“人工智能+”場景的不斷深入，更具體、更細微的場景將倒逼算力供給從“大水漫灌”轉向“精準滴灌”。

算力需求的轉變將推動算力建設呈現出三個新特征，一是服務顆粒度更細，既要滿足不同行業特性需求，也要適配企業轉型改造的節奏，催生出定制化的算力解決方案；二是響應速度更快，邊緣計算與云計算協同成為標配，通過優化資源調度，平衡響應速度和成本效益；三是能效比更高，在支撐復雜模型訓練的同時兼顧綠色低碳，推動算力體系可持續發展。

優化算力布局的新契機

當前中國算力總規模已達到246EFlops，算力應用項目超過1.3萬個，在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模位居世界前列。當前中國的算力格局主要包括三種類別，分別是基礎算力、智能算力和超算算力。隨著智能芯片國產化突破加速，模型應用推理需求占比持續提升，“人工智能+”行動進入千行百業，智能算力將成為未來算力建設的重點任務。

建設高質量算力并不單指研發高算力芯片，而是優化算力芯片、算力基建、算力服務的組合，需要推動傳統數據中心、傳統算力中心向智能算力中心轉型。智能算力中心（以下簡稱“智算中心”）是基于人工智能理論，采用人工智能計算架構，提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務的一類算力基礎設施。與傳統的數據中心相比，智算中心不僅關注底層的供電、制冷等基礎設施，還關注模型層和軟件層的優化，強調軟硬件一體化協同，并提供涵蓋大模型服務、算力資源服務、模型訓練與推理等全鏈路服務，能滿足復雜多變的算力需求。

打造智算服務新模式與新場景

當前，傳統數據中心普遍面臨單機柜功耗密度攀升、負載動態波動加劇、能源利用效率不足等挑戰，需加快基礎設施升級與技術創新，適配大模型訓練、推理等高并發需求。一方面，依托“AI工廠”模式，整合算力、算法、數據資源，為智能制造、智慧醫療等領域提供一站式智算服務，支持企業以按需方式獲取智能算力，避免重復投入。另一方面，構建產學研協同的標準化體系，圍繞算力調度、數據安全、低碳運維等環節形成技術規范，降低中小企業智能化轉型門檻。為此，應加速傳統數據中心的智能化改造升級，緊扣“人工智能+”行動的新需求，以優化算力供給為突破口，破解高能耗、低效率的瓶頸問題。

當前，數據作為新型生產要素存在的另一個問題是其價值尚未充分釋放，亟需通過制度創新和技術賦能，完善從數據供給到場景應用的閉環生態。一方面，加快完善數據基礎制度，建立數據資產分類分級確權授權體系，明確公共數據、行業數據、企業數據的使用邊界與收益分配機制，推動數據資源向標準化、高可用性資產轉化，為人工智能模型訓練提供高質量、合規化的數據支撐。另一方面，加快智算中心對可信數據空間建設的適配?？尚艛祿臻g作為新型數據基礎設施，其核心在于通過技術手段實現數據“可用不可見”與“可控可計量”。

因此，應加快構建覆蓋數據全生命周期的安全管控體系，推廣隱私計算、區塊鏈存證、同態加密等技術，確保數據在共享、計算、交易過程中的安全可信。以上手段能夠健全新型生產要素的支撐體系。以數據要素、“人工智能+”為核心紐帶，強化人工智能服務與數據資產、可信數據空間的銜接。

與此同時，還應加快算力基礎設施與專業科研領域融合。發揮“人工智能+科研”的模式創新優勢，強化智算建設支持“AI4Science”模式。以國家戰略需求為導向，做好算力資源與科研創新系統協同，推動區域算力中心與高校、科研院所、重點實驗室對接，建立以科研需求牽引智算供給、智算升級反哺技術攻關的協同機制。特別是在大模型推理訓練、基因測序、量子科技等前沿領域，要定制化部署高性能算力集群，引導社會資金投入智能制造、生命科學、空天科技等領域的算力應用場景。探索開放共享機制，降低科研機構使用算力資源的門檻，鼓勵科研團隊深度參與算力設施的功能優化和算法適配，形成"需求-研發-應用"的良性循環。完善跨學科人才培養體系，建設智能計算與行業應用交叉學科，為算力與科研的長期融合儲備人才資源。

可以預見，當智能芯片國產化進程與綠色低碳技術形成共振，當開放共享的智慧算力與復合型人才梯隊實現協同，中國數字經濟將會以更高能級的創新生態，為高質量發展的征程寫下濃墨重彩的一筆。

文章來源：《今日中國》

微信編輯：張菁菁

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