国家战略性新兴产业中AI算力基础设施布局与效能评估

摘要：本文以我国AI算力基础设施为研究对象，结合三大运营商建设实践，系统分析算力布局特征、影响因素与效能评估维度，重点剖析区域布局失衡、评估体系缺失、资源利用率不高、绿色赋能不足等现实问题，并从区域统筹、标准构建、效率提升三个层面提出布局优化与效能提升路径。研究成果为完善我国算力基础设施布局、强化对战略性新兴产业的支撑效能提供理论参考与实践思路。 

关键词：AI算力基础设施，布局优化，效能评估

国家战略性新兴产业发展进程持续加快，AI算力基础设施成为数字经济核心生产力，智能算力依托GPU、FPGA、ASIC等异构芯片实现规模扩张，为智能制造、互联网智能应用、生物医药、智能网联汽车等产业提供稳定支撑^[1]。我国以三大运营商为建设主体，依托“东数西算”战略搭建国家枢纽、区域节点、省域与边缘节点协同的多层级算力布局，数据中心集群化与云网融合发展特征突出。算力布局受资源禀赋、网络时延、产业集聚、绿色能耗等因素约束，效能评估围绕算力规模、异构适配、调度效率、绿色低碳与产业支撑能力展开^[2]。我国AI算力供给仍以通用算力为主，智能算力与产业需求匹配度有限，跨区域协同机制尚未完善，统一效能评价体系尚未建立，行业整体进入规模扩张转向效能优先、分散建设转向统筹布局的关键阶段^[3]。

2.1  区域布局失衡

我国AI算力基础设施由三大运营商主导建设，空间布局呈现东部密集、西部规模化起步形态^[4]。东数西算推进阶段，算力节点与战略性新兴产业集群空间匹配度不足，东西部算力功能定位划分模糊。东部贴近产业核心需求区，算力供给以通用算力为主，智能算力节点建设滞后，低时延、高实时性应用难以获得支撑。西部依托资源优势搭建算力枢纽，业务聚焦存储与离线计算，本地高端装备、生物医药、新能源产业算力需求衔接不足。跨区域算力调度网络存在壁垒，数据中心互联带宽与时延保障不足，算力资源难以动态流动，热点区域紧张与非热点区域闲置并存，空间协同与场景适配能力薄弱^[5]。

2.2  效能评估体系缺失

国内AI算力基础设施缺少统一的效能评价标准，指标设定与测算方式多由运营主体自行界定，行业统计口径存在较大差异。效能评估维度多聚焦算力规模等基础指标，产业适配程度、绿色低碳效益、算网协同水平等核心内容缺少量化依据。评估工作与战略性新兴产业发展需求脱节，面向不同领域的算力支撑效能缺少分级评价机制。现有评估多依托内部数据开展，第三方独立核验机制尚未建立，结果公信力与参考价值难以保障。评估结论缺少落地应用渠道，无法为项目建设、资源调配、政策扶持提供参考依据，行业发展缺少标准化的效能指引^[6]。

2.3  算力资源利用率偏低

国内AI算力基础设施资源池化程度不足，调度体系存在短板，通用算力占比偏大，智能算力供给零散，云边端协同架构存缺陷，资源整体利用效率偏低。算力服务器功耗偏高，散热与能耗管控标准严苛，智算中心绿色技术落地有限，液冷推广偏少，PUE指标存有提升余地，规模扩张快于绿色建设进程。算力服务同战略性新兴产业场景融合不足，运营商算力平台同工业研发、药物研发、数字政府领域适配受限，全流程服务体系存短板，算力资源无法转变为产业创新动力，绿色低碳与产业赋能作用无法充分发挥，与产业对高效、绿色、智能算力的实际诉求不相契合。

3.1  强化区域统筹协同

以三大运营商算力网络为主体，贴合国家东数西算战略推进AI算力基础设施全域布局，依照国家枢纽、区域节点、省域节点、边缘节点四层架构完成落位，京津冀、长三角、粤港澳、成渝等战略性新兴产业集聚区域优先布设低时延、高可靠智能算力中心，支撑工业研发、智能网联汽车、互联网智能训练等实时性产业需求，内蒙古、贵州等能源富集区域侧重搭建规模化、低成本智算基地，承接离线训练、数据存储、超算协同等非实时业务。依托自建、政企共建、企业合建三类模式分层布设智算中心，热点区域按需扩容千卡级训练池，地方层面联动政府搭建公共智算平台，服务科研机构与科技企业，深挖运营商云网资源价值，完善DCI数据中心互联网络，强化东西向大带宽、低时延传输能力，落地云池出口三方向路由、互联链路可靠性超99.99%，调度算力资源跟随产业布局动态调整，构建算力供给与战略性新兴产业空间分布高度契合、功能定位清晰、跨域协同顺畅的一体化布局体系。

3.2  构建标准化效能评估体系

立足国家战略性新兴产业高质量发展整体部署，搭建面向AI算力基础设施的全维度标准化效能评估体系，评估工作锚定国家战略导向、贴合产业发展刚需^[7]。算力供给能力、算网协同效率、绿色低碳水平、安全可控性能、产业赋能成效五大核心维度为构建基础，拆解对应指标内容，纳入异构芯片兼容适配能力、跨域算力调度效率、数据中心PUE值、核心软硬件国产化替代率、工业制造、生物医药、智能网联汽车等领域支撑强度相关内容，补齐现有评估标准缺位、统计口径混乱的短板。三大运营商算力平台实际运行数据夯实数据支撑，统一数据采集口径、测算方法与评估流程，第三方权威机构参与独立认证评估，保障评估结果客观公正。评估结果联动项目审批、政策补贴、资源调度、试点示范资格，刚性约束推动算力建设品质与效率同步提升。以安全可信与自主可控为核心导向，天翼云、大云等自研云操作系统、国产芯片适配水平、数据安全与容灾能力纳入核心评分范畴，算力服务、算法服务、数据服务效能测度方式持续优化，评估体系科学性与引领性稳步增强，我国AI算力基础设施发展重心由规模扩张转向质量优先、效能优先(见图1)。

图1    AI算力基础设施标准化效能评估体系图

3.3  强化绿色算力与产业赋能效能

以算力资源高效利用与绿色集约发展为导向，升级AI算力基础设施运行效能与产业服务水平^[8]。异构计算架构作为核心调整算力供给结构，GPU、FPGA、ASIC等多元异构芯片搭建分层解耦、灵活调度的智算底座，运营商自研算力平台完成算力池化、弹性供给与智能调度，化解通用算力冗余、智能算力供给不足的结构性矛盾，强化云边端协同能力与整体算力利用水平。AI算力服务器功耗偏高、散热负荷较大的特征下，单机柜功率突破20kW的智算中心大范围布设液冷技术，调整供配电与制冷系统，压低PUE数值，提升空间与能源利用效率，绿色低碳技术融入算力设施规划、建设、运营全流程。算力与产业场景融合持续加深，数字政府、工业制造、生物医药、互联网智能应用等重点领域，覆盖底层芯片、算法框架到训练作业、推理部署的全栈式服务，算力资源转化为产业创新发展动能。运营商广覆盖、高可靠的云网资源为基础，健全泛在算力接入能力，新型城域网、OTN、DCI波分等多重承载方式，缩减企业用云用算门槛，强化算力服务的便捷性与普惠性，夯实AI算力基础设施对国家战略性新兴产业的赋能作用与绿色发展水准^[9]。

AI 算力基础设施是支撑国家战略性新兴产业发展的关键底座，布局优化与效能提升是一项长期系统工程。当前我国算力建设正处于从规模扩张转向效能优先、从分散建设转向统筹协同的关键阶段，必须坚持问题导向，强化区域资源联动、健全统一评估机制、提升绿色与产业赋能水平。未来需持续深化算网融合、完善技术标准、推动算力与产业场景精准对接，不断提升AI算力基础设施的供给质量与服务效能，为国家战略性新兴产业高质量发展提供 坚实可靠的算力保障。