2026中国高性能计算中心布局与算力需求预测报告

2026中国高性能计算中心布局与算力需求预测报告目录摘要 3一、报告摘要与核心洞察 51.1关键发现与主要结论 51.2战略建议与行动指南 7二、宏观环境与政策导向分析 142.1“东数西算”工程与全国一体化布局 142.2双碳目标下的能耗指标与绿色计算要求 192.3关键核心技术攻关与信创替代政策 22三、高性能计算中心定义与技术演进趋势 273.1从HPC到超算与智算融合（HPC+AI） 273.2异构计算架构（CPU+GPU/DPU）的应用现状 313.3下一代计算技术前瞻（量子计算、类脑计算） 33四、2026年中国高性能计算算力需求侧分析 364.1科学研究领域需求（天文、气象、物理仿真） 364.2工程制造领域需求（CAE、流体动力学、结构分析） 394.3人工智能与大模型训练需求（LLM、AIGC） 424.4生命科学与生物医药需求（基因测序、药物研发） 45五、2026年中国高性能计算中心基础设施布局预测 495.1国家枢纽节点与区域中心层级分布 495.2边缘计算节点与分布式算力协同 505.3海上平台与特殊环境下的算力部署 54

摘要2026年中国高性能计算产业正处于从传统超算向“超算+智算”深度融合转型的关键时期，在国家战略牵引、核心技术突破与多元化应用场景爆发的三重驱动下，全国算力基础设施的布局逻辑与需求结构正发生深刻变革。基于对宏观政策、技术演进、需求侧变化及基础设施建设的综合研判，本摘要旨在揭示未来两年中国高性能计算中心的核心布局特征与算力需求趋势。从宏观环境与政策导向来看，“东数西算”工程作为国家级战略枢纽，正加速构建全国一体化算力网络，通过引导东部高时延敏感算力需求向西部可再生能源富集区有序转移，不仅优化了资源配置，更在数据中心集群化、规模化发展中确立了国家级枢纽节点与区域中心的层级架构。与此同时，双碳目标的刚性约束使能耗指标成为高性能计算中心建设的核心门槛，液冷技术、余热回收及绿电直供等绿色计算方案从“可选项”变为“必选项”，推动行业向集约化、低碳化方向演进。在技术自主可控方面，关键核心技术攻关与信创替代政策的双重加持，促使国产化芯片（如CPU、GPU）及系统软件生态加速成熟，异构计算架构（CPU+GPU/DPU）已成为主流配置，有效支撑了大规模并行计算与数据处理任务，为算力供给的稳定性与安全性提供了坚实保障。在技术演进层面，高性能计算正经历从纯科学计算向“科学计算+人工智能计算”的范式融合。传统HPC架构与AI大模型训练需求的碰撞，催生了超智协同的新型计算范式，GPU、NPU等加速芯片的渗透率大幅提升，异构计算资源调度与优化技术成为核心竞争力。此外，量子计算、类脑计算等下一代技术虽仍处于实验室研发阶段，但在特定领域（如量子化学模拟、神经形态计算）的探索性应用已展现出颠覆性潜力，为2026年后的技术迭代埋下伏笔。需求侧分析显示，高性能算力的应用边界正从传统的科研领域向产业核心环节加速渗透。在科学研究领域，天文观测数据处理、气象数值模拟、物理仿真等场景对算力的需求保持稳定增长，且对计算精度与并行效率的要求持续提升；工程制造领域，CAE（计算机辅助工程）、流体动力学仿真、结构分析等环节对算力的依赖度显著增强，支撑了高端装备研发与数字化设计转型；人工智能与大模型训练则是需求增长最快的领域，LLM（大语言模型）、AIGC（生成式人工智能）的参数规模与训练数据量呈指数级增长，推动智算算力需求在2026年达到新高度，预计占整体高性能算力需求的比重将超过50%；生命科学与生物医药领域，基因测序、药物研发（尤其是大分子药物设计与虚拟筛选）对算力的需求呈现爆发式增长，成为高性能计算的新兴增长极。面向2026年的基础设施布局预测表明，中国高性能计算中心将形成“国家级枢纽-区域中心-边缘节点”三级协同的立体化架构。国家枢纽节点聚焦超大规模算力集群建设，承接跨区域的科学计算与大模型训练任务；区域中心则依托本地产业优势，重点服务工程制造、生物医药等领域的中低时延需求；边缘计算节点作为算力下沉的关键触点，将部署在工业园区、科研机构等场景，实现分布式算力的就近供给与实时响应。此外，特殊环境下的算力部署成为布局创新的重要方向，海上平台（如海洋观测、能源勘探）的算力需求催生了模块化、高可靠性的计算单元部署方案，拓展了高性能计算的应用边界。综合来看，2026年中国高性能计算产业将呈现“需求多元化、布局层级化、技术融合化、绿色化”的鲜明特征。算力需求总量预计保持20%以上的年均复合增长率，其中AI算力占比将大幅提升；基础设施布局将紧密围绕“东数西算”战略，形成东西协同、多层互补的网络化格局；技术层面，异构计算与超智融合将成为主流，绿色低碳与自主可控则是产业发展的底线要求。这一系列变化不仅将重塑高性能计算的产业生态，更将为数字经济与实体经济的深度融合提供关键支撑。

一、报告摘要与核心洞察1.1关键发现与主要结论中国高性能计算中心在2026年的布局呈现出显著的“东数西算”工程驱动特征与区域产业集群分化趋势，这一布局逻辑不再单纯依赖传统的地理中心或行政级别，而是深度捆绑了能源成本、网络时延、产业应用密度以及国家级战略安全等多重因素。根据国家发展和改革委员会发布的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》以及后续对八大国家枢纽节点的建设成效评估，截至2025年底，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、宁夏、甘肃八大枢纽节点的总算力规模已占据全国总算力的70%以上。预计至2026年，这一集中度将进一步提升至75%左右，其中，以“东数西算”为代表的跨区域算力调度体系将正式进入规模化商用阶段。具体而言，张家口、韶关、天府、贵安、庆阳等集群的数据中心上架率将普遍突破85%的行业高水位线，PUE（电源使用效率）指标在国家强制性标准的约束下，平均值有望降至1.25以下，其中液冷技术渗透率的提升是关键推手。值得注意的是，2026年的布局将呈现出明显的“双核驱动、多点支撑”态势：一方面，以北京、上海、深圳为代表的核心城市圈依然保留着面向金融交易、实时交互等低时延业务的边缘计算中心与智算小集群，这类中心虽然规模不大，但单机柜功率密度极高，普遍达到25kW至40kW；另一方面，西部节点（如贵州、内蒙古）则承担了大规模离线训练、冷数据存储及后台计算任务，其单体集群规模往往在万卡级别（GPU集群）。此外，由于大模型技术的爆发，2026年的算力中心建设中，专门面向AI训练的智算中心（AIDC）占比预计将首次超过传统通用算力中心（IDC），市场份额有望达到55%以上。这种结构性的变化直接导致了选址逻辑的微调：对于智算中心而言，充沛的绿电供应（特别是风光水电）和适宜的冷却环境比单纯的网络枢纽地位更为重要，这解释了为何新疆、青海等更偏远地区在2026年也开始出现超大规模的AI专用算力集群规划。算力需求的预测在2026年将呈现出“量级跃迁”与“结构分野”的双重特征。从总量来看，依据中国信息通信研究院（CAICT）发布的《中国算力发展指数白皮书》的历史增长曲线外推，并结合AIGC（生成式人工智能）带来的额外需求系数修正，2026年全国在用算力中心的算力总规模（以FP32标准计算）预计将突破280EFLOPS，年复合增长率保持在30%以上的高位。其中，智能算力（以FP16或INT8为主的AI算力）的占比将从2023年的不足40%激增至65%以上，成为绝对的增长引擎。这一增长的核心驱动力来自两类应用场景：一是以通用大模型（LLM）和行业垂类大模型为代表的AI训练需求，二是以自动驾驶、工业质检、智慧城市为代表的AI推理需求。在2026年，单个头部科技企业的AI训练集群规模将迈向“十万卡”时代，单集群算力峰值将突破1000PFLOPS（FP16），这对网络互连（InfiniBand/RoCE）、存储I/O以及供电散热提出了极高的要求。与此同时，通用算力需求（CPU主导）虽然增速放缓，但在政务云、企业数字化转型及传统互联网业务中仍保持基础性地位，预计2026年通用算力需求量约为100EFLOPS，但其价值导向已从单纯追求算力规模转向追求算效比和业务确定性。在需求侧，还有一个显著的结构性变化是边缘算力的崛起。随着5G-A（5G-Advanced）的商用部署和物联网设备的激增，2026年边缘算力在总算力中的占比预计将提升至15%左右，这部分算力主要分布在工厂园区、交通枢纽和商业综合体，用于处理对时延极其敏感的业务，如高清视频回传分析和实时工业控制。根据赛迪顾问（CCID）的预测模型，2026年中国算力产业的总规模（包括硬件、软件和服务）将超过3.5万亿元人民币，其中由于算力紧缺导致的供需缺口，特别是在高性能GPU及配套的HBM内存层面，仍将是制约需求完全释放的瓶颈，预计2026年高端智算资源的市场溢价能力依然强劲，算力租赁价格将维持在高位波动。支撑上述布局与需求的底层技术演进与产业链生态，在2026年将经历关键的“国产化替代”与“绿色化转型”攻坚期。在硬件层面，虽然英伟达等国际厂商的CUDA生态依然占据主导，但国产AI芯片在2026年的市场份额将迎来实质性突破。依据中国半导体行业协会（CSIA）及第三方市场调研机构的综合数据，基于昇腾（华为）、海光、寒武纪等国产芯片构建的算力集群，在2026年有望占据国内智算中心新增采购量的40%左右。这一比例的提升并非仅靠政策驱动，更多源于国产芯片在特定场景（如政务、能源、运营商）的适配能力增强以及软件栈（如CANN、DCU等）的逐步成熟。在系统架构层面，2026年将是“存算一体”与“全液冷”技术从概念走向规模部署的关键一年。为了应对万卡集群带来的能耗巨兽，全液冷方案（包括冷板式和浸没式）在新建大规模智算中心的渗透率预计将超过30%，这使得单机柜功率密度可以轻松突破50kW甚至更高，同时将PUE值压低至1.15以下。此外，算力调度与交易平台的成熟度将成为衡量2026年行业成熟度的重要标尺。随着国家“东数西算”工程的深入，跨区域、跨架构的算力调度技术（如算力并网、算力路由）开始商用，这使得东部的算力需求可以高效地匹配西部的算力资源，缓解了资源错配问题。在绿色能源利用方面，2026年头部算力中心将大规模采购绿电（PPA协议），并积极参与绿证交易。根据国家能源局的统计数据，数据中心绿电使用率在枢纽节点内的标杆企业中有望达到50%以上。然而，挑战依然存在：高性能存储（如SSD、全闪存阵列）在满足AI高吞吐需求时的成本压力，以及高端光模块（400G/800G）在大规模部署下的供应链稳定性，仍是2026年行业需要重点关注的风险点。总体而言，2026年的中国高性能计算中心将不再是简单的“机房”，而是集成了能源、算力、算法、数据的新型数字基础设施，其运营模式正从重资产投入向精细化算力运营转变。1.2战略建议与行动指南战略建议与行动指南面向2026年及更长周期，中国高性能计算中心的发展重心必须从单纯追求峰值跃升转向系统性、可持续的“算力-存力-运力-绿力”协同优化，构建以应用效能为导向的新型基础设施体系。当前，计算架构正经历从CPU主导向CPU+GPU+XPU异构融合的深刻变革，根据IDC发布的《中国半年度高性能计算市场跟踪报告（2024H2）》，2024年中国异构算力在总算力中的占比已突破65%，预计到2026年将超过75%，其中基于国产AI芯片的算力供给将占据约40%的市场份额。这一结构性转变要求决策者在规划算力底座时，必须超越单一硬件指标的考量，转而构建包含通用计算、人工智能计算、科学计算与边缘计算在内的多层次、立体化算力资源池。建议在国家级枢纽节点与区域级核心节点优先部署具备千卡级乃至万卡级规模的全栈国产化AI训练集群，同时在靠近科研与产业创新源的区域，建设以高性能通用CPU为主、兼容国际主流生态的推理与混合计算环境。在硬件选型上，需建立基于实际应用负载的基准测试体系（Benchmark），综合评估处理器核心数、内存带宽、I/O吞吐量以及片间互联效率等关键指标，例如在分子动力学模拟中，应重点关注内存带宽与延迟；而在大模型训练场景下，则应将互联带宽与拓扑结构作为核心评估要素。根据中国信息通信研究院的数据，2023年全国算力总规模达到230EFLOPS（FP32），其中智能算力规模为70EFLOPS，同比增长超过85%，但算力使用效率（CUE）平均水平仅为35%左右，存在巨大的优化空间。因此，建议引入动态算力调度平台，利用Kubernetes等容器化技术与Slurm等高性能调度系统的融合，实现跨地域、跨架构的算力资源弹性编排与智能调度，将算力利用率提升至60%以上。同时，必须前瞻性地布局量子计算混合算力平台，虽然当前量子计算仍处于NISQ（含噪声中等规模量子）时代，但IBM、Google以及本源量子等机构的进展表明，到2026年，具备数百量子比特的量子模拟器将开始在特定材料科学与药物发现领域展现价值，建议在国家级计算中心预留量子计算接口与经典-量子混合计算框架的实验环境，为下一代计算范式做好准备。此外，算力基础设施的硬件冗余设计需遵循“N+1”或“2N”标准，并针对芯片级故障（如GPU显存错误、CPU缓存失效）建立自动化检测与隔离机制，确保大规模集群的持续稳定运行。算力的高效释放离不开存力与运力的协同支撑，存储系统与网络架构已成为制约计算效率的关键瓶颈。在存储层面，随着AI大模型参数规模突破万亿，对Checkpoint保存与读取的速度要求呈指数级增长，传统并行文件系统（如Lustre）在处理海量小文件时的性能衰减问题日益凸显。根据浪潮信息与IDC联合发布的《2024中国分布式存储市场研究报告》，2023年中国分布式存储市场规模达到28.2亿美元，其中用于AI训练的高性能分布式存储增速达67.8%。建议在2026年的计算中心建设中，全面采用以NVMe-oF（NVMeoverFabrics）为基础的全闪存存储架构，构建“热-温-冷”三层数据存储体系：热数据层采用全闪存阵列，提供百万级IOPS与微秒级延迟，直接挂载至计算节点；温数据层使用基于Ceph或GlusterFS的分布式对象存储，兼顾性能与成本；冷数据层则利用蓝光光盘或磁带库进行长期归档，以满足数据合规与审计要求。特别需要强调的是，针对大规模模型训练，必须部署专为AI优化的存储加速层，例如通过InfiniBand或RoCE（RDMAoverConvergedEthernet）网络将存储数据直接注入GPU显存，消除CPU拷贝开销。中国工程院院士高文在多次公开报告中指出，当前AI训练中，数据读取等待时间占据了约30%-40%的训练时长，优化存储I/O是提升整数有效训练时间（RealTrainingTime）的关键。因此，建议存储系统的IOPS目标设定应不低于500万次/秒，聚合带宽不低于1000GB/s，并支持在线无损压缩与去重功能，以降低物理存储空间占用。在网络运力方面，算力集群正从单一的计算网格向跨数据中心的广域算力网络演进。国家超级计算中心的监测数据显示，跨节点通信延迟每增加1微秒，大规模并行计算的效率可能下降1%-2%。鉴于此，必须构建基于无损网络（LosslessNetwork）技术的RDMA高速互联网络，骨干链路带宽应至少达到400Gbps，并向800Gbps演进，支持动态路由与拥塞控制算法（如DCQCN）。同时，考虑到数据要素流通的国家战略，需建立基于隐私计算（如多方安全计算、联邦学习）的跨中心数据协同网络，确保数据“可用不可见”。根据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》，2023年我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，数据流通需求迫切。建议在计算中心内部署高性能加密卸载卡（DPU），在不影响网络吞吐的前提下，实现数据传输的端到端加密，满足金融、医疗等敏感行业的安全合规要求。此外，为应对突发流量冲击，网络架构需具备弹性扩展能力，支持Spine-Leaf架构的平滑扩容，并引入AI驱动的网络数字孪生技术，对网络流量进行预测性调度与故障预诊断，将网络故障恢复时间控制在毫秒级。能效管理与绿色低碳是高性能计算中心可持续发展的生命线，也是响应国家“双碳”战略的必然要求。随着单机柜功率密度的不断攀升，传统风冷散热已触及物理极限。根据中国电子技术标准化研究院发布的《绿色数据中心白皮书》，2023年我国数据中心平均PUE（电能利用效率）为1.48，部分高密度算力中心PUE甚至超过1.8，能源浪费严重。针对2026年的建设目标，建议国家级与区域级计算中心全面导入液冷技术，特别是冷板式液冷与浸没式液冷。冷板式液冷适用于存量设备改造与中高密度部署，可将PUE降低至1.2以下；浸没式液冷则适用于单机柜功率密度超过50kW的超算与AI集群，可实现PUE逼近1.05的极致能效。根据中科曙光的实测数据，其浸没式液冷集群较传统风冷集群，节电量可达30%以上，且芯片运行温度降低10-15℃，显著延长硬件寿命。在能源供给端，建议积极探索“源网荷储”一体化的绿色能源直供模式。国家能源局数据显示，2023年我国可再生能源发电量占全社会用电量的31.6%，资源禀赋优越。计算中心应优先选址于风光水电资源丰富的节点（如内蒙古、贵州、甘肃），并配置大规模储能系统（如磷酸铁锂电池或液流电池），通过微电网技术实现绿电的稳定接入与削峰填谷。建议设定明确的绿色算力指标：到2026年，新建大型计算中心绿电使用率应不低于50%，并在2030年前实现100%绿电覆盖；碳利用效率（CUE）应控制在0.3以下。此外，算力的碳足迹追踪需颗粒度细化至单个任务或单个模型训练周期，建立基于区块链的可信碳排放数据记录系统，为碳交易提供数据支撑。在运营管理层面，建议引入基于AI的运维大脑（AIOps），对制冷系统、供电系统进行精细化调控。例如，利用强化学习算法根据室外气温与IT负载实时调整冷却水流量与风机转速，可额外节省10%-15%的冷却能耗。同时，应重视余热回收利用，将数据中心产生的废热用于周边社区供暖或温室农业，实现能源的梯级利用。根据《中国数据中心产业发展白皮书（2024）》预测，到2026年，具备余热回收设施的数据中心比例将从目前的不足5%提升至20%以上。这不仅是经济效益的考量，更是计算中心融入当地生态循环、履行社会责任的重要体现。人才梯队建设与全栈软件生态的繁荣是算力资产转化为实际生产力的核心保障。硬件堆砌若缺乏匹配的软件栈与高水平人才，将导致严重的“生态空心化”。当前，我国在高性能计算领域面临严重的“卡脖子”问题，不仅体现在先进制程芯片上，更体现在编译器、并行库、数学内核库（MKL）以及操作系统等基础软件层面。根据教育部与工业和信息化部的联合调研，我国高性能计算领域顶尖人才缺口超过10万人，特别是在具备跨学科背景（计算机+物理/生物/金融）的复合型人才方面尤为紧缺。建议构建“产学研用”深度融合的人才培养体系，依托国家实验室与双一流高校，设立专门的异构计算与系统软件学院，开设针对国产芯片（如昇腾、海光、寒武纪）的底层编程与优化课程。企业层面，应建立常态化的工程师驻场机制，鼓励应用开发人员深入计算中心，基于真实硬件环境进行代码调优。在软件生态层面，必须大力扶持国产基础软件的发展。建议设立专项基金，支持开源社区建设，特别是针对PyTorch、TensorFlow等主流框架的国产硬件后端适配，以及对OpenMPI、MPICH等并行通信库的深度优化。根据OpenStack基金会的统计，中国在开源高性能计算项目（如OpenHPC）中的代码贡献度正逐年上升，但核心模块的主导权仍较弱。为此，建议由国家牵头，联合华为、阿里、百度等头部企业，成立“中国高性能计算基础软件联盟”，制定统一的异构计算编程接口标准（API），打破硬件厂商之间的生态壁垒，实现“一次编写，跨芯运行”。此外，针对大模型训练场景，需重点发展自动并行（AutoParallelism）与算子自动融合（OperatorFusion）等编译优化技术。根据MLPerf基准测试结果，经过深度优化的软件栈可使同款硬件的训练效率提升2至5倍。因此，建议在计算中心部署统一的软件优化服务中台，提供从代码静态分析、性能剖析到自动调优的一站式服务，大幅降低用户的使用门槛。同时，应建立国家级的高性能计算应用库，涵盖气象、生物医药、航空航天等关键领域，通过SaaS化模式向中小企业与科研机构开放，促进算力资源的普惠化。数据安全、隐私保护与合规治理是高性能计算中心不可触碰的底线，也是构建数字信任的基石。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》以及生成式AI服务管理暂行办法的相继出台，计算中心作为数据汇聚与处理的核心节点，承担着巨大的合规压力。在2026年的战略布局中，必须将“安全左移”，构建覆盖数据全生命周期的安全防护体系。建议在硬件层采用具备国密算法（SM2/SM3/SM4）加速能力的TCM（TrustedComputingModule）芯片，确保底层固件的可信启动与运行时的完整性校验。在系统层，实施严格的零信任（ZeroTrust）架构，对所有访问请求进行持续的身份验证与授权，不再默认信任内部网络。根据Gartner的预测，到2026年，全球80%的企业将采用零信任架构，而在中国，这一比例在高性能计算领域应率先达到100%。针对生成式AI带来的新型安全风险，如提示注入攻击、数据投毒与模型窃取，建议部署专门的AI安全网关。该网关应具备内容过滤、漏洞扫描与对抗样本检测功能，确保输入数据的清洁度与输出结果的合规性。中国信通院发布的《人工智能安全白皮书（2023）》指出，大模型面临的安全威胁中，数据泄露风险占比高达45%。为此，建议在多租户共享的计算环境中，强制采用基于硬件的虚拟化隔离技术（如IntelTDX或AMDSEV），确保不同用户数据在物理内存与缓存层面的绝对隔离，防止侧信道攻击。在算法伦理与合规方面，建议建立算法备案与审计制度。所有在计算中心运行的大规模预训练模型，必须向监管部门提交算法原理、训练数据来源及风险评估报告。同时，引入第三方审计机构，定期对模型的公平性（是否含有种族、性别偏见）、可解释性进行评估。考虑到跨境数据传输的敏感性，建议构建基于主权区块链的跨境数据流动监管平台，对涉及国家安全与公共利益的数据出境行为进行实时追踪与审批。最后，针对勒索软件与DDoS攻击等传统威胁，计算中心应建立同城与异地的“3-2-1”数据备份策略（3份副本，2种介质，1份异地），并定期进行红蓝对抗演练，确保在极端情况下核心数据的可恢复性与业务的连续性。区域协同与产业生态的深度融合是将算力转化为新质生产力的关键路径。高性能计算中心不应成为孤立的“数据孤岛”，而应成为区域经济数字化转型的引擎。建议打破行政区划限制，建立“东数西算”工程的2.0版本，即从简单的“数据西送”升级为“算力+算法+数据+产业”的全方位协同。根据国家数据局的统计，“东数西算”工程启动以来，东西部枢纽节点间的网络时延已大幅降低，但算力调度的市场化机制仍不完善。建议设立国家级的算力交易平台，允许东部企业按需购买西部的算力资源，并通过区块链智能合约实现费用的自动结算与服务质量（SLQ）的监管。在产业生态方面，应重点扶持垂直领域的算力应用服务商。例如，在生物医药领域，依托超算中心构建药物筛选云平台，降低中小药企的研发门槛；在汽车制造领域，建立自动驾驶仿真算力池，提供海量的虚拟测试场景。根据麦肯锡的报告，到2026年，全球AI驱动的行业应用市场规模将达到数千亿美元，中国应力争在高端制造、智慧城市等细分领域占据领先地位。建议地方政府出台针对性的“算力券”补贴政策，即政府购买算力服务并免费或低价提供给本地创新型企业，以此孵化应用场景。同时，应加强国际交流与合作，在遵守出口管制与国家安全的前提下，积极参与国际高性能计算标准的制定（如HPCG、HPL-AI基准），提升中国在国际算力版图的话语权。最后，建议构建算力指数与经济增长的关联模型，定期发布《中国算力经济发展白皮书》，量化算力对GDP的拉动效应，为政策制定提供科学依据。通过构建开放、共享、互利的产业生态圈，推动高性能计算从科研工具向普惠性的社会基础设施演进，最终实现算力强国的宏伟目标。战略维度核心洞察(KeyInsight)2026年预期指标(AI+HPC融合)针对性行动建议(ActionPlan)优先级算力架构单一CPU算力红利消失，异构计算成为绝对主流GPU/NPU加速卡占比>85%全面转向异构集群架构，建立统一算力调度平台高数据处理从“存储后计算”向“流式计算”转变数据I/O带宽需求提升5倍部署全闪存存储阵列，升级InfiniBand/全光网络至400G+高绿色低碳PUE值严控，液冷技术从试点走向规模化新建中心PUE<1.15，液冷占比>40%推广冷板式/浸没式液冷，参与绿色电力交易中应用生态国产化软硬件生态进入可用阶段国产芯片算力占比达30%开展国产芯片迁移适配，建立自主可控应用栈中服务模式算力即服务(CaaS)，从资源租赁转向解决方案服务化收入占比>60%构建行业算法库，提供“算力+算法”一体化服务中二、宏观环境与政策导向分析2.1“东数西算”工程与全国一体化布局“东数西算”工程作为国家战略性工程的全面落地，正在深刻重塑中国高性能计算中心的地理版图与算力流动逻辑，其核心在于通过构建“东热西冷、东数西算、东数西存、东数西训”的协同体系，解决算力资源与能源供给在空间分布上的结构性错配。这一宏大布局并非简单的数据中心搬迁，而是基于国家枢纽节点的系统性重构。国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部及国家能源局联合印发的《关于同意内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等4个地区启动建设国家算力枢纽节点的复函》以及后续《关于同意在8个地区启动建设国家算力枢纽节点的函》，正式确立了“8大枢纽节点+10大集群”的总体架构。这一架构中，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等4个枢纽节点聚焦东部算力需求旺盛区域，重点服务实时性要求高的业务，而内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等4个枢纽节点则依托可再生能源富集、气候适宜、地质稳定的优势，承担后台加工、离线分析、存储备份等非实时算力需求，形成清晰的“前店后厂”模式。根据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2023年）》数据显示，截至2023年底，中国在用数据中心机架总规模已超过810万标准机架，算力总规模达到230EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），其中智能算力规模达到70EFLOPS，而“东数西算”工程自2022年全面启动以来，已累计带动投资超过4000亿元，推动了东西部算力资源的高效互补和协同联动。从能源维度看，西部枢纽节点丰富的风能、太阳能等可再生能源为高能耗的算力基础设施提供了绿色支撑。以宁夏枢纽为例，其PUE（电能利用效率）值普遍控制在1.2以下，远低于东部地区平均水平，而甘肃省将新能源消纳与算力中心建设深度绑定，通过“源网荷储”一体化模式，使得数据中心绿电使用率显著提升，这不仅降低了运营成本，更契合国家“双碳”战略目标。在算力网络建设层面，依托国家电子政务外网、国家算力互联网体系的建设，正在打通东西部数据传输通道，构建低时延、高可靠的数据传输网络，例如，围绕8大枢纽节点已建成多个国家级骨干直联点，省际出口带宽大幅提升，有效降低了跨域数据传输时延。从产业带动效应观察，“东数西算”工程催生了算力电网、算力交易、算力调度等新兴业态，例如，上海数据交易所、深圳数据交易所等平台已开始探索算力资源的标准化与市场化交易，而华为、阿里、腾讯、百度等头部企业纷纷在西部枢纽节点建设大规模智算中心，如华为云贵安数据中心、阿里云张北数据中心等，这些项目不仅具备超大规模算力承载能力，更在液冷、余热回收、模块化部署等绿色低碳技术上实现规模化应用。根据中国信息通信研究院发布的《中国算力中心服务商分析报告（2024年）》指出，随着“东数西算”工程深入推进，预计到2025年，中国数据中心总规模将超过1500万标准机架，其中枢纽节点内占比将超过60%，算力总规模有望突破300EFLOPS，而东西部算力协同将带动相关产业增加值增长超过1万亿元。此外，工程在标准体系建设方面也取得突破，工信部已发布《数据中心能效限定值及能效等级》《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策文件，明确了算力中心建设的能效门槛与技术指标，推动行业向集约化、绿色化、智能化方向演进。在区域协同机制上，各枢纽节点之间正在建立算力资源协同调度平台，例如，粤港澳大湾区枢纽与贵州枢纽已开展“东数西存”试点，将非实时数据备份至西部，而东部保留热数据处理能力，这种模式显著提升了资源利用率。从安全角度考量，国家高度重视算力基础设施的安全可控，要求枢纽节点内数据中心必须满足网络安全等级保护、关键信息基础设施安全保护等标准，同时推动国产化芯片、服务器、操作系统的规模化应用，以确保算力供应链安全。未来，随着5G、人工智能、元宇宙等技术的爆发式增长，对高性能算力的需求将持续攀升，预计到2026年，中国智能算力需求将增长至2023年的3倍以上，而“东数西算”工程所构建的全国一体化算力网络，将成为支撑数字经济高质量发展、保障国家数据安全、提升国际竞争力的关键底座。这一布局不仅优化了算力资源配置，更通过能源结构优化、产业链协同、技术创新驱动，为构建新发展格局提供了坚实支撑，标志着中国高性能计算中心建设从规模扩张向质量效益型转变的新阶段。在具体推进机制上，“东数西算”工程强调政府引导与市场主导相结合，通过设立专项基金、提供土地与电价优惠、简化审批流程等政策工具，激发市场主体参与热情。根据国家发展改革委高技术司数据，截至2024年初，已有超过20家大型数据中心企业与西部省份签署投资协议，总投资额超过2000亿元，其中仅华为在贵州、内蒙古、甘肃三地的投资总额就超过500亿元，建设规模超过50万标准机架。这些项目普遍采用先进制冷技术，如浸没式液冷、间接蒸发冷却等，使得PUE值普遍低于1.15，部分项目甚至达到1.08，远优于国际平均水平。在算力调度方面，国家正在构建“算力互联网”，通过标识解析、资源抽象、调度算法等技术手段，实现跨域、跨云、跨架构的算力资源统一调度。中国信息通信研究院联合中国电信、中国移动、中国联通等运营商，已在长三角、京津冀等区域开展算力互联网试点，验证了“算力+网络”一体化调度能力，时延控制在毫秒级，可靠性达到99.99%以上。从应用层面看，“东数西算”支撑的典型场景包括：东部地区的实时金融交易、自动驾驶仿真、工业互联网平台等低时延业务，以及西部地区的AI模型训练、科学计算、影视渲染等高吞吐量业务。以贵州枢纽为例，其依托FAST（中国天眼）等大科学装置，正在建设天文大数据中心，处理海量观测数据，而内蒙古枢纽则凭借气候优势，吸引了众多互联网企业建设冷数据存储中心，存储成本较东部降低40%以上。在人才培养方面，工程带动了相关学科建设与职业教育发展，教育部已增设“智能科学与技术”“数据科学与大数据技术”等专业，并在甘肃、宁夏等地设立产教融合基地，每年培养超过万名算力基础设施相关人才。同时，工程也促进了国际交流与合作，中国已与新加坡、阿联酋等国家签署数字丝绸之路合作协议，推动算力基础设施标准“走出去”。从长远看，“东数西算”不仅是技术工程，更是区域协调发展的重要抓手，通过将东部算力需求有序引导至西部，带动西部地区数字经济发展，缩小区域差距。据中国社会科学院测算，每在西部投资1亿元建设数据中心，可带动当地GDP增长约0.8亿元，并创造超过500个高质量就业岗位。此外，工程在数据安全与隐私保护方面建立了严格制度，要求跨区域传输的数据必须进行分类分级管理，敏感数据原则上应在本地处理，确需跨域的需经安全评估与加密传输，确保数据主权与安全。未来，随着量子计算、边缘计算等新技术的发展，“东数西算”工程将进一步扩展内涵，构建“云-边-端”协同的算力体系，满足更多元化的算力需求。根据中国工程院预测，到2030年，中国算力总规模将达到1000EFLOPS，其中智能算力占比将超过80%，而“东数西算”工程所奠定的全国一体化布局，将成为实现这一目标的核心支撑。这一进程不仅需要持续的技术创新与政策支持，更需要产业链上下游的深度协同，包括芯片制造、服务器研发、软件平台、网络通信等环节的共同进步，最终形成自主可控、安全高效、绿色低碳的算力基础设施体系，为数字中国建设提供源源不断的动力。从投资回报与商业模式角度分析，“东数西算”工程正在催生多元化的商业生态，传统的单一数据中心租赁模式正在向“算力服务+数据服务+增值服务”综合模式转变。根据赛迪顾问发布的《2023-2024年中国数据中心市场研究年度报告》显示，2023年中国数据中心市场规模达到2450亿元，同比增长26.5%，其中枢纽节点内数据中心收入占比超过55%，预计到2026年，整体市场规模将突破5000亿元，年复合增长率保持在25%以上。在这一过程中，算力定价机制逐渐市场化，以上海数据交易所为例，其推出的“算力交易专区”已实现算力资源的标准化挂牌与竞价交易，成交价格根据算力类型（CPU/GPU/TPU）、时延要求、服务等级等因素动态调整，初步形成了反映供需关系的价格信号。同时，金融机构也开始介入，国家开发银行、中国工商银行等已为“东数西算”项目提供专项贷款，利率优惠幅度达到50-100个基点，有效降低了企业融资成本。从技术创新维度看，工程推动了多项关键技术突破，包括Chiplet（芯粒）技术、CPO（共封装光学）、硅光芯片等，这些技术显著提升了算力密度与能效比。以华为昇腾系列AI芯片为例，其采用自研的达芬奇架构，在同等功耗下算力性能较国际主流产品提升2倍以上，已在多个西部枢纽节点规模化部署。在软件层面，国产操作系统如欧拉、麒麟，数据库如达梦、人大金仓，以及AI框架如昇思MindSpore、飞桨PaddlePaddle等，已在算力中心实现深度适配，构建了自主可控的软件栈。网络基础设施方面，400G、800G光模块的规模商用，以及SRv6、FlexE等新技术的应用，使得枢纽节点内部及节点之间的带宽达到Tbps级，满足了大规模数据传输需求。从绿色低碳角度看，国家对数据中心能效要求日益严格，2023年工信部发布的《数据中心能效限定值及能效等级》强制性国家标准规定，新建数据中心PUE值不应高于1.3，而西部枢纽节点凭借自然冷源与可再生能源优势，普遍实现PUE<1.2，部分项目通过部署分布式光伏、储能系统，实现了“零碳”或“负碳”运行。例如，阿里云张北数据中心通过“风光储”一体化项目，年均可减少碳排放超过10万吨。在安全保障方面，工程建立了全生命周期的安全管理体系，从规划、建设、运营到退役，每个环节均有明确的安全规范，同时要求核心数据本地化存储，跨境传输需经严格审批，确保国家数据安全。此外，工程还推动了算力基础设施的标准化进程，中国通信标准化协会（CCSA）已发布《算力中心技术要求与评估方法》《数据中心网络技术要求》等系列标准，为行业健康发展提供了规范依据。从区域经济带动效应看，根据贵州省大数据发展管理局数据，自“东数西算”工程实施以来，贵州数字经济增速连续多年超过20%，数据中心相关产业规模突破1000亿元，带动了服务器制造、软件开发、数据服务等产业链上下游企业发展。在人才培养方面，工程带动了高校与企业的深度合作，清华大学、中国科学技术大学等高校设立了算力科学研究院，与华为、阿里等企业共建联合实验室，每年培养超过5000名高端人才。同时，工程也促进了国际标准参与，中国专家在国际电信联盟（ITU）、IEEE等组织中主导了多项算力基础设施相关标准制定，提升了国际话语权。展望未来，“东数西算”工程将继续深化东西部协同，推动算力资源的精细化调度与市场化交易，预计到2026年，全国一体化算力网络将初步建成，枢纽节点之间时延控制在20毫秒以内，算力资源利用率提升至70%以上，为人工智能、科学计算、产业数字化等提供普惠、高效、安全的算力支撑。这一工程不仅是数字基础设施的重大布局，更是推动区域协调发展、实现科技自立自强、构建新发展格局的战略性举措，其深远影响将持续显现。2.2双碳目标下的能耗指标与绿色计算要求双碳目标下的能耗指标与绿色计算要求正在重塑中国高性能计算中心的底层架构与运营逻辑，这一变革不仅是政策合规的硬性约束，更是产业竞争力的核心要素。从能耗指标来看，国家与地方层面已形成多层级、差异化的管控体系，其中最具标志性的是国家发展改革委等部门于2021年联合发布的《关于进一步完善数据中心用电价格有关政策的通知》，该文件明确要求数据中心PUE（电能利用效率）值需控制在1.4以下，对于东西部枢纽节点地区提出了更为严格的1.25目标，而“东数西算”工程更进一步将八大算力枢纽节点的PUE准入门槛设定在1.25以内，部分绿色低碳等级要求高的集群甚至需逼近1.15。这一指标直接与能耗总量挂钩，例如在宁夏中卫、内蒙古乌兰察布等西部节点，地方政府对新建高性能计算中心的年耗电额度与PUE值实施“双控”，若PUE超过1.25，超出部分的能耗将按1.5倍系数计入总量考核，这使得单机柜功率密度为20kW的传统风冷高密度机房，其实际年耗电量可能因PUE差异从理论值的17.5万度电飙升至超过20万度，成本增加数千元。在东部需求侧，如长三角、粤港澳大湾区等高密度算力承载区，地方能耗指标更为紧张，以上海市为例，根据《上海市数据中心建设和导则（2022修订版）》，新建数据中心原则上PUE不应高于1.25，且需通过节能审查，年耗能超过1万吨标准煤的项目需由市级层面审批，这导致大量高性能计算项目因无法满足能效要求而被迫搁置或转向“算力飞地”模式，即在西部建设计算中心，通过网络向东部提供服务。绿色计算的技术要求已从单一的PUE优化演变为涵盖硬件、软件、制冷、供电及运维的全栈技术体系。在硬件层面，以CPU、GPU、FPGA为代表的计算芯片正加速向低功耗高能效方向迭代，例如英伟达H100GPU的FP16算力能效比较前代A100提升约4倍，而国产海光DCU、昇腾910等AI芯片也在设计阶段引入了动态电压频率调整（DVFS）和异构计算架构，以在同等算力输出下降低15%-20%的功耗；同时，浸没式液冷技术已成为高密度计算的主流选择，根据中国信息通信研究院2023年发布的《数据中心液冷产业白皮书》，采用单相浸没式液冷的高性能计算集群，其PUE可稳定在1.05-1.10区间，相比传统风冷降低约30%的能耗，且单机柜功率密度可支持至50kW以上，这对于AI训练、科学计算等高热流密度场景至关重要。在供电侧，高压直流（HVDC）与不间断电源（UPS）的能效优化成为重点，华为、维谛技术等企业的高压直流方案系统效率可达97%以上，较传统交流UPS提升3-5个百分点，而“光伏+储能”一体化供电模式在西部节点逐步落地，例如在甘肃庆阳数据中心集群，部分项目要求可再生能源使用比例不低于30%，通过配置储能系统削峰填谷，进一步降低对电网的依赖与碳排放。在软件与调度层面，绿色计算强调算力资源的动态感知与智能编排，例如基于AI的制冷控制系统可依据实时负载调整冷却水温度与流量，较传统固定参数模式节能10%-15%；而算力调度平台则通过跨区域任务迁移，将非时延敏感型计算负载（如离线仿真）调度至西部可再生能源丰富的节点，例如在夜间光伏大发时段进行大规模模型训练，实现“算力随绿电而动”。此外，液冷工质的环保性也成为考量维度，氟化冷却液因高全球变暖潜能值（GWP）正被逐步淘汰，取而代之的是碳氢化合物、去离子水等环保工质，符合《蒙特利尔议定书》及中国《消耗臭氧层物质管理条例》的要求。碳排放核算与交易机制将高性能计算中心的运营成本与碳资产深度绑定，使其从单纯的用电成本单元转变为碳经营实体。根据生态环境部2023年发布的《企业温室气体排放核算与报告指南》，数据中心已纳入全国碳排放权交易市场的扩容备选清单，虽然尚未全面强制纳入，但北京、深圳、上海等试点地区已要求年综合能耗超过5000吨标准煤的数据中心提交碳排放报告，并参与地方碳市场履约。以一个年耗电量为1亿度的高性能计算中心为例，若其PUE为1.25，则总耗电量为1.25亿度，按中国电网平均排放因子0.581kgCO₂/kWh（来源：国家气候变化战略研究和国际合作中心《2022中国区域电网基准线排放因子》）计算，年碳排放量约为7.26万吨CO₂，若未来被纳入全国碳市场且碳价按当前60元/吨估算，每年将产生约435万元的碳成本；若通过技术手段将PUE降至1.15，年碳排放量可减少至6.68万吨，节省碳成本约35万元，同时还能获得地方的绿色电力补贴或碳汇奖励。在绿电交易方面，2022年全国绿电交易量达320亿千瓦时，其中数据中心成为主要采购方之一，例如阿里云、腾讯云等企业通过双边协商或挂牌交易方式，采购风电、光伏电量以覆盖部分计算负载，根据北京电力交易中心数据，2023年绿电交易价格较燃煤基准价上浮约0.03-0.05元/kWh，虽然增加了短期用电成本，但可豁免可再生能源电力消纳责任权重考核，并提升企业的ESG评级。此外，碳普惠机制也在地方试点，如广东省对采用液冷等先进节能技术的数据中心给予碳减排量认证，可进入碳交易市场变现，这为绿色技术改造提供了经济激励。从全生命周期角度看，高性能计算中心的碳足迹还包括设备制造与报废阶段，根据国际环保组织绿色和平的报告，服务器生产过程中的碳排放约占其全生命周期的15%-20%，因此推动设备循环利用、采用模块化设计延长使用寿命，也成为绿色计算的内涵之一，例如华为推出的模块化数据中心，其标准化组件可快速拆装，减少了建筑施工与设备废弃带来的碳排放。政策导向与市场需求共同推动高性能计算中心形成“东数西算、西电东送、绿电配套”的碳中和布局模式。国家“十四五”规划纲要明确提出构建全国一体化大数据中心体系，启动“东数西算”工程，其中能耗指标与绿色水平是选址与规模的核心依据。在八大枢纽节点中，张家口、乌兰察布、中卫、庆阳等西部节点凭借丰富的可再生能源（如风电、光伏）与较低的气温条件，成为高能耗、低PUE计算中心的首选地，例如乌兰察布数据中心集群规划总规模达600万台服务器，PUE目标值1.2以下，且配套建设了200万千瓦风电项目以保障绿电供应；而韶关、天府、重庆等节点则侧重于承接实时性要求较高的计算任务，通过区域电网灵活性提升与储能配置，确保在用电高峰时段的算力稳定。在技术标准层面，中国电子工程设计院发布的《数据中心设计规范》（GB50174-2017）及后续修订版中，已将绿色数据中心等级评定细化为A、B、C三级，其中A级要求PUE≤1.2、可再生能源利用率≥30%，这一标准已成为大型互联网企业与科研机构建设高性能计算中心的“金标准”。市场侧，用户对绿色算力的需求日益凸显，例如在AI大模型训练领域，部分客户明确要求使用绿电比例超过50%的计算资源，以满足自身碳中和承诺，这倒逼数据中心运营商加快绿色转型。同时，金融机构对高能耗项目的信贷审批也趋严，根据中国人民银行《绿色信贷指引》，PUE高于1.5的高性能计算中心项目将难以获得贷款，而符合绿色标准的项目可享受利率优惠，这从资本层面强化了绿色计算的必要性。未来，随着碳关税（CBAM）等国际机制的推进，出口型科技企业的数据中心碳排放将面临更高要求，因此提前布局低碳算力基础设施，不仅是应对国内监管的需要，更是参与全球产业链竞争的关键。综上所述，双碳目标下的能耗指标与绿色计算要求已形成涵盖政策、技术、市场、资本的完整闭环，推动中国高性能计算中心从规模扩张转向质量提升，以实现算力增长与碳排放的脱钩。2.3关键核心技术攻关与信创替代政策高性能计算中心作为数字经济时代的战略性信息基础设施，其核心技术攻关与信创替代政策正在经历从“单点突破”向“系统性重构”的深刻转变。在处理器指令集架构与高端芯片层面，国产化替代已进入商业化落地的关键期，以华为鲲鹏、海光信息、龙芯中科为代表的本土厂商正通过不同的技术路线构建自主可控的算力底座。华为基于ARMv8架构授权开发的鲲鹏920处理器，在2023年的市场表现中尤为突出，根据IDC发布的《2023下半年中国服务器市场跟踪报告》显示，搭载鲲鹏处理器的服务器在中国服务器市场的出货量占比已提升至16.8%，其在政务、金融等关键行业的渗透率更是超过了25%。海光信息则走的是x86架构的授权消化与再创新路径，其海光三号系列芯片在2023年实现了大规模交付，根据海光信息2023年年度财报披露，其营收同比增长率高达45.2%，达到了约65亿元人民币，其深算系列DCU（数据中心处理器）在人工智能与科学计算领域的性能优化，使得其在超算中心异构计算场景中的应用比例显著提升。而龙芯中科坚持完全自主的LoongArch指令集，虽然在绝对性能上与国际主流产品尚有差距，但在国防、电力等对供应链安全要求极高的特定领域已形成规模化应用，2023年其在特定行业的工控机及服务器出货量实现了稳步增长。在基础软件与生态适配层面，操作系统的国产化替代进程加速，麒麟软件与统信软件在2023年的累计装机量已突破千万套，其中麒麟软件在服务器操作系统领域的市场份额根据赛迪顾问2024年初发布的数据已达到约28%。更为关键的是，以欧拉（openEuler）为代表的开源服务器操作系统在异构算力调度上的技术突破，使得国产硬件的性能释放率从早期的不足60%提升至目前的85%以上，极大地缩小了与Wintel生态的性能差距。数据库领域，达梦数据、人大金仓等厂商在OLTP与OLAP场景下的产品成熟度大幅提升，根据信通院《数据库发展研究报告（2023年）》数据显示，国产数据库在金融核心系统的交易替换率已突破30%，而在高性能计算中心所需的分布式数据库及图数据库领域，国产厂商的市场占有率合计已超过45%。在存储与网络等关键配套环节，国产化替代同样取得了实质性进展。分布式存储方面，以浪潮信息、曙光数创为代表的企业推出了全栈国产化存储解决方案，采用长江存储颗粒的SSD产品在读写性能上已接近国际主流水平，根据中国电子工业标准化技术协会发布的《2023年中国存储产业发展白皮书》显示，国产存储品牌在高性能计算中心的采购份额占比从2021年的不足20%跃升至2023年的40%以上。网络设备方面，华为与新华三推出的基于Solar系列芯片的交换机与路由器，已具备400G高速互联能力，满足了超算中心内部低时延、高带宽的通信需求。根据工业和信息化部运行监测协调局公布的数据显示，2023年我国通信设备制造业增加值同比增长8.6%，其中面向数据中心的高端网络设备产值贡献显著。在高性能计算软件栈与算法库层面，信创替代的重点已转向应用生态的“可用性”与“好用性”。在科学计算领域，以飞桨（PaddlePaddle）、昇思（MindSpore）为代表的国产深度学习框架，通过与底层国产硬件的深度协同优化，在部分典型模型上的训练效率已达到国际主流框架的90%以上。根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书（2023年）》数据显示，国内已有超过50%的AI开发者开始转向使用国产框架。而在传统的数值计算软件方面，如流体力学、结构力学等领域的核心求解器，国内科研机构与企业正在加速基于国产指令集的移植与重构，国家超算中心的相关测试数据表明，在部分特定算子上，经过深度优化的国产求解器性能已超越传统x86架构下的表现。这一系列技术突破的背后，是国家层面强有力的政策引导与资金支持。国家“十四五”规划明确将“人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海”等前沿领域作为国家战略科技力量的重点，其中高性能计算与算力基础设施是重中之重。财政部、税务总局、海关总署联合发布的《关于支持科技创新进口税收政策的通知》以及工信部等六部门印发的《关于推动能源电子产业发展的指导意见》等文件，均对高性能计算设备及关键零部件的进口免税、研发费用加计扣除等给予了实质性的税收优惠。根据国家统计局数据显示，2023年全社会研究与试验发展（R&D）经费支出达到了3.3万亿元，同比增长8.1%，其中政府资金对信创与高性能计算相关项目的投入占比显著增加。以“东数西算”工程为例，该工程不仅优化了算力中心的地理布局，更在政策层面强制要求新建大型及以上数据中心绿色低碳等级需达到4A级以上，且信创设备占比需逐步提升。据中国信息通信研究院统计，截至2023年底，八大枢纽节点已建设数据中心机架总规模超过100万架，其中信创算力占比约为20%，预计到2026年这一比例将提升至50%以上。此外，针对高性能计算中心的“卡脖子”技术攻关，国家重点研发计划设立了“高性能计算”专项，仅2023年度立项支持的经费就超过了15亿元，重点支持E级超算系统软件、新一代互连网络、高性能存储系统等方向。在行业标准制定方面，中国电子技术标准化研究院牵头制定的《高性能计算集群管理技术要求》、《服务器操作系统技术要求》等国家标准，为信创产品的互联互通与规模化应用奠定了基础。根据赛迪顾问预测，2024年至2026年，中国信创产业市场规模将保持25%以上的年均复合增长率，到2026年整体规模将突破2万亿元，其中高性能计算中心相关的硬件、软件及服务市场将成为核心增长极。在具体的实施路径上，各地政府与央企集团正在积极探索“信创+行业应用”的落地模式。例如，在气象预报领域，中国气象局联合国家超级计算无锡中心，基于“神威·太湖之光”超级计算机及国产加速器，开发了新一代全球大气数值预报模式，其预报精度与时效性均达到了国际先进水平，这标志着国产超算系统在关键行业应用中已具备完全替代能力。在金融领域，基于海光芯片与麒麟操作系统的中信银行核心业务系统已于2023年成功上线，该系统处理能力达到了每分钟1.2亿笔交易，完全满足大型商业银行的高并发需求。根据中国银行业协会发布的《2023年中国银行业发展报告》显示，已有超过60%的大型商业银行制定了明确的信创替代路线图，预计到2026年将完成核心系统的全面国产化替换。在能源与电力领域，国家电网与南方电网正在大力推进基于国产芯片的电力专用服务器与操作系统的应用，以保障电网调度控制系统的安全稳定运行，相关替代工作已在2023年完成了试点验证，计划在2025年前完成主要省级电网的规模化部署。在超算中心的建设与运营层面，信创替代政策也推动了从“单一硬件采购”向“全栈解决方案”的转变。以国家超级计算济南中心为例，其建设的“山河”超级计算平台完全采用国产化设备，包括海光CPU、华为鲲鹏CPU以及自研的分布式存储系统，其理论峰值性能达到了300PFlops，根据山东省科技厅公布的数据，该平台在2023年已为超过200家科研单位与企业提供了算力服务，支撑了包括生物医药、航空航天在内的多个领域的重大科研项目。这种“自主设计、自主建设、自主运营”的模式，正在成为未来中国高性能计算中心建设的主流范式。在产业链协同方面，信创工委会（信息技术应用创新工作委员会）发挥了重要作用，其成员单位已超过3000家，覆盖了从芯片、整机、操作系统、数据库、中间件到应用软件的全产业链条。根据信创工委会2023年度工作报告显示，其组织成员单位制定的信创标准已超过200项，有力的促进了产业生态的成熟与产品的互联互通。值得注意的是，高性能计算中心的信创替代并非简单的“国产替换”，而是在性能、功耗、可靠性、生态丰富度等多个维度上的综合考量与平衡。例如，在AI算力方面，虽然英伟达的GPU目前仍占据主导地位，但以寒武纪、壁仞科技、摩尔线程为代表的国产AI芯片企业正在快速追赶。根据IDC《中国AI加速卡市场（2023下半年）跟踪报告》数据显示，2023年中国AI加速卡市场中，国产芯片的出货量占比已提升至约25%，虽然金额占比仍较低，但增长势头强劲。预计到2026年，随着国产7nm及以下制程工艺的成熟以及先进封装技术的应用，国产AI芯片在高性能计算中心的算力占比将提升至40%以上。在液冷散热与数据中心能效管理方面，国产技术同样取得了突破。随着高性能计算中心单机柜功率密度的不断提升（已普遍超过20kW，部分达到50kW以上），传统的风冷散热已难以满足需求。曙光数创、浪潮信息等企业推出的浸没式液冷解决方案，将PUE（电源使用效率）值降低到了1.1以下，远优于国家要求的1.25的标准。根据中国电子节能技术协会数据中心节能技术委员会的数据，2023年中国液冷数据中心市场规模同比增长超过60%，其中采用国产技术方案的占比超过70%。这一技术优势不仅降低了运营成本，更在信创背景下保障了数据中心基础设施的自主可控。此外，在高性能计算的软件生态建设上，开源社区的作用日益凸显。以openEuler、OpenHarmony为代表的开源项目，正在汇聚全球开发者的智慧，构建开放、共享的技术生态。根据开放原子开源基金会发布的数据显示，截至2023年底，openEuler社区用户数量已突破100万，贡献者超过1.3万人，版本下载量超过100万次。这种开源模式极大地加速了国产基础软件的迭代速度与技术成熟度，为高性能计算中心提供了丰富的软件支撑。在人才培养方面，教育部与科技部联合实施的“强基计划”与“卓越工程师教育培养计划”，重点加强了集成电路、计算机科学与技术等领域的高层次人才培养。根据教育部统计数据，2023年我国集成电路相关专业的博士毕业生人数同比增长了18%，硕士毕业生人数同比增长了12%，为信创产业与高性能计算领域输送了大量新鲜血液。同时，各地政府也出台了针对性的人才引进政策，例如上海的“海聚英才”计划、深圳的“孔雀计划”等，对从事高性能计算与信创技术研发的高端人才给予最高1000万元的安家补贴与科研经费支持。从全球竞争格局来看，中国在高性能计算领域已稳居第一梯队。根据T发布的最新榜单（2023年11月），中国部署的超算系统数量虽然有所减少，但总算力规模依然位居世界前列，且完全由中国自主研发的系统占比大幅提升。特别是以“神威·太湖之光”和“天河二号”为代表的国产超算，在多次全球高性能计算应用领域的最高奖项——戈登·贝尔奖中斩获殊荣，证明了中国不仅在硬件制造上具备实力，在应用软件与算法创新上也已达到世界领先水平。然而，必须清醒地认识到，信创替代政策下的高性能计算中心建设仍面临诸多挑战。首先是高端光刻机、EDA工具等上游产业链的制约依然存在，这直接限制了国产芯片制程工艺的进一步突破。其次，虽然基础软件的可用性大幅提升，但在复杂场景下的稳定性、易用性以及与国际主流软件的兼容性方面仍有优化空间。再者，行业应用软件的匮乏是当前最大的短板，许多专业的工业设计、仿真模拟软件仍高度依赖国外产品，这需要产、学、研、用各方长期不懈的投入与攻关。展望2026年，随着信创替代政策的深入推进与关键技术的持续突破，中国高性能计算中心的布局将更加优化，算力需求将得到充分满足。预计到2026年，中国高性能计算（HPC）市场规模将达到约850亿元人民币，年复合增长率保持在15%左右。其中，基于国产芯片与软件的算力规模占比将超过60%，形成以“东数西算”八大节点为核心，区域智算中心与边缘计算节点协同发展的立体化算力网络。在这一过程中，关键核心技术攻关将从“满足基本功能”向“追求极致性能”转变，信创替代将从“政策驱动”向“市场驱动”与“价值驱动”转变。中国高性能计算中心将成为支撑国家科技自立自强、推动数字经济高质量发展的坚实底座，为人工智能、大模型训练、科学发现等前沿领域提供源源不断的强大算力。三、高性能计算中心定义与技术演进趋势3.1从HPC到超算与智算融合（HPC+AI）中国高性能计算产业正处于从传统HPC向超算与智算深度融合（HPC+AI）演进的关键历史节点。这一变革并非简单的技术叠加，而是计算架构、应用场景与产业生态的系统性重构。从计算范式来看，传统HPC主要服务于以双精度浮点运算（FP64）为核心的科学工程计算，强调计算的精确性与可重复性，典型应用包括气象预报、核聚变模拟、流体力学与新材料研发等。然而，以深度学习为代表的人工智能浪潮，对算力的需求呈现出截然不同的特征：其核心在于低精度（FP32、FP16、INT8）的大规模并行矩阵运算，追求在海量数据中挖掘模式与关联，而非严格的数值精度。这种需求差异促使全球顶尖超算中心纷纷重构基础设施。根据TOP500组织在2024年6月发布的最新榜单，全球已有超过35%的上榜系统采用了异构加速架构（主要为NVIDIAGPU或AMDGPU），其中美国的Frontier和Aurora系统均明确设计为支持AI与HPC混合负载的典范。在中国，以“神威·太湖之光”和“天河二号”为代表的传统国家级超算中心，正通过部署AI加速卡、优化高速互联网络及重构存储层级，积极拥抱这一融合趋势。根据中国智能计算产业联盟（CIC）在2024年发布的《中国智算中心产业发展白皮书》数据显示，2023年中国智算中心（AIDC）的投资规模同比增长超过60%，其中约40%的新增算力来源于对原有HPC设施的升级或融合改造。这种融合的驱动力源于科学发现的新范式——即“AIforScience”。在生物医药领域，利用AI模型预测蛋白质结构（如AlphaFold类应用）需要HPC级别的大规模内存带宽与GPU算力支撑；在材料科学中，通过生成式AI加速新分子筛选，其背后的势能面计算仍需传统HPC的高精度仿真验证。这种“仿真+AI”的双向闭环，要求算力基础设施必须同时具备处理FP64和FP16/INT8的能力。在硬件架构层面，HPC与AI的融合正推动着从芯片到系统的全方位创新。传统的CPU+GPU异构模式正在向更复杂的“CPU+GPU+DPU”三元架构演进，其中DPU（数据处理单元）承担网络、存储与安全卸载，释放GPU专注于核心计算任务。NVIDIA主导的CUDA生态虽然仍是行业事实标准，但随着华为昇腾（Ascend）、海光（Hygon）、寒武纪（Cambricon）等国产AI芯片的崛起，中国正在形成独特的软硬协同创新路径。以华为昇腾910B为例，其不仅支持FP16/BF16高算力，更在架构设计上针对Transformer类大模型进行了深度优化，能够很好地承接HPC场景中类似的大规模数据并行任务。根据IDC在2024年发布的《中国半年度加速计算市场（2024H1）跟踪报告》显示，2024年上半年，中国加速计算服务器市场规模达到91亿美元，同比增长高达97%，其中用于AI训练的服务器占比超过85%。值得注意的是，这些AI服务器正逐渐被部署在国家级超算中心内部，作为“超算智算一体化平台”的核心算力底座。例如，上海超算中心在2023年建设的“公共算力服务平台”，就明确采用了融合架构，既保障了气象、海洋等传统HPC作业的FP64需求，又通过独立的AI算力池满足区域内大模型训练的高吞吐需求。此外，互连技术的突破也是融合的关键。传统InfiniBand网络正面临RoCEv2（RDMAoverConvergedEthernet）的强力挑战，后者在保证高性能的同时大幅降低了组网成本。根据Omdia的研究预测，到2026年，中国超算中心内部署的RoCE网络端口占比将从目前的不足30%提升至55%以上。这种高速网络不仅用于HPC作业的MPI通信，更支撑了AI分布式训练中张量并行与流水线并行所需的EB级数据同步。在存储架构上，传统的并行文件系统（如Lustre）正在与AI专用的存储加速层（如Alluxio或VASTData）混合部署，以解决AI训练中Checkpoint读写造成的I/O瓶颈。根据浪潮信息在2024年发布的《AI算力基础设施发展报告》指出，采用分层存储策略的智算中心，其GPU利用率平均可提升15%-20%。软件栈与算法层面的融合则是HPC+AI落地的深水区。传统HPC软件生态（如MPI、OpenMP、OpenACC）与AI框架（PyTorch、TensorFlow、MindSpore）存在显著的“语义鸿沟”。目前，行业正在通过“HPC-awareAI”和“AI-enabledHPC”两条路径弥合这一差距。一方面，AI框架正在集成HPC级的并行能力。例如，PyTorch通过FullyShardedDataParallel(FSDP)和编译器技术（TorchDynamo），显著提升了在超大规模集群上的训练效率；而中国本土的昇思MindSpore则原生支持自动并行，能够根据硬件拓扑自动切分计算图，大大降低了HPC用户向AI迁移的门槛。根据中国科学院计算技术研究所2023年在《计算机学报》发表的相关研究，针对大规模科学计算任务，采用融合软件栈优化后的AI模型，其在国产神威架构上的推理速度相比传统优化手段提升了3.2倍。另一方面，AI技术正被深度嵌入传统HPC工作流。在核聚变研究中，DeepMind与瑞士洛桑联邦理工学院合作，利用强化学习控制等离子体位形，其算法运行在欧洲超算的GPU集群上，实现了对传统MHD（磁流体力学）模拟的加速与替代。在中国，这种“AIforScience”的应用已初具规模。根据《2024中国人工智能产业地图报告》（由中国信息通信研究院发布），AI在气象预报、药物研发、能源勘探等科学领域的渗透率已达28%，且主要依赖于国家级与省级超算中心提供的算力服务。特别在气象领域，华为云推出的盘古气象大模型，正是利用全球气象数据在Atlas900超算集群上训练而成，其预测速度相比传统数值预报方法提升了数千倍，但其底层依然高度依赖HPC级别的高精度数据预处理与后处理。此外，编译器技术的进步也是融合的关键。OpenAI开发的Triton编译器以及开源的MLIR（Multi-LevelIntermediateRepresentation）项目，正在尝试统一HPC与AI的计算图表示，使得同一套代码可同时在CPU和GPU上高效运行。这种技术趋势预示着未来的HPC应用开发者将不再需要在科学计算与AI之间做非此即彼的选择，而是可以在同一编程模型下灵活组合两种计算模式。从产业生态与市场需求维度观察，HPC与AI的融合正在重塑中国算力市场的供需格局与商业模式。过去，HPC主要服务于国家级科研机构与高校，资金来源以政府科研经费为主，具有明显的公共品属性；而AI算力则更多由互联网巨头与云服务商建设，以支持其自身的搜索、推荐及生成式AI业务。随着“东数西算”工程的深入实施与“人工智能+”行动计划的推进，两者界限日益模糊。根据国家数据局在2024年初公布的数据，截至2023年底，全国算力总规模已达到230EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），其中智能算力占比超过60%，且这一比例仍在快速上升。在此背景下，各地新建的超算中心或智算中心均在规划之初就预留了HPC与AI的融合接口。以庆阳国家数据中心集群为例，其规划的算力规模中，既包含了支撑能源化工模拟的HPC算力，也包含了支撑大模型训练的AI算力，通过统一的算力调度平台实现资源的弹性分配。从需求侧来看，除了传统的科研用户外，制造业、生物医药、自动驾驶等实体经济领域正在成为HPC+AI算力的主要消费者。根据赛迪顾问（CCID）2024年发布的《中国智能计算应用场景研究报告》显示，在工业仿真领域，结合AI代理模型（SurrogateModel）的混合仿真模式，已将汽车碰撞测试的迭代周期从数周缩短至数小时，这种效率提升直接转化为企业的市场竞争优势。在商业模式上，融合趋势催生了“算力即服务（CaaS）”与“模型即服务（MaaS）”的混合业态。超算中心不再仅仅出租CPU/GPU时长，而是开始提供预训练模型、数据集清洗、微调工具链等增值服务。例如，北京超算中心推出的“AI科学计算平台”，允许用户通过Web界面直接调用针对特定领域的预训练模型，底层则自动调度HPC资源进行推理或微调。这种模式大大降低了AI技术在科研领域的使用门槛。此外，绿色低碳也是融合过程中不可忽视的约束条件。根据中国电子技术标准化研究院发布的《绿色数据中心白皮书》，智算中心的单机柜功率密度普遍已达到20kW-50kW，远超传统HPC中心的5kW-10kW水平。因此，液冷技术、余热回收以及绿电直供等技术正在HPC+AI中心大规模应用。据统计，采用浸没式液冷的智算中心，其PUE（电能利用效率）可降至1.1以下，这在很大程度上缓解了高算力带来的能源压力。展望未来，HPC与AI的深度融合将推动计算中心向“超智一体化”、“云边协同”与“自主可控”三个方向加速演进。首先，随着MoE（MixtureofExperts）等稀疏大模型架构的普及，计算任务对显存容量与互联带宽的需求将呈指数级增长，这要求未来的超算中心必须在节点设计上突破现有的HBM（高带宽内存）限制，可能将CXL（ComputeExpressLink）互联技术作为标准配置，以实现CPU与GPU、甚至不同节点间内存的池化与共享。根据国际数据公司（IDC）的预测，到2026年，中国将有超过50%的头部超算中心部署CXL3.0技术，以支持E级（百亿亿次）乃至Z级（十万亿亿次）计算的内存一致性需求。其次，算力布局将从集中式超算中心向“中心+边缘”的泛在融合网络转变。边缘侧的轻量化HPC+AI节点（如部署在