算力是數字經濟時代的關鍵基礎設施。大模型引發新一輪人工智能浪潮以來，強大的算力已成為產業數字化、智能化過程中必不可少的核心資源。

今年政府工作報告中提出，優化全國算力資源布局，打造具有國際競爭力的數字產業集群。截至2024年6月，我國在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模達246EFLOPS（EFLOPS指每秒進行百億億次浮點運算），位居世界前列。

隨著大數據、云計算、人工智能等新興技術深入千行百業，算力資源的重要性被進一步放大。我國算力資源分散、智算規模較低、共享生態不完善等問題也日益凸顯。在今年的全國兩會上，圍繞如何推動算力資源共享流通，助力數字經濟提質增效，代表委員們積極建言獻策。

推動算力網絡互聯互通

春節期間，國產大模型DeepSeek火遍全網，但不少網友在體驗時卻頻頻遭遇“服務器繁忙”，使用效果大打折扣。中國社會科學院經濟研究所研究員黃群慧委員表示，出現這種情況，與快速增加的用戶需求導致算力不足、網絡擁擠等因素有關。

大模型等人工智能應用服務范圍、規模不斷擴大，由此帶來的數據存儲、計算需求也在快速增加。但在算力需求旺盛、供給緊張的同時，我國仍有部分地區的算力資源長期處于閑置狀態。“我國目前算力資源分散不均，行業、地區和部門隔離現象嚴重，并且部分算力中心重建設輕運營，算力調度平臺滲透率不高。”中國工程院院士陳曉紅委員在多次調研后發現，我國在算力網絡建設中目前仍存在短板。

算力網絡，是一種根據業務需求，在云、網、邊之間按需分配和靈活調度計算資源、存儲資源以及網絡資源的新型信息基礎設施。算力網絡實現互聯互通后，可以高效調度散落在全國多地的算力資源，使供需對接更加高效。

黃群慧表示，我國在網絡技術和網絡基礎設施領域具有先進水平。他建議強化“以網強算”戰略，通過推動算力網絡互聯互通，實現算力資源的有效整合和高效集中調度，以提升我國整體算力能力。

今年年初，國家發展和改革委員會等三部門聯合印發《國家數據基礎設施建設指引》，提出建設全國一體化算力網監測調度平臺；推進算力互聯互通，構建算力多級調度策略引擎，實現跨平臺、跨層級、跨區域的算力資源混合部署和統一調度，促進算力資源高效對接。

目前，我國多地已開始積極探索算力網絡互聯互通，相繼發布多個算力網絡調度平臺，探索算力大范圍并網，推動算力資源高效利用。

打破智能算力共享壁壘

近年來，我國算力基礎設施建設取得長足進步，但不同應用場景對不同類型算力的需求各不相同。以大模型為代表的人工智能應用對智能算力需求尤為顯著。目前，我國智能算力仍面臨規模小、使用率低、互聯不暢等難題。

對此，浙江移動總經理楊劍宇代表建議，要推動算力從“建起來”到“用起來”，可以通過應用補貼、發放算力券等措施，鼓勵支持全產業鏈應用創新。

他還提到，要大力推進國家訓練場、算力交易中心建設，組建人工智能產業聯盟，完善包括智算等在內的行業相關標準與規范，全面強化軟硬件協同創新，推動人工智能產業形成“以用促需、以需擴用”的良性循環。

我國不僅智能算力資源緊缺，多類型異構算力之間互不兼容的難題，也在一定程度上加大了算力共享難度，造成智能算力資源浪費。

京東集團技術委員會主席曹鵬委員格外關注異構算力資源共享問題。他建議，應建設全國一體化的異構算力基礎設施，通過統一調度多元算力資源，打破地域與架構壁壘，從而降低智算成本。

作為產業數字化升級的核心驅動力，讓企業“用得起”同樣是智能算力發展的重要目標。曹鵬提出，建設“鏈主企業+云平臺”的共享模式，即鏈主企業和云平臺開放智算配額，向中小企業提供低成本、高質量的智算服務，將緊跟時代的先進技術通過產品化、平臺化、普惠化的方式開放共享，降低應用和部署門檻，打造“開箱即用”的產品服務，讓更多企業和個人無差別地享受技術創新的紅利。

來源：科技日報

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