智算中心趋势报告：智能算力规模超1882EFLOPS（附报告下载）

中国软件评测中心（基础软件质量控制与技术评价工业和信息化部重点实验室）2026年6月发布《智算中心发展趋势报告》。报告显示，截至2026年3月全国智能算力总规模已达1882EFLOPS，在用算力中心标准机架1445万架，已建成超70条算力大通道。智算中心正从"算力设施"升级为"AI工厂"，向词元工厂演进，本文拆解现状、趋势与问题建议。

一、现状：智能算力1882EFLOPS，万卡集群领跑全球

智算中心是专注服务于智能计算的现代化算力设施，区别于传统通用数据中心，它支撑大模型训练和推理、科学计算、智能制造、自动驾驶等高复杂度高价值智算场景。国家自2020年将算力首次纳入"新基建"范畴，2023年实施"东数西算"工程，2025年推出"人工智能+"行动，"十五五"规划进一步强调智能算力统筹发展和超大规模智算集群建设。

据工信部公开数据，截至2025年底我国智能算力规模超过1590 EFLOPS，已建成万卡智算集群42个，位居全球前列；截至2026年3月，全国智能算力总规模已达1882EFLOPS，在用算力中心标准机架达1445万架，已建成超70条算力大通道。与此同时，超节点等新型高密度计算架构不断涌现，集群规模向十万卡级互联大步迈进。

解读：从1590到1882EFLOPS，半年内智能算力增速明显，说明AI算力基建仍在加速扩张期；但发展重心已从规模扩张转向质量效能与应用落地，进入以"普惠赋能""互联互通""算电协同"为特征的高质量发展攻坚期。

二、关键技术：芯片互联、集群调度与算电协同

报告拆解了智算中心的四大关键技术：芯片级高速互联——从单一芯片向片间高速互联的超级计算系统演进，支撑超节点和万卡集群；集群调度与运维——算力资源池化可有效降低资源碎片化、提升资源利用率，配合统一感知、抽象、分配、编排的集群调度，以及故障诊断等智能化运维能力，确保智算集群的高可用性；智能原生云平台——在智算集群基础上云服务化是必然趋势；制冷与算电协同——通过液冷等技术大幅削减制冷能耗，将PUE控制在1.08至1.2之间，通过综合智控平台实时感知IT负载、温度及电力状态，动态调节制冷输出与电力分配。

解读：智算中心的技术竞赛已经从"堆卡"转向"调度"——谁能把芯片互联带宽、资源池化调度和算电协同做好，谁就能在同等硬件投入下获得更高的有效算力产出，这正是利用率分化背后的技术分水岭。

三、趋势一：向词元工厂演进，商业模式重构

生成式AI已从训练时代全面进入"推理+智能体"乃至物理AI的工业化生产阶段。未来的智算中心不再仅是存储数据和算力资源的仓库，而是7x24小时持续运转、投入电力和算力资源、可标准化生产交付词元的"AI超级工厂"。智算中心的核心价值，正从"拥有多少算力"转向"产生多少词元"的高附加值智能服务。

词元正在成为人工智能时代的统一计量单位（"智能代币"）——当大模型针对复杂问题生成若干词元的回答时，背后消耗算力、调用知识库、触发智能代理行为，词元便成为承载价值交换的基本商品。客户的关注重点从"卡时计费"转向词元的使用成本与响应延迟；行业衡量指标从算力资源利用率转变为算力与电力投入所对应的词元产出效率；商业模式由"资源出租"向"结果交付"演进，盈利路径更灵活，毛利率有望提升，投资回报周期大幅缩短。

解读："词元工厂"是本报告最重要的概念升级——它把智算中心的评价标准从"我有多大算力"变成"你能产出多少价值"，倒逼运营方从资源管理转向生产管理，这是整个行业商业逻辑的根本性重构。

四、趋势二：异构升级、边缘下沉、边界拓展

系统性升级改造：随着AI工作负载从大规模预训练转向复杂推理与代理式任务，传统"CPU+GPU"二元模式正被"GPU（训练）+LPU/NPU（推理）+CPU（调度与环境生成）+ASIC（专用场景）"的异构协同架构取代。CPU从"数据搬运工"升级为智能体AI时代的"系统总指挥"，其与GPU的配比已从AI训练时代的1:4至1:8快速演进至1:1至1:2；存储侧普遍采用NVMe SSD全闪存，网络侧正从400Gb/s向800Gb/s乃至1.6Tb/s更高带宽演进。

边缘中心快增长：全国一体化算力网从"八大枢纽、十大集群"向"枢纽-区域-边缘"三级协同的分布式体系加速演进，端侧和边缘算力中心侧将承担70-90%以上的日常推理、实时响应任务以及数据预处理、本地化合规等计算工作，中小规模边缘智算中心将快速扩张，实现"算力跟着用户走、数据跟着场景走"。

算力边界快拓展：算力正从集中式资源加速进化为覆盖空、海、地的分布式算力网络。上海临港海底数据中心采用"海上风电直联+海水自然冷却"双技术融合，设计PUE不高于1.15、绿电供给率超过95%；之江实验室牵头建设全球首个太空AI基础设施——"三体计算星座"，规划总规模达1000颗计算卫星，计划2032年完成全面组网，将算力延伸到远洋、沙漠、高空等过去的信息荒漠。

解读：三条趋势线指向同一个方向——算力正在"去中心化+全场景化"。推理主导下，算力不再只属于机房，而是进入手机、汽车、海底、太空；异构架构与三级协同网络，本质上都是在为"词元生产"重构基础设施。

五、问题与建议：四大瓶颈待解

报告指出智算中心发展的四大问题：一是电力能源供应瓶颈——电费在运维成本中的占比已普遍超过50%，东部电力供应趋紧、西部绿电外送通道不足，绿电供应、液体冷却、算电协同成为破解关键，未来需在布局阶段与区域电网容量、绿电资源联动评估，建立源网荷储算一体化调度机制；二是供需错配利用率低——许多智算中心实际利用率仅20-40%，部分国产芯片集群闲置率高达50-80%，是典型的结构性错配（高端紧缺、低端过剩；东部紧张、西部闲置），需推动算力标准化、平台互联互通和应用侧需求牵引；三是生态及供应链风险——高端GPU、HBM内存依赖进口面临断供风险，国产软件生态相较CUDA尚不成熟，需加快构建自主可控软件生态并实施供应链多元化；四是私有重复建设严重——企业自建智算集群平均利用率甚至低于30%（少数仅10%），单GW级项目动辄数亿至数十亿元投资，建议推动"行业共享+区域共建"模式，建设行业级/区域级共享智算平台。

解读：利用率20-40%、闲置率50-80%的数据相当扎眼——当前智算中心的核心矛盾不是"不够建"，而是"建了用不好"。下一阶段竞争的关键词是利用率、生态与协同，谁先解决结构性错配，谁就能避免巨额资金沉淀在空转的机房里。

六、常见问题解答（FAQ）

1. 我国智能算力规模有多大？

截至2025年底超1590 EFLOPS，已建成万卡智算集群42个；截至2026年3月总规模达1882EFLOPS，在用算力中心标准机架1445万架，建成超70条算力大通道。

2. 什么是词元工厂？

智算中心7x24小时持续运转，投入电力和算力资源、可标准化生产交付词元的"AI超级工厂"；词元成为AI时代统一计量单位，商业模式从"资源出租"向"结果交付"演进。

3. 智算中心的利用率情况如何？

许多智算中心实际利用率仅20-40%，部分国产芯片集群闲置率高达50-80%，企业自建集群平均利用率甚至低于30%，结构性供需错配是主因。

4. 智算中心如何破解电力瓶颈？

通过液冷技术将PUE控制在1.08-1.2之间，实施算电协同（如上海临港海底数据中心PUE不高于1.15、绿电供给率超95%），并建立源网荷储算一体化调度机制。

5. 边缘智算中心将扮演什么角色？

端侧和边缘算力中心将承担70-90%以上的日常推理与实时响应任务，全国算力网向"枢纽-区域-边缘"三级协同演进，实现算力跟着用户走。

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