综合算力指数蓝皮书（2025年）

No.202511中国信息通信研究院2026年1月前近年来，AI快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同《综合算力指数蓝皮书（2025年）》系统梳理我国综合算力发将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队：目一、综合算力研究背 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激 （二）顶层设计持续完善，产业数字化转型加 （三）综合算力，赋能我国数字经济高质量发 二、我国综合算力总体进 （一）算力结构优化与技术创新并 （二）存储规模与性能结构不断突 （三）运力基建与算网技术双轨演 （四）模型技术与产业应用双轮驱 三、综合算力指 （一）指数体系构 （二）综合算力指 （三）算力分指 （四）存力分指 （五）运力分指 （六）模力分指 （七）环境分指 （八）城市算力分指 四、综合算力发展建 （一）深化一体化算力网，强化统筹协同与动态优 （二）提升算力供给质效，加快技术创新与结构升 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发 附件一数据来 附件二计算方 附件三计算口 附件四名词解 图1综合算力指数体系 图2省级行政区综合算力指数 图3省级行政区综合算力指数Top10历年情 图4省级行政区算力分指数 图5省级行政区算力分指数-算力规模 图6我国在用标准机架数量分 图7我国在用智算规模（FP16）分 图8省级行政区算力分指数-算力质效 图9各省上架率情 图10省级行政区存力分指数 图11省级行政区存力分指数-存力规模 图12省级行政区存力分指数-存力质量 图13省级行政区运力分指数 图14省级行政区运力分指数-入算网络 图15省级行政区运力分指数-算间网络 图16省级行政区运力分指数-算内网络 图17省级行政区模力分指数 图18省级行政区模力分指数-模型资源 图19省级行政区模力分指数-模型生态 图20省级行政区环境分指数 图21省级行政区环境分指数-资源环境 图22省级行政区环境分指数-市场环境 图23城市算力分指数 表1指标体系与计算口 综合算力指数蓝皮书（2025综合算力指数蓝皮书（2025年全球算力需求高速增长。2024年底，全5693EFLOPS（FP16）64.7%201251亿美元，20251587亿美元，20282227亿美元。始对生成式人工智能技术进行投资或处于初步测试阶段，已有17%络与信息技术研发计划”(NITRD)人工智能研发投资预算增长至3119.2%202515000源的合理配置和高效利用。24年，工信部等七部门印发《推动工大高性能智算供给，在算力枢纽节点建设智算中心。25年，工信“+”20256月底，我国在用算力中心机架总规模达设成效显著。202561680EB202340%，存力规模1持续扩大。《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，我国数据存储总量2持续增长，20242.09ZB20.81%。大数据、12数据存储总量：全国累计存储的数据量，包括算力中心存储量，以及政府、企事业单位、个人终端的数单个存储设备的容量实现大幅增长。企业级硬盘容量已突破数十TB2025328%，能够满足日益增长的干网络架构和性能不断优化。27用活跃度显著提升。其中，IP400GE传输能力，可实现TB90%元（OSU）作为下一代OTN技术创新方向，以其弹性带宽优势满足和容量，以满足用户对高速数据传输的需求。OTN网络单波传输速400GE/800GE逐步成为算力中心互联的重要技术，400GE乃800GE接口技术的引入，显著提高了算力中心内部及算间的数据网络行为编码进IPv6地址，实现智能管控与灵活扩展。全光交换202561509439IDC统计，202419086.9%，为大模型《综合算力指数蓝皮书（2025年）》在之前版本的基础上，结5个维度出发，分析各维度量化因4.0。3.0相比，4.0版本优化内容如下：一是新深化。一方面，“人工智能+AI创新与产31个省级行政区（省、自治区、直辖市）的综合算力发展水4.01图1

省级行政区综合算力指数Top102的协同发展态势。与去年相比，Top10省份仍然以我国算力枢纽节点区域为主。Top6涵盖省份不变，均为我国东部地区，且河北省综合行政区综合算力指数Top103。从综合指数结果看，Top10省份均依托自身优势形成了特色化算Top10省综合算力指数表现优秀，2024年启动省级算力基础设施高质量发图23Top10我国省级行政区算力分指数Top10为河北省、浙江省、江苏省、4。6名、8图4我国省级行政区算力分指数-算力规模Top10为河北省、广东省、5。河北省重视算力产业发展，持续布局算力基础设施，在用标准机架数、在建标准机架数（2.5kW为一个5省级行政区算力分指数-我国在用标准机架数Top10省份为河北省、广东省、江苏省、贵6Top6省份在用标准50%60万架。图67Top5省份在用智算总规模全国占比超过48%，且各省在用智算规模均超过EFLOP（FP16EFLOP（FP16，14.8%。7我国在用智算规模（FP16）我国省级行政区算力分指数-算力质效Top108。河北省凭借环京区位优势，积极能技术应用，PUECUE表现良好；算力业务收入位于全国前列，零碳绿色算力中心，PUECUE表现优秀，算力质效表现位于全国8省级行政区算力分指数-9。其中，浙江省、山西省、江苏省、内蒙古自图9

PUE来看PUE1.462023PUE水平仍表明算力中心在绿色化运行方面存在较PUE等关键质效指标仍有较我国省级行政区存力分指数Top10为广东省、江苏省、河北省、10。存力分指数Top10图10我国省级行政区存力分指数-存力规模Top1011。广东省存力规模全国领先，存储总体我国存力规模Top10166EB，可支撑海量数据的存储100EB。江苏省制造业的数智化转型催生了对热数据处理的强需求11省级行政区存力分指数-我国省级行政区存力分指数-存力质量Top1012。IOPS、存算均衡、先进存12省级行政区存力分指数-（🖂）我国省级行政区运力分指数Top10为浙江省、上海市、江苏省、13Top10地区的网络基础设施普遍具有高带枢纽”地位凸显，浙江省、上海市、江苏省位列全国Top3。图13我国省级行政区运力分指数-入算网络Top10省，具体情况详见图14。入算网络实现用户与算力中心的互联。东14省级行政区运力分指数-我国省级行政区运力分指数-算间网络Top1015。算间网络实现多个算力中心的互联。东部15省级行政区运力分指数-我国省级行政区运力分指数-算内网络Top1016IT设16省级行政区运力分指数-我国省级行政区模力分指数Top10为北京市、广东省、浙江省、17。我国各省份的模力分指数区域间差异最为显著，呈我国东部地区优势明显，模力分指数Top5均位于东部地区。这业转型升级；浙江省互联网企业和电子商务企业众多，培育了以图17我国省级行政区模力分指数—模型资源Top10市/1820256618省级行政区模力分指数-我国省级行政区模力分指数—模型生态Top1019。北京市在模型生态方面全国领先，作为全国19省级行政区模力分指数-我国省级行政区环境分指数Top1020Top10中，图20我国省级行政区环境分指数-Top10为青海省、内蒙古21。21省级行政区环境分指数-Top10省份分别Top10省份10项，积极引导和我国省级行政区环境分指数-市场环境Top1022。22省级行政区环境分指数-302个地级行政区（274个地级市、28个自治州，不含直辖市）23。图23

城市算力分指数Top1054个。在“加快构Top30城是支持大型AI集群、智算中心建设和升级，增强对大模型训练、推400G/800G及以上高速骨干网建设；深化全光网一是强化PUE管控。严格限制新建大型算力中心的PUE水平，提升IT设备、高效电源模块、热回收技术等节能技机制，鼓励建设“源网荷储”一体化数据中心园区。三是推广AI节（🖂）31个省级行政区（省、自治区、直辖市），对302个地级行政区（274个地级市、28个自治州，不含直辖市）20253月底。各指标的数据来源于中国算力平台及工信部、中里每个数值的标准化结果和相应的权重最终形成各分指数结果和综表1已