普惠算力发展报告2026

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351一、发展概述（一）国家政策统筹布局，普惠算力上升为发展重点近年来，我国对算力基础设施的重视程度不断提升，已将其确立为数字经济发展的核心支撑。随着全国算力基础设施统筹建设不断深化，全国一体化算力网络布局初步形成。在此基础上，如何让成为政策关注的新焦点。普惠算力理念正是在此背景下，从产业实1.国家核心政策体系逐步完善，确立普惠算力战略地位惠算力资源，降低使用成本和门槛，率先从基础设施层面确立了服业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》进一步推广券”等优惠措施，鼓励提供“随接随用、按需付费”的云端算力服此后，2025年8月国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动全”，使算力普惠的覆盖面从通用资源扩展至智能计算领域，并与确要求“推进算力资源普惠化发展”“提升算力普惠易用水平”，且“算电协同”首次写入政府工作报告，从能源成本与绿色供给端服务优、生态活、人才强的普惠算力服务体系。至此，普惠算力经2由设施铺底、机制配套、智能延伸和体系化建设的连贯部署，从产图1普惠算力政策发展路线2.地方配套政策密集落地，构建上下协同发展格局在国家顶层设计的指引下，各地方政府积极响应，结合本地产业特色和资源禀赋，出台了一系列配套政策和实施细则。例如，长三角、粤港澳大湾区、成渝等算力枢纽节点所在区域，纷纷推出建设公共算力服务平台、发放“算力券”补贴、打造区域性算力交易平台的正式接入，初步形成“全局总揽、分域协同”的格局。全国3用算成本。以上地方政策不仅是对国家战略的落实，更通过具体的财政补贴、标准制定和试点项目，为普惠算力在地方的生根发芽提3.普惠算力核心价值凸显，夯实数字经济产业底座普惠算力在夯实数字经济产业底座中发挥着关键支撑作用。首先，普惠算力为中小企业创新提供成本可控的算力供给，中小企业是国民经济的重要组成部分，受资金实力、技术门槛等因素制约，大多难以自建或租用高性能算力设施；算力服务化模式有效降低算力使用门槛，推动此类企业将更多资源集中于模型微调、应用开发等核心业务创新环节。其次，普惠算力是人工智能技术向千行百业深度渗透的重要基础。科研机构开展算法验证、个人开发者进行创意孵化，均离不开便捷、稳定的算力支撑，普惠算力可为技术成果从实验室走向产业应用筑牢转化根基。最后，普惠算力能够提升全国算力资源配置效能，依托灵活的算力调度与资源共享机制，缓解“有算力无需求”与“有需求无算力”的供需错配问题，持续优化（二）产业需求持续释放，中小主体用算痛点待破解随着数字化转型不断走深向实、人工智能应用场景持续拓展，算力需求主体日趋多元，需求规模稳步扩大，算力供需结构性矛盾1.多元市场主体集聚，差异化算力需求持续扩容当前，算力需求主体已从传统的互联网头部企业、国家级科研机构，快速向全社会各类经济单元延伸覆盖。除大型企业与高端科研机构外，普惠算力核心需求主体主要分为三类：一是海量中小企4练与基础理论研究实验；三是个人开发者、一人公司（OPC）及小型创业团队，主要开展模型微调、创意应用原型开发，需求呈现碎片化、突发性强、成本敏感的特点。这三类主体构成了普惠算力的核心服务对象，其在服务稳定性、峰值性能、使用成本、操作易用性等维度的差异化需求，共同驱动着普惠算力服务向场景化、精细2.四大维度短板凸显，中小主体用算瓶颈突出当前中小市场主体算力需求旺盛，但在算力获取和应用环节仍面临多重瓶颈，集中体现为四大痛点。一是获取门槛高。高性能算力资源多被大型企业或项目长期包销，市场公开流通的标准化算力产品少，中小主体难以找到稳定可靠的供应渠道。二是使用复杂度高。从环境部署、资源调度到任务监控、故障排查，全流程依赖专业的IT运维和AI工程化能力，对非技术背景用三是成本压力大。传统算力租赁通常以整卡、整机或长期合约形式计费，初始投入和固定成本高，且存在资源闲置浪费的风险，中小主体难以承担。四是效能转化难。中小主体即便获取算力资源，也普遍缺乏配套工具、落地方法论与场景化支撑体系，难以将算力高效转化为业务价值与科研成果，易陷入“有算力，无产出”的发展（三）技术政策双轮驱动，普惠算力进入快速发展期当前，我国普惠算力发展正迎来历史性机遇。政策层面，多维度的政策扶持为行业发展扫清障碍、注入发展动能；技术层面，前1.多维政策扶持赋能，筑牢普惠算力发展保障体系5政策扶持是普惠算力起步发展阶段的重要助推力量。主要体现在：一是财政资金引导。中央和地方通过“算力券”等形式，对符合条件的中小企业、科研单位使用算力服务给予补贴，有效降低用户的初始尝试成本。二是标准规范先行。相关部门正牵头或支持行业组织制定算力计量、服务等级协议（SLA）等方面的标准，相关国家标准与团体标准已陆续发布并生效，为市场规范化运行奠定基础。与此同时，中国算力平台算力超市中小企业专区已正式上线，算力银行合作与“算力惠企”中国行活动陆续启动，为各类创新商业模式的验证与推广提供实践载体。上述多项举措协同构建起较为2.前沿技术迭代升级，降低算力普惠落地技术壁垒技术突破是普惠算力从理念走向规模化应用的根本保障。近年来，多项关键技术取得积极进展，部分领域实现突破：算网融合技扩大低时延服务的覆盖范围，助力缓解“接入难”问题。资源智能调度技术能够跨集群、跨地域整合异构算力资源，提升整体资源利运维复杂度，让用户可聚焦代码开发与业务任务本身。Token级计量技术则提供了比传统按小时、按卡计费更精细的成本核算方式，真正实现用户按量付费、按需付费。多项关键技术的持续演进与局部突破，为降低算力服务技术门槛、提升资源利用效率提供了重要3.关键节点成果落地，明确行业当前发展阶段与态势行业阶段性发展成果是研判普惠算力产业态势的核心依据。政策侧，工信部等部委围绕普惠算力发布的专项行动计划进入实质6产业侧，九章云极等人工智能基础设施及智算云提供商企业率先探验证普惠算力商业化落地路径可行，为行业发展探明可复制实践道路；三大运营商则加速从“流量经营”向“算力经营”转型，相继推出词元套餐，推动算力服务的清晰定价与标准化计费。市场侧，超140万亿，增长超千倍，直观反映出算力消费的泛在化趋势。以上事件表明，当前普惠算力行业正处于从“技术验证与试点示范”向“规模推广与生态构建”过渡的关键阶段，参与主体日益丰富，7二、普惠算力定义及内涵图2普惠算力架构体系（一）明确普惠算力定义，厘清与相关算力服务差异推动普惠算力健康发展，首要前提是在概念层面凝聚共识、明1.普惠算力概念溯源与演进脉络普惠算力的思想萌芽于业界对算力成本高昂、资源错配以及技力”概念。2024年7月，在上海举行的世界人工智能大会（WAIC2024）上，普惠算力得到了重要催化，会上，产业界与学术界首次信通院正式启动普惠算力系统性专项研究，构建起“普适性+经济性”8双轮驱动理论框架，并同步编制普惠算力能力相关行业标准。产业界同步展开相关技术和商业探索，例如，各大运营商、云厂商围绕教育算力开展多元化实践，九章云极等第三方智算云服务商发布其“智算操作系统”等产品，明确提出构建上下游算力消纳生态，成2.普惠算力定义与核心属性本报告对普惠算力作出如下界定：普惠算力是以服务化为核心特征，通过标准化、可计量的方式，向广泛的社会经济主体提供高效、易用、可负担的算力资源的新型供给模式。其本质是算力资产第一，服务化是普惠算力的核心内核。其本质是从出售“资源”服务器、存储、网络等底层硬件资源，需独自承担资产租赁成本与全流程运维管理压力。在普惠算力服务模式下，用户无需关注底层硬件芯片规格、数据中心物理部署位置等基础设施细节，仅聚焦任务执行效果、推理运行流畅度、单次业务算力消耗成本等上层应用第二，标准化与可计量体系是普惠算力服务化落地的核心技术支撑。普惠算力行业正构建对标电力“一度电”的通用算力计量体系。通过“一度算力”“百万Token”“实现算力消费全流程透明化、可对比、可清算。该体系既为算力超市明码标价、算力银行存贷计息模式落地筑牢技术基础，也是算力第三，普惠性即面向全类型算力需求主体提供服务，覆盖各类个人用户与机构组织，重点覆盖以往难以获取规模化算力资源的中小市场主体。其长远目标是推动算力向类似水电的公共基础资源转93.普惠算力与大规模专属智算服务的差异化对比为精准界定普惠算力的发展定位，现将其与大规模专属智算模式开展对标分析。分别从内涵边界、资源供给、商业化运营、市场），10（二）紧扣普惠建设目标，构建全场景应用服务体系本报告确立普惠算力“用得上、用得起、用得会、用得值”四大发展目标，技术研发与模式创新均以此为导向，形成从资源触达到价值兑现的完整闭环。普惠算力建设是多维度协同的系统工程，并非单点能力的叠加，基于此，本报告提炼出可及性、可负担性、易用性、可观测性、安全性五大核心特征，系统界定了普惠算力的1.普惠算力“四用”核心目标与衡量标准“用得上”是普惠算力的基础前提，核心目标在于打破地理边界与资源壁垒，实现算力资源的广泛可及性，保障各类市场主体平等、便捷地获取算力服务。衡量指标主要包括算力服务覆盖率、跨区域接入时延、用户获取便捷度等。实现路径以异构资源整合与算“用得起”是普惠算力的核心吸引力，核心目标在于通过模式可预期的生产要素。衡量指标主要包括单位算力成本、按量付费渗透率、中小企业用算成本降幅等。实现路径遵循“开源”与“节流”11“用得会”是普惠算力规模化普及的关键，核心目标在于通过工具轻量化与能力服务化屏蔽底层技术复杂度，使非专业用户自主完成从算力接入到业务落地的全流程操作。衡量指标主要包括首次价值达成时间、低代码工具使用率、非技术背景用户留存率与自助“用得值”是普惠算力的最终落脚点，核心目标在于推动算力可追溯。衡量指标主要包括算力投入产出比、业务效能提升幅度、营销转化提升幅度等，实现路径以场景化行业下沉与全链条效能量2.普惠算力五大核心特征及内涵解读可及性是普惠算力落地应用的基础前提，核心衡量各类市场主体能否便捷获取算力服务。其内涵不仅包含算力资源物理层面网络通达、全域覆盖、智能调度，更要求在商业合作、业务办理流程层面做到简易易得。从物理网络覆盖维度，国内正搭建城市、区域、国家枢纽三级时延保障体系，依托一体化算网基础设施，无论是东部沿海科创园区，还是西部县域乡镇，各类用户均可依托一体化算一是产品服务易选购，上架至公开算力超市，参数、计价、适配场景透明清晰，省去冗长商务洽谈与审批，支持用户线上一键选购开调度高灵活，平台可一体化调度异构算力，跨厂商跨区域按需即时12（2）可负担性：让算力从“奢侈品”变为“日用品”可负担性是普惠算力的经济基石，精准回应了“用得起”的现实诉求。需要明确的是，可负担性并非绝对的低价倾销，而是实现算力成本与用户价值之间的最优匹配。在计费模式层面，通过细颗粒度计费减少资源浪费，针对传统算力市场“大额预付、整机租赁”模式成本高的问题，普惠算力推行卡时、核时、Token调用等精细化计费方式，实现按量付费，从商业模式层面降低算力成本。在政策与市场机制层面，通过算力券与金融创新降低成本，国家层面“算力券”“存力券”“运力券”等补贴政策的推行，以及市场上“算力银行”“算力超市”等模式的探索，通过闲置资源的整合，通过整合闲置算力使成本降低40%[1]。在技术增效层面，通过依托易用性是普惠算力规模化普及的关键，解决“用得会”的核心视化的数据标注和流水线编排界面、丰富的预训练模型库和即插即用的应用模板。二是持续优化工具链的完整性与易用性，完善图形化操作界面、标准化低代码开发体系，优化API文档的清晰度、易读性与完整性，丰富官方技能组件与可复用应用模板。三是强化智[1]2025.6.16「九章云极智能计算论坛」13能化赋能能力，通过智能资源推荐、参数自动调优、错误诊断和修复辅助等智能化能力，助力非专业用户高效完成算力开发与业务落（4）可观测性：建立信任，让消费“清晰可见”可观测性是普惠算力服务化转型的关键支撑，通过实现算力服务全流程透明化运行，筑牢用户信任体系与服务质量保障根基。在资源与费用管控层面，普惠算力可观测性依托统一可视化仪表盘，化的费用明细，助力用户精准评估投入产出效益，动态优化资源调度与使用策略。在服务运维保障层面，可观测性可实现算力集群运行状态、服务SLA可用性、负载均衡情况的全对运行异常波动可实现主动告警并输出根因分析建议，既便于用户快速排查处置使用问题，也能有效约束服务商保障算力服务的稳定安全性是普惠算力稳健发展的生命线，面向海量中小企业与个人用户，数据安全与业务运行保障能力是衡量普惠算力服务质量的核心标准。算力应用场景下的安全风险贯穿供需两端，需构建全方位、全流程的安全防护体系，筑牢发展根基。在数据防护层面，需实现数据全生命周期安全管控，服务商需对数据传输、存储、处理逻辑隔离，有效防范数据交叉干扰与泄露风险。在业务运行保障层快照备份、异地灾备等功能，有效规避算力任务中断、重复计算等14问题，保障业务持续稳定运行。在合规隐私层面，针对金融、医疗等强监管垂直领域，普惠算力服务需严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规要求，针对行业核心数据出网受限等痛点，适配本地化算力部署、数据不出域计算等合规方案，在保障业务开展的同时严守数据隐私与行业综上，可及性、可负担性、易用性、可观测性、安全性五大核心特征对应普惠算力“用得上、用得起、用得会、用得值”四大发展目标，同时筑牢安全保障底线，从资源获取、使用成本、操作门槛、消费管控、风险防护五大维度系统划定普惠算力建设标准，共15三、技术体系与典型案例（一）构建闭环技术体系，夯实普惠算力发展根基本报告立足国家战略导向、行业标杆实践与技术迭代演进趋势五大层级互为支撑、协同联动、循环赋能，共同筑牢普惠算力产业图3普惠算力技术体系1.基础设施层：普惠算力底层硬件资源底座基础设施层是普惠算力体系的物理底座与算力服务源头，依托为上层算力业务提供基础硬件支撑。本层整体技术体系主要包括绿绿色算力中心通过HVDC高压直流供电、SST固态变压器、UPS供电系统，结合源网荷储与虚拟电厂技术提升能效，冷却系统向液冷、间接蒸发冷却演进，并依托余热回收、碳足迹监测、PUE16ASIC等多类异构加速芯片；存储板块搭载NVM多级共享内存架构构筑新型内存体系；网络板块融合NVLink、白盒交换机等高速互联与智能网络技术，系统性突破带宽、通信延内存、存储、网络资源的统一池化共享。依托MIG、vGPU、MPS跨架构虚拟化、CXL跨节点统一内存寻址、并行文件存储、KV型训练与推理多样化算力需求。算网融合控制平面依托算力转发协议簇、确定性隔离传输与在网计算技术，实现全局算力智能调度、数据路径优化与任务资源隔离。算电协同建立算力与电力联动协同机制，通过错峰调度、跨区域算力迁移、设备休眠和储能系统联动调度，匹配电网负荷特性，实现算力与电力资源双向协同优化，降2.资源调度层：算力资源智能统筹调度中枢资源调度层是算力体系的核心大脑与全局调度中枢，承担全域算力统筹管理的核心职能。该层级可突破地域、厂商、技术架构的壁垒，对底层各类异构算力资源进行统一抽象、池化整合、智能编排与动态调度。通过解决资源发现、任务匹配、负载均衡、故障迁移等关键问题，有效提升整体资源利用效能，向上层业务提供标准化、通用化的算力服务能力，是实现算力高效可用、普惠可及的关17键技术支撑。该层级核心能力由五类调度技术协同构建，形成全方异构算力调度负责整合各类不同类型的算力资源，通过统一资源抽象与硬件虚拟化技术屏蔽硬件差异，依托智能匹配机制，让各类计算任务适配最优算力单元，实现多元算力的统一纳管与高效利用。多云资源调度搭建跨云统一管控平台，兼容不同云平台的接口差异，支持任务迁移与资源互通，结合业务需求智能调配任务，兼顾业务稳定性与成本控制，有效规避单一厂商绑定的风险。跨区域资源调度革新传统寻址方式，以服务需求为核心开展全局算力路由决策，综合考量网络、能耗、资源状态等多重因素，对不同类型任务进行分级调度，合理分配全域算力资源，优化区域算力配置，提边缘协同调度构建云、边、端三级协同调度架构，清晰划分各层级职能，依托动态任务调配机制，根据网络与负载状态实时优化任务分布，有效降低业务响应时延，减轻云端中心的带宽压力，适配各类低时延场景的落地需求。智能调度依托人工智能算法打造自适应调度能力，多维感知系统运行状态，实现算力需求预判、动态资源调配与故障自主修复，摆脱传统固定规则调度的局限，大幅提升调度智能化水平与资源利用精细化程度。五类技术深度协同，构3.服务供给层：标准化算力服务输出载体普惠算力服务供给层是连接底层算力资源与上层AI应用的核心枢纽，通过标准化服务封装屏蔽算力复杂度，实现AI能力的普惠化交付。整体来看，服务供给层已形成覆盖模型开发、推理服务与智能体应用的标准化能力体系，该能力体系包含三大核心技术板块。一是模型训练与管理技术，提供模型训练、评估、仓库管理与18发布的全生命周期服务，让用户无需关注底层硬件即可开展模型开发；二是模型推理优化技术，通过PD分离、连续批处理、前缀缓Serverless架构降低闲置成本，实现高效低成本的推理服务；三是协同能力，大幅降低智能体应用开发门槛，支持复杂多步骤任务自4.应用赋能层：全场景算力落地赋能终端普惠算力应用赋能层是算力价值的最终落地载体，通过分层化的应用生态构建，将底层算力能力转化为各领域可直接使用的数字化生产力，实现算力价值的普惠化释放。该层面向千行百业的最终用户，包括中小企业开发者、科研人员、个人创作者等。用户通过API、SDK、Web控制台或集成开发环境插件，调用服务供给层的AI基础应用层作为核心底座，提供通用大模型、多模态大模型在此基础上，AI原生应用聚焦生成式场景，通过AI搜索、文生图文、AI音频等开箱即用工具，降低普通用户与中小开发定制化智能解决方案，推动传统产业升级。科学计算应用服务于药物研发、气象预测等科研场景，以高性能算力加速创新突破；边缘智能应用面向自动驾驶、智能制造等低延迟场景，提供边缘侧实时算力服务，满足毫秒级响应需求。市场与生态板块借助模型市场、19形成完整的算力价值转化链条，强调工具链友好、生态丰富及场景深度，确保用户不仅“用得上”算力，更能“用得会、用得值”，5.保障支撑层：全方位合规安全发展保障体系运行，大幅降低人工运维成本。全域可观测体系提供算力监控、Token监控、能耗监控与全链路分析能力，实现算力运行状态的透明化管控，支撑资源优化与成本管控决策。安全合规体系覆盖访问控制、应用安全、数据安全、网络安全与基础安全防护，同时以合规治理贯穿全流程，保障算力服务符合数据安全、隐私保护等监管化计量计费，实现灵活的账单管理与成本核算。资源交易体系提供资源回收、算力投资与算力融资能力，激活闲置算力资源，构建算力资源的市场化流通机制。保障支撑层通过全方位技术体系，为普惠算力的稳定、安全、高效运营提供坚实基础，支撑算力服务的规基础设施层、资源调度层、服务供给层、应用赋能层、保障支撑层五个层级相互依存、循环促进，共同构成了普惠算力发展的坚实根基。基础设施层和资源调度层是“供给侧”的核心，服务供给层和应用赋能层是连接“需求侧”的桥梁，保障支撑层则是贯穿始（二）突破关键核心技术，支撑普惠算力高效落地1.异构算力调度：整合跨域资源，提升资源利用效率20异构算力调度是普惠算力落地的核心底座，作用关键且不可替分散、不同规格的算力统一池化管理，利用全局调度算法，综合考量成本、性能、位置、能耗等多维因素，将训练、推理、工业计算减少资源闲置。调度平台屏蔽底层适配门槛，中小企业无需自建硬海南省气象局原有气象预报业务主要依托自建高性能算力集群运行。自建算力集群初期需数百万元大额投入，且后续电力、制冷、运维等常态化运营成本居高不下，财政投入压力较大。同时，现有算力资源适配性不足，短临气象预警业务存在算力短缺、数据处理时延偏长等问题，影响预警服务时效。自建集群难以匹配业务本项目构建一体化高性能气象算力服务体系，采用“异构算力一体化交付+气象业务全流程智能调度”核心技术路径，依体化气象云服务平台四层架构，有效破解传统自建算力成本高、适元算力资源，通过自研调度技术实现算力虚拟化整合与统一调度，21算力资源，完成随需调用与平滑切换。同时创新搭建“超算+智算”双轨协同调度模式，融合传统气象科学计算实现全业务一体化编排。针对灾害天气应急场景，平台搭载时效敏感型任务绿色通道算法，支持应急任务算力动态抢占，优先保障短临预警业务，实现应急预报近实时处理。平台具备精细化多租户管理能力，可按需划分科室算力配额、精准计量资源使用。项目采用租赁、全面托管模式，为气象部门搭建专属安全隔离算力环境，协助完成原有业务平滑迁移，实现从自建运维到云端服务的轻量化转本项目落地应用后，海南气象算力业务综合效能得到显著提升。业务运行效率大幅优化，平台多任务并发处理能力有效增强，任务排队时延显著降低，短临天气预报更新频次明显提升，有力保障灾害天气快速响应处置能力。成本管控方面，项目采用租赁模式，无需大额硬件投入，大幅缩减运维人力、能耗制冷等长期运营开支，有效降低气象算力建设运维成本。同时，项目轻量化部署、投入可控、落地高效，可为省级气象单位算力升级改造提供优质可22图图4中国电信海南分公司气象局智算云服务框架图2.算电协同适配：动态精准匹配，优化资源配置模式算力电力协同是以新型电力系统为支撑，以算力基础设施高质量发展和全国一体化算力网建设为指引，综合考虑全要素和全生命周期，深化智能调度、源网荷储、新型供电与备电、绿电聚合供应等技术与机制创新，使算力与电力两大生产力在产业规划、生产运营、资源调度、市场体系等层面实现全局优化，打造技术先进、供需匹配、绿色低碳、安全可靠的绿色算力中心集群，支撑电力系统其核心逻辑是“以电强算，以算促电”的双向赋能闭环。算电协同深度联动算力集群与电力供给体系，为普惠算力筑牢成本与稳定根基。通过根据电网峰谷电价、负荷波动动态调节算力负载，低谷满让中小客户“用得起”。协同调度同步匹配绿电、分布式光伏等清23判供电容量，合理规划算力节点布局，避免因电力限制导致算力扩容受阻。稳定低成本的电力保障提升算力供给持续性，摊薄整体运中金数据乌兰察布零碳算力基地源网荷储一体化项目是以数据中心为稳定负荷，且已完成送电成功的源网荷储一体化项目（绿电直连）。作为已投产的算电协同先行先试项目，中金数据利用风电、光伏和新型储能为算力基地提供绿色电力，深度挖掘负荷调节能力参与系统调峰，打造优秀的绿色低碳算力基地，实现以荷定本项目针对新能源发电波动性、间歇性强、并网消纳难度大等行业痛点，打造“以荷定源、源荷互动、算电协同”的源网荷储一体化整体解决方案。项目创新采用以算力负荷定新能源装机的规划规模化风光新能源及储能系统，统筹整合发电、电网、储能多方资源，有效提升本地新能源消纳水平，减少弃风弃光问题，破解新能源稳定、绿色、低成本发展的能源不可能三角。同时，项目依托乌兰察布零碳算力基地十万余台标准机架的稳定算力负荷，践行“源随荷建、源随荷动”的源荷互动运行模式，精准匹配新能源建设节奏，充分盘活区域优质风光资源，实现新能源发电与算力负荷的动态适配。此外，项目同步配套部署源网荷储一体化联合运行管控平台，汇聚风电、光伏、储能、可调负荷等全维度能源数据，通过智24能分析、精准计量、自律控制与可视化决策能力，实现能源系统智能化协同调度，深度推动算力与电力系统互联互通、高效联动，全图5中金数据乌兰察布源网荷储一体化架构图本项目落地后经济效益与社会效益显著。经济效益层面，项目有效降低数据中心零碳建设与用能成本，高效落实“双碳”建设要中心行业低碳转型发展。社会效益层面，项目可为算力用户提供可溯源绿色电力，助力上下游产业链全面推进“双碳”建设。同时，项目创新构建算电协同发展模式，形成可复制、可推广的建设经验，有力支撑京津冀蒙算力调度走廊建设，助推乌兰察布国家算力3.Serverless架构：精细化优化调度，实现降本增效Serverless（无服务器）架构是支撑普惠算力服务化落地的高效技术载体。该架构彻底屏蔽服务器部署、日常运维、资源扩容等底层基础设施操作，有效降低算力使用的技术门槛，为普惠算力规模化落地提供了关键支撑。在该框架服务下，用户无需搭建和维护硬件集群、配置运行环境，可专注于核心业务开发，算力资源的启停调度、弹性扩缩容等工作均由平台自动化完成。依托轻量化的接25入模式，个体开发者、小型研发团队均可低成本调用高性能算力资源，有效弥合大中小市场主体之间的算力资源差距，真正实现算力资源的普惠落地，达成算力随取随用的便捷性、低成本普惠供给的制深度融合，可支撑基于实际函数调用次数、Token消耗总量的精撑，其背景源于传统算力供给模式下资源浪费严重、技术门槛高、成本不可控的三大痛点。九章云极的核心思路是推动从“配置机该方案以自研的AlayaNeWOS智算操作系统为核心，通过实现了毫秒级弹性伸缩与按需计费。其产品矩阵覆盖了VKS（弹性26据官方透露，这一方案已在多个行业取得显著成就。例如，某的算力预算；某高校实验室使用标准算力包后，每月费用从4万元降至1万元，成本降低75%。在产业层面，某生物制药企业的蛋白预测效率提升83.3%，年算力成本从340万降至80万；某AIGC企4.算网深度融合：实现网络全覆盖、算力广普惠触达、编排与调度，使用户能在任一网络接入点，按需、实时地调用最优的算力资源。其目标是打破云、边、端资源壁垒，实现“网络无所不达，算力无所不在”，让算力像水电一样成为可即取即用的公共基础设施。算网融合打通算力资源与网络传输一体化调度，是普惠算力规模化落地的重要支撑。该技术实现网络带宽、时延、算力资源统一编排调度，远距离跨节点调用算力时可智能优选传输链路，降低数据传输延迟与丢包率，让异地共享算力稳定可用。依托算网协同，分散在各地的中小算力节点能够组网汇聚成大型资源池。同时，精细化带宽与算力按需匹配计费，削减冗余网络开销，摊薄综合使用成本。高速稳定的一体化调度体系降低远程算力接入门槛，偏远企业、小微团队均可便捷调用云端高性能算力，推动算中国电信以“云改数转”战略为牵引，依托天翼云与息壤算力27中国电信通过全国智算中心统一纳管，整合京津冀、长三角、粤港澳等万卡级智算集群，打通自有算力、社会闲散算力与跨服务速网络，实现跨域算力低时延调度，支持时延优先、成本优先、绿色优先三种策略。在普惠服务方面，打造“算力超市、模型超市、应用超市”三位一体服务平台，将算力封装为API化、订阅式、按量计费的标准化服务，面向中小微企业、县域机构与个人开发者或一人公司（OPC）提供轻量化算力与Token服务。面向政务、工业、医疗、教育等场景，推出星辰系列行业大模型与一体化解决方案，降低行业智能化门槛。同时，通过算力券、普惠算力包等政策，联合地方政府降低企业用算成本，推动算力服务下沉至县域与28图6中国电信天翼云与息壤算力调度平台2.05.超节点管控：实现超高性能算力池化，提升运营效超节点可输出单节点级超高性能算力，但独立部署使用时，易形成算力孤岛，存在资源利用效率偏低等问题。对超节点实施池化处理，实现统一纳管与调度，是提升整体运营效率的有效路径。超一是资源抽象统一纳管，针对不同架构、不同厂商的超节点硬件做标准化抽象，屏蔽底层硬件差异，把物理集群封装成标准化算力单元，纳入全局算力资源池，实现多类异构算力统一运维管理。载业务场景。针对高通信开销的并行任务，优先收敛至同一超节点内部执行，大幅降低跨节点数据通信损耗，充分释放超节点高速互联的硬件性能优势。同时，通过精细化算力切分与强隔离技术，对算力核心、显存、互联带宽等资源进行细粒度拆分复用，支持单集群并行承载多类业务任务，有效解决传统独占式部署模式造成的资推理两类核心业务的差异化负载特征，实现任务精细化拆解与精准部署。针对推理业务，可拆分出计算密集、显存密集等不同运行阶段，实施分阶段、分场景独立部署；搭配多级缓存共享与资源复用29冷数据分级流转的多级缓存体系，实现数据分层精细化管理，全面打通算力与存储的数据交互通道，有效解决算力闲置、等待数据加载的性能瓶颈。通过存算资源深度协同，最大化释放软硬件一体化体，行业普遍存在“重硬件、轻生态、高投入、低产出”的痛点。多数超节点以孤立硬件集群部署，难以融入统一算力平台，资源调度僵化、硬件适配难度大、存算协同效率低下，造成高端算力性能九章智算云推出AlayaSuperPod感知智能调度、训推深度优化、三级一体化缓存池四大核心能力。方案实现超节点与多厂商异构算力全域池化纳管，通过拓扑感知调度释放硬件高带宽低时延优势；依托自研算力切分隔离技术，补齐国产芯片虚拟化能力短板；支持超节点与N卡混合组网，基于异构PD分离推理架构，辅以智能KVCache管理，提升推理链路整体效率；基于DingoFS搭建显存-近端缓存-分布式存储三级存算协同架构，实现冷热数据分层流转，打通算力与存储壁垒，将孤立超节点30图7AlayaSuperPods超节点算力融合管控方案该方案将模型GPU算力利用率提升20%以上，算力综合利用率从行业40%—50%提升至75%以上；推理延迟降低30%以上，推理总成本最高下降50%，有力支撑大模型预训练、RLHF对齐、长文本推理活高端算力资产，提升硬件投资回报率，为大模型工业化、规模化6.Agent智能服务：牵引算力消纳，驱动产业智能升级Agent规模化落地面临多重核心瓶颈，高昂Token开销与算31管理+上下文动态剪枝控制多轮交互上下文规模；通过轻量化RAG检索摘要机制替代全量知识库输入；借助多智能体分层分工、动态任务路由把简易工具调用分流至低成本轻量子模型；搭建三级语义与工具轨迹缓存复用历史推理链路；辅以工具返回内容截断、全链模型无效调用，提升集群并发承载能力，压降单任务算力消耗与使用成本。此外，完备的开发生态可有效降低Agent应用落地技术门简化智能体搭建、工具接入与复用流程，助力各类开发者快速完成Agent推动AI产品形态迭代升级，为实体产业带闭环执行能力的业务载体，深度融入办公、制造、金融等领域的生同发力，夯实算力普惠基础，实现算力“用得上、用得会、用得本高、行业知识库零散、业务流程难以自动化等痛点。中国联通依托自研元景MaaS大模型底座，推出轻量化企业级智能体开发平台32元景万悟是一站式零/低代码智能体开发平台，采用多租户架供全栈工具链：支持数百款开源及自研大模型统一接入管理；搭载网检索、GUI系统操作能力；具备完善权限管控、安全审计、全链路日志追溯功能，满足政务、工业等高合规场景数据不出域要求，图8元景万悟Agent开发平台用门槛，实现“普惠AI”落地；针对政府及大多租户架构与二次开发支持能力，支撑复杂业务场景的规模化智能337.AI工厂：重构智能生产全链路，突破工业化效率瓶产与交付体系的新型AI基础设施，其核心价值在于将算力投入高效转化为可计量、可运营的智能化产出成果。AI工厂由“训练工厂”和“Token工厂”双引擎协同构成。训练工厂聚焦行业模型定制生产，以强化学习为核心训练方法，基于通用大模型基础能力，持续工厂专注于高效推理服务供给，通过部署多组独立推理引擎，搭载对应的大模型运行实例，响应各类业务输入请求并完成实时推理运至训练工厂的数据装载模块。该部分高质量真实业务数据可持续赋能模型迭代调优，助力模型效果与综合性能迭代升级，最终构建起“训练生产—推理服务—数据回流—迭代优化”的全自动、可循环模型训练到智能交付链路冗长等核心痛点。传统“租卡”模式无法解决算力闲置与智能价值难以计量的矛盾，行业亟须一种将算力投入+Token工厂”双引擎，提供完整的自研训练与推厂定位为专业模型的诞生地，通过强化学习将通用智能“冶炼”为金34构算力，并通过算存网协同、源头模型优化、能源调度三重路径驱落地，累计服务超千家企业与十万级开发者。其中，某制造企业AI提升近4倍；某数字人企业训练周期缩短60%，推理算力成本下降35图图9AI工厂技术体系（三）创新多元落地模式，激活普惠算力发展动能技术成果需通过商业模式创新实现落地转化，才能充分释放规模化的经济效益与社会效益。当前，实践中已涌现出多种具备推广1.政府引导模式：政策赋能公共算力普惠落地在此模式中，政府扮演“引导者”和“启动器”角色。具体措施包括：一是发放算力券，直接补贴用户，降低其首次使用成本；二是牵头建设公共算力服务平台，以非营利性或保本微利的基础设施，向本地中小企业和科研机构提供普惠算力；三是规划区域算力36在产业发展初期尤为关键。其成功核心在于建立公平透明的申请使用机制与科学有效的效果评估体系，确保公共资源切实用于创新赋2.市场运营模式：市场化机制盘活全域算力资源市场运营模式是激发市场活力的核心模式，当前已形成以下四一是算力超市模式：即面向公众开放的线上算力交易平台。各类算力供应商将其标准化、计量清晰的算力产品（如“100TFLOPs-小时包”“10亿Token推理包”）上架，明码标价。用户可按需搜索、比价、购买，实现“即买即用”。计费方式灵活，支持按二是算力银行模式：借鉴金融存贷机制，允许拥有闲置算力的企业或个人将算力“存入”平台获取收益（利息或积分），而算力需求方则可以从平台“贷出”算力使用并按需付费。这种模式能有三是普惠套餐模式：针对个人开发者或一人公司（OPC）、小微企业或教育科研用户，推出低单价、小用量、功能明确的入门级套餐，例如每月固定价格的“Token算力套餐”，包含一定额度的四是算力投资模式：部分领先的算力服务商或投资机构，将算力作为一种新型生产要素进行投资。例如，火山引擎、九章云极、企业提供免费或优惠的算力支持，换取其股权或未来收益分成。其将算力从一次性采购成本转化为可持续的价值投资，延伸了算力的373.生态协同模式：多维联动构建一体化发展生态单一要素、单一业务模式难以形成可持续发展动能，通过搭建“算力+模型+应用”一体化：成熟的普惠算力平台具备全链条整合能力，而非单一算力资源供给载体。平台统筹集成算力调度服务、开源大模型、行业定制化模型及低代码应用开发工具等核心组件，打通底层资源至上层应用全链路。用户可依托统一载体，完成形成资源供给、模型适配、应用落地一体化服务体系，实现从资源“政产学研用”协同：构建政府统筹引导、产业界主体牵头落地、高校与研究机构提供技术支撑、终端用户提供需求牵引的协同创新机制。通过设立联合实验室、开展共性技术攻关、组织供需对接会、举办开发者大赛、建立人才培养和认证体系等方式，加速前沿技术快速转化、优秀案例批量复制，形成正向循环、持续进化的38四、普惠算力发展的现实挑战当前我国算力总体规模稳居全球前列，普惠算力试点应用持续推进，但在规模化落地过程中，仍面临供需匹配度不足、技术底座存在短板、综合运营成本高昂、标准生态待持续完善、安全治理待（一）算力供需匹配度不足，资源利用效能有待提升我国普惠算力领域供需匹配度仍有待优化，存在部分存量算力资源利用不充分、高端算力供给相对偏紧并存的现象。从区域空间西部部分算力资源利用尚不充分。东部地区数字产业高度集聚，算力需求旺盛，但受土地供给、电力指标、能耗管控约束，算力供给缺口较大；西部地区拥有风光等可再生能源、电价低廉、气候散热等先天优势，但距离核心需求市场较远，产业场景不足、运维人才缺口大，算力基础设施难以充分发挥效能，造成资源与市场需求空间错位。从算力品类维度看，通用算力供给趋于饱和，高端智能算力供给不足。中低端通用算力供给过剩，超出市场实际需求，大量服务器长期低负载运行。一方面，传统整卡租赁模式无法适配中小推理的高端智能算力资源稀缺、供给不足，市场价格持续上涨，且优质高端算力高度集中于头部大型企业，中小企业、基层科研机构（二）核心技术存在短板，使用门槛与适配成本偏高底层软硬件技术短板，是普惠算力规模化落地的核心瓶颈，集中体现在硬件供应链、软件生态、产业人才三个层面。硬件层面，39高端核心元器件对外依存度仍较高，高端AI训练芯片、高速互联进口设备成本高、供应链不稳定；以华为昇腾、燧原科技、海光性和效率、对大模型高精度计算的适配能力以及软硬件生态的完善要投入大量的人力进行适配调优，增加了隐性成本。软件层面，异构算力生态割裂，跨平台适配难度大。不同厂商算力对应的操作系统、调度框架、推理引擎兼容性不足，异构算力环境下需要大量定制化开发调优工作。人才层面，中小企业普遍缺少算力运维、AI工程调优专业人才，即便获取算力资源，也难以高效完成部署落地，陷入“拿到算力，但不会使用算力”的困境，削弱普惠算力实际价（三）运营成本居高不下，绿色普惠发展机制尚不完善算力产业属于重资产、高耗能行业，高昂的运营成本是算力普惠化的主要经济阻碍。算力中心运营成本可分为刚性固定成本与弹性能耗成本，两类成本痛点解决难度存在明显差异。其中，可通过技术、政策优化降低的成本包含三类：一是电力能耗成本，中小机错峰用电降低开销；二是运维与适配成本，技术适配复杂、人才短缺导致运维成本偏高，可通过标准化服务、外包赋能压降成本；三是融资成本，中小服务商融资渠道窄、成本高，可通过专项金融政策予以扶持。难以短期彻底解决的刚性成本包含两类：一是基建与设备折旧成本，算力中心属于重资产投入，机房建设、高端设备采购成本高昂，折旧周期固定，属于行业固有刚性支出；二是骨干网络传输成本，跨区域算力传输、数据互通依赖基础电信网络，网间结算与带宽租赁费用刚性较强、市场化压降空间有限，是长期存在除成本结构约束外，当前算电协同、绿色算力配套机制仍有待健全。算力调度与电网调峰联动机制落地尚不充分，绿电消纳、算力错峰调度体系建设滞后，多数算力节点难以充分利用低价绿电、低谷电价，压缩能耗开支。同时，国内绿色算力的能耗核算口径与低碳定价机制尚未统一，服务商开展低碳改造缺少市场化激励，改造主动性不足，制约绿色、低成本普惠算力供给体系建设，阻碍算（四）标准生态体系有待完善，安全治理能力仍需强化不同平台的算力参数、计费口径、服务质量不统一，市场存在以次充好、结算纠纷等问题，算力交易公信力不足。同时，算力资产确权、质押、交易的金融体系不完善，算力作为新型数字资产，产权安全与合规层面，普惠算力大多采用多租户共享的集群运行模业务之间的数据隔离、权限管控以及隐私防护实现难度显著提升。广大中小企业作为普惠算力的主要使用群体，普遍存在安全建设预算有限、专业安全运维人员不足的现实问题，自身安全防护能力较为薄弱，在租户权限管理、数据加密、访问审计等环节容易存在漏洞，增加用户数据泄露、算力资源违规使用等安全风险。此外，跨区域算力流动的监管权责划分尚不清晰，高敏感行业对公共普惠算41五、未来发展展望当前，我国数字经济进入智能驱动、全域普及的新阶段。普惠算力作为新型数字基础设施的核心，正从技术探索、试点应用迈向规模化落地的关键时期。展望未来三至五年，普惠算力将呈现用户普惠化、产品差异化、技术自主进阶化、产业生态融合化四大发展趋势。上述趋势并非孤立演进，而是循环联动、彼此赋能：用户规技术能力提升进一步夯实跨行业产业生态融合基础；而生态繁荣又（一）用户普惠化：算力成为基础生产资料算力服务模式革新与使用成本下行，将破除传统算力的应用壁垒，推动算力走向全民全域普及。算力服务的使用主体正在从大型企业、科研机构等集中式用户，快速走向广泛分散、多元多样的全域主体。过去，算力因其高昂的硬件投入、复杂的运维门槛、专业的技术要求，长期被视为“高科技奢侈品”，仅少数机构可负担、可使用。未来，在云原生、服务化、弹性调度、精细计费等技术与模式支撑下，以九章云极为代表的AI基础设施企业正率先推动AI工厂落地，用户不仅可直接使用算力资源，还可享受配套的生产流水线，在训练工厂基于私有语料训练出领域大模型，并可在Token工厂部署，对外输出智能服务。全套的自动化流水线有效弱化了算力的稀缺属性，使其变成低成本、低门槛、低复杂度的公共服务形该趋势将推动算力从“专用资源”转变为全社会通用的基础生产资料与创新要素，深度嵌入研发、生产、运营、服务、治理等社据分析与智能营销，或是基层机构参与智慧治理项目，均可便捷获42取算力支撑。算力普惠化能够持续降低全社会创新门槛，激发市场（二）产品差异化：形成分层错位发展格局随着普惠算力市场需求日趋多元化、精细化，行业竞争模式持续升级，倒逼市场形成分层供给、错位发展的全新格局。普惠算力行业将告别早期同质化价格竞争，各市场主体将依托自身技术、资源禀赋、场景积累，构建差异化产品与服务体系，形成多层次、立头部云厂商凭借全栈