中国算力进入「运营期」：从规模建设走向价值兑现

中国算力产业正在经历从「建设期」向「运营与应用期」的关键转折。工信部数据显示，截至 2026 年 6 月底，我国智能算力规模已达 2185 EFLOPS（FP16 精度），同比增长 177%；国家数据局公布的数据显示，中国日均 AI 词元调用量从 2024 年初的约 1000 亿，飙升至 2026 年 3 月的超过 140 万亿。但与此同时，中国信通院等机构数据显示，国内智算中心 GPU 平均利用率不足 30%。「总量高速增长、有效利用率长期偏低」成为行业现状，意味着下一阶段的竞争重心将从「能不能建出来」转向「能不能用起来、产生价值」。

三十年沉淀出的三条规律

回望中国算力产业的成长路径，三条演进规律清晰可见。

第一，从整机集成到底层核心部件自研。与全球主流从芯片起步、再向上游集成的路径不同，中国计算产业早期从整机切入，受外部环境挤压后反向推进核心部件自研，走的是一条「逆生长」之路，正在从「组装者」向「核心定义者」跃迁。

第二，从单台设备到超大规模集群。AI 大模型参数规模向万亿级演进，混合专家模型（MoE）架构对并行计算和高速互联提出更高要求，单一节点已难以独立承载。2025 年，我国已建成 42 个万卡级智算集群，算力交付单元从「台」变成「群」，竞争维度由单设备性能扩展至集群调度、网络互联、散热与整体能效。

第三，从硬件交付到服务运营。推理时代算力需求转向碎片化、持续性调用，一次性硬件销售难以匹配动态需求，行业开始向算力租赁和 Token 计费模式扩展，算力逐步具备「即取即用」的公用事业属性。

「3+1」路径：芯片、系统、服务加生态

全球 AI 算力格局已进入「双轨并行」阶段：美国主导高端芯片创新与底层框架定义，中国则拥有最大 AI 应用市场、最丰富行业场景和最快 Token 消耗增速。这一比较优势决定了国产算力无法简单复制英伟达路线，而需整合本土需求、制造能力与应用场景，构建从芯片到应用的高效闭环。

• 芯片：算力竞争归根结底是底层核心部件竞争。当前国产 AI 芯片在训练、推理、图形渲染等不同赛道形成差异化布局，兼容开放的软件生态有助于降低开发者迁移成本。
• 系统：超节点成为 2026 年世界人工智能大会的热门方向，阿里磐久 AL128、中兴 OEX、新华三 UniPoD S80000 等同台竞技；十万卡级超大规模集群开始进入产业视野，系统性效率（无阻塞通信、内存池化、光互联、能效优化）成为真正壁垒。
• 服务：「Token 工厂」模式兴起，三大运营商相继推出基于 Token 的计费服务，国产算力厂商正从设备制造商向算力运营商延伸。
• 生态：生态是产业协同的关键，也是最难啃的骨头。通过生态组织完成底层适配与中间件封装、汇聚行业 know-how 与应用模板，才能让芯片、系统、服务形成反馈闭环。

未来五年的三个判断

第一，超大规模集群将成为算力基础设施的重要形态。技术壁垒不在卡的数量，而在系统性效率。国产芯片不必在单点性能上简单对标国际同类产品，而可在系统级优化（互联、调度、能耗）上寻找差异化空间。

第二，算力服务化将加速深化，终点在于交付算力价值而非算力本身。Token 工厂模式的普及推动算力向「即取即用」的公用事业属性演进，而应用能力是中国高性能计算发展的最后一公里。

第三，生态将从碎片化走向统一底座。推动更统一的软件栈和标准化接口，让模型可以一键部署、算力可以开箱即用，是下一阶段的关键课题。

国家发改委估算，「十五五」时期算力网建设新增直接投资达 4 万亿元。从东南亚到中东、非洲、拉美，新兴市场的数字化进程对高性价比、高适配性算力基础设施的需求正在上升。三十年的本土淬炼之后，中国算力能否从「参与者」变成「贡献者」，取决于生态飞轮能否真正转起来、真实应用能否真正跑起来。