位于北京門頭溝的京西智谷人工智能計算中心的控制大廳內，一塊實時跳動著計算數據的巨屏吸引了所有參觀者的目光。據悉，該智算中心目前的算力規模正持續向3000P訓練+1000P推理的規模擴容，完成了200余個AI模型遷移，輸出智慧能源、醫療等領域的創新解決方案超250項。這背后是“算網大腦”系統的精密運作——將離散的算力節點編織成一張智能化的神經網絡，成為驅動AI大模型落地的核心引擎。
人工智能浪潮席卷而來，算力作為關鍵技術底座，其高效供給與智能調度的特性成為產業發展的“勝負手”。當下，我國智算建設規模高速增長，算網融合應用遍地開花。5月27日至28日召開的2025智算行業峰會公布，算力調度算法從季度級迭代實現“周級迭代”，算力升級就像手機系統更新一樣頻繁，算力網絡技術的融合正在智慧礦山、智慧城市等多個領域催生創新應用場景，帶動其提質升級。
與此同時，智算產業面臨的算網融合協同、供需精準匹配、綠色節能等挑戰仍待破解。在這場事關AI產業速度的競賽中，“算網大腦”能否實現1+1>2的協同效應、支撐智算基礎設施高質量發展，是決定我國企業能否搶占先機的重要因素。
算網融合是關鍵路徑
當前，AI、大數據、云計算等技術深度滲透，算力需求呈現爆發式增長。根據《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》分析，未來兩年，中國智能算力體量仍將保持高速增長。2025年，中國智能算力規模將達1037.3EFLOPS，較2024年增長43%；2026年，中國智能算力規模將為2024年的兩倍。2025年中國人工智能算力市場規模將達到259億美元，較2024年增長36.2%。
光纖傳送網與寬帶信息網專家、國家標準化專家委員會主任鄔賀銓表示，中國智能算力規模已占據全球26%，隨著算力規模的擴大，算力缺口也在高位增長。2023年至2028年，我國智算規模五年復合增長率達到46.2%，大型及超大型智算中心成為發展趨勢。
在這一背景下，我國的智能算力建設也進入了高速增長階段，智能算力已成為企業競相追逐的核心資源。而為算力調度提速的算網融合技術成為智算行業的重要發展方向。
華為技術有限公司（以下簡稱“華為”）中國政企大企業系統部總經理劉濤表示，當前AI大模型的訓練、推理對算力的需求呈指數級增長趨勢，大模型對于算力的需求量要比硬件算力供給量高出200倍以上。算網融合是解決算力供需矛盾、提升計算效率的關鍵路徑。
例如，頭部互聯網數據中心（IDC）在向算力服務提供商轉型時，需要對外部用戶提供算力資源池服務，算網融合可幫助IDC運營商構建智能、可靠、高效的算力網絡，通過算力和網絡的深度融合，可幫助企業智能流量調度，減少30%的訓練時間，同時提高GPU平均利用率達95%以上。
隨著智算的成熟場景和新興場景越發豐富多樣，對算網融合技術提出更高要求。
當前，智算已廣泛部署于自動駕駛、智慧城市、醫療影像、工業制造等領域，對算力的調度效率、網絡的響應速度以及資源的協同能力提出了前所未有的挑戰。
如何通過更先進的算網融合技術，建設更高效低碳的智算中心，靈活高效地滿足、支撐這些多樣化、差異化的應用需求，成為業界亟待解決的關鍵課題。
推動數據中心轉型
產業鏈各方正逐步破解算網融合協同難題，推動算力中心加速向智能、高效、綠色的智算中心轉型，為我國AI產業高質量發展奠定堅實基礎。
在智算與算網融合的關鍵賽道上，多家企業正在加速布局，并推動數據中心轉型。
目前，首都在線科技股份有限公司（以下簡稱“首都在線”）業務范圍遍及50多個國家，在國內以及三大核心地域美洲、歐洲、亞太設有24個區域，52個可用區，94個數據中心，上千個邊緣算力節點，眾多互聯網百強企業都在使用首都在線的產品和服務。
首都在線智算產品總經理張振宇表示，公司依托全球網絡能力和一云多池調度軟件，助力企業“出海”并推動合作IDC產品向云計算轉型。
華為則聚焦算力基礎設施優化與算網深度融合。華為中國政企大企業MKT與解決方案銷售部總經理肖雪崗表示，在面向智算融合升級方面，華為依托零丟包無損網絡技術、多級可靠性架構及智能算網調度措施，有效化解網絡波動對算力效能的制約，實現算力資源利用率最大化，顯著提升智算中心的綜合性能。
劉濤透露，華為智算解決方案結合頭部數據中心的專業化、本地化服務能力，部署“算力網絡大腦”，利用廣域網算力調度能力，構建區域“1ms時延圈”，自動調度多地數據中心閑置算力資源，可以讓算力利用率從40%提升至75%，并持續推動數據中心從“機柜租賃商”向“智能算力服務商”升級轉型。
在鄔賀銓看來，算網協同推動算力高質量發展還需高速低時延可靠網絡、分布式計算架構、容器與虛擬化技術等多方面技術支持。
國家信息中心信息化和產業發展部主任、國家戰略性新興產業發展專家咨詢委員會秘書長單志廣認為，隨著DeepSeek等大模型的崛起，中國大模型發展的應用模式正悄然轉變，AI算力將從過去“堆硬件”向“拼效率”的模式轉變，智算中心建設應堅持需求導向、效益導向，走高質量發展之路，避免算力過熱和缺乏實效。
（來源：證券日報）
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