科研人员在位于西部（成都）科学城的国家超级计算成都中心巡检机房设备。新华社记者 刘 坤摄

  算力作为数字经济时代的核心生产力，对推动技术产业进步、加速数字技术与实体经济深度融合发挥着重要作用，其战略性地位和支撑性作用愈加凸显。工业和信息化部最新数据显示，2024年，在用算力中心标准机架数超过880万架，算力规模较2023年底增长16.5%。

  专家认为，随着“东数西算”工程深入推进，8个国家算力枢纽节点有序建设，我国算力产业迎来量质齐升的良好发展局面，为发挥数据要素价值、建设数据基础设施奠定了重要基础，有效赋能各行业各领域多场景应用。

  供给水平稳步提升

  中国信息通信研究院日前发布的《先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2024年）》提出，我国实现了算力规模和供给水平稳步提升，发展环境持续优化。2016年至2023年，算力规模年均增长46%；国家、地方、企业等进一步加大算力投入力度，助推计算技术产业发展。截至2024年6月底，“东数西算”八大节点投资超435亿元，带动投资超2000亿元。

  技术方面，先后涌现一批先进计算技术创新成果，算法模型、计算芯片、计算软件、系统平台等环节持续取得突破并投入应用，计算机相关专利申请数连续4年突破3万件，前沿计算技术研发和产业化不断推进；产业方面，国内已形成覆盖底层软硬件、整机系统及平台应用的完整产业生态，整机市场份额不断攀升，国内市场占比连续两年超80%。

  为推动算力产业快速发展，国家层面接连出台支持政策。2023年12月，《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》印发，旨在建成普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系；一年后，国家发展改革委等部门联合发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，提出要发展通算、智算、超算等多元化算力资源，支持企业参与算力全产业链生态建设，构建一体化高质量算力供给体系。

  “我们部署统筹通用算力、智能算力、超级算力协同计算，统筹东中西部地区及大中小城市协同布局，统筹算力、数据、算法协同应用，统筹算力和绿色电力协同建设，统筹算力发展和安全协同保障5项重点任务。”国家数据局数字科技和基础设施建设司司长杜巍表示，全国一体化算力网是“东数西算”工程的拓展和深化，要形成跨地区、跨部门发展合力，为全社会生产生活提供普惠、易用、低价、绿色、安全的公共计算服务。下一步，将推动多源异构算力协同发展，促进各类新增算力向国家枢纽节点集聚；引导电信运营商提升“公共传输通道”效能，推进算网深度融合；实现数据可信流通，提升数据处理能力和治理水平；强化枢纽节点与非枢纽节点的协同联动，支持绿电资源丰富的中西部非枢纽节点融入全国一体化算力网建设；推动提升全国一体化算力网安全防护能力，促进高质量发展和高水平安全良性互动。

  应用场景日益丰富

  传统印染行业市场竞争激烈，高能耗、温室气体排放量大等压力常常困扰企业，绿色化、智能化转型迫在眉睫。作为一家印染企业，郎溪远华纺织有限公司一度面临类似的节能降碳难题：蒸汽价格高导致能源成本居高不下；缺乏用能监测设备，无法精确掌握印染环节耗能水平和染液加热运行状态等。

  为此，公司与新奥泛能网合作，实施染缸智能控制节能改造，在每台染缸上增加微型天然气直燃机，将蒸汽间接加热染液的方式更换为燃气直接加热，提升能源转换效率，有效减少热能在传输过程中的损失。同时，给每台染缸配备能碳智控一体机，结合人工智能技术对终端燃烧器、控制器、染缸等设备进行动态预测性调节，实现感知—预测—分析—优化执行的智能生产。在提升一次染色成功率和品质的基础上，降低染布能耗，每年可减少24万吨二氧化碳排放。

  近年来，算力应用已经从互联网、电子政务等领域向制造、能源、金融等行业拓展。“智能机器人依靠算力实现精准操作，大幅提升制造业生产效率和质量。银行能够更准确评估客户信用风险并提供个性化服务。”赛迪智库未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙介绍，农业领域结合算力与物联网技术，可实现农田精准监测和作业自动化控制，提高农作物产量并降低人力成本。在科研领域，航空航天、生物医药等行业需要强大算力进行复杂科学计算和模拟，以加快研发进程、提高成功率。

  值得关注的是，随着大模型时代到来，人工智能技术加速迭代，持续推动各行业发展路径变革。在制造业领域，从研发设计到质量检测，再到安全巡检以及经营管理，大模型均有应用落地。面向消费侧，大模型应用更强调普惠适用和创意生成。对话助手类产品热度不减，创新应用不断涌现并逐渐成为用户使用重点。

  “尽管大模型技术在多个行业取得了显著成效，但在落地过程中仍面临一些堵点和卡点，需要进一步攻克。”钟新龙认为，在数据方面，部分行业存在数据稀缺、复杂和安全性的挑战。此外，由于大模型是通用模型，在应用到具体行业时，需要进行大量微调、优化工作，但部分行业的特殊性和复杂性使得模型适配难度较大，无法满足行业个性化需求。

  专家建议，要鼓励产学研合作，共同构建标注详尽的专用数据集，特别是在医疗、金融、教育等专业领域，通过政府引导资金支持数据集建设项目；通过对场景业务分类分级，精细化选择适合采取公有云模式的大模型应用场景，让大模型在更多场景先落地应用，再逐步完善优化，带动行业企业更便捷高效应用。

  智能算力快速增长

  当前，大模型等人工智能技术得到深度开发和应用，引领智能算力迎来更快速增长。中国信通院测算，2023年智能算力规模达到289.4EFlops，同比增长62%，在我国算力中占比达66.5%，成为算力增长最重要的部分。“数据显示，人工智能所需要的算力预计每100天就会翻番。各行业强烈的数字化转型需求，使得智能计算成为算力增长主要驱动力。”钟新龙说。

  《中国算力发展报告(2024年)》显示，国内建成、在建、拟建的智算中心已达百余家，遍布30座城市。浪潮信息相关负责人告诉记者，传统数据中心长周期建设模式，已无法满足算力快速迭代、应用创新加速、业务即时上线的迫切需求。智能算力需要从预制化、模块化、高密化、绿色化等方面着手，实现智算中心快速交付、高密度部署和绿色降碳，算力工厂的模式将成为智算中心建设主要方向之一。

  2025年1月，浪潮信息发布由119个预制化集装箱拼接而成的算力工厂，总功耗达10兆瓦。该工厂通过预制化、模块化的基建模式，将同等规模智算中心的建设周期从18个月缩短至4个月，4个箱体即可实现千卡规模AI算力；部署高密智算算力仓，包括50千瓦负载的风冷机柜和130千瓦负载的液冷机柜，具备快速交付、高效节能、按需定制等优势，满足智能算力发展需求。

  但也要看到，算力产业在发展过程中仍存在算力布局不合理、应用深度广度不足、使用门槛高、产业链各环节协同不畅等问题，产业活力有待进一步激发。

  国家发展改革委高技术司副司长赵志丹建议，要强化算力中心统筹布局，推动东中西部算力协同发展，实现国家枢纽节点算力资源供给与各地区算力需求高效匹配；深化算力与行业融合应用；打造低成本、高品质、易使用的算力服务供给体系，推动各级各类数据基础设施用好国家枢纽节点算力资源，提升数据多样化处理能力，促进数据可信流通和商业化应用。