中国算力平台已实现全国一体化算力

　　事实上，全国一体化算力网“东数西算”工程规划了8大国家算力枢纽节点和10大国家数据中心集群。

　　邬贺铨说，理论上这些节点之间都是连着的，因为都有光纤。“关键不是物理上连不连，而是在于能不能做到真正的协同。现在总体上算力还是忙闲不均的，怎么能把它合理地利用起来，这才是关键。”

　　中国工程院院士刘韵洁也表示，算力需要通过网络来交付，如果互联互通的基础打不好，大家就是一个个孤岛，供给侧和需求侧的算力没有很好地池化，互相就找不到对方，这就制约了AI的发展。

　　中明确，到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率要超过70%，到2030年进一步超过90%。

　　“这对我们要求很高。实际上，尽管我们已经取得了很大进展，但离这个目标还有很多工作要做。我觉得不管是网络方面、算力方面，还是应用方面，我们的工作都任重道远。”刘韵洁说。

　　据悉，下一步，中国算力平台将持续提升全域态势感知能力，完善全国一体化协同调度机制，深化跨区域算力联动共享，加快推进一体化算力调度落地，充分发挥平台枢纽作用，持续赋能数字经济高质量发展。

　　工业和信息化部近日印发，明确提出加快全国一体化算力网建设，构建“枢纽—区域—边缘”多层次算力设施体系，深化算力自动化监测与供需匹配。

　　太初集成电路有限公司首席架构师夏忠谋在接受包括

　　他进一步阐释，过去国内建设了大量数据中心，仅仅完成网络打通，无法实现规模化算力统一调度。不同地域建设数据中心各有优劣：比如西部地区能源成本优势突出，适合延迟不敏感的大规模计算任务，但如果北京、深圳用户调用西部算力，延迟最高超过50毫秒，无法满足低时延业务需求。东部地区则更适合部署对实时性要求高的业务。

　　“早期行业主要聚焦单点数据中心建设，算力节点选址尚未形成行业共识。随着算力规模扩张，国家层面推动算力网建设，实现算力相关资源

　　“二是能源适配。”他说，数据中心电力消耗巨大，传统火电、水电难以完全满足算力设施能耗需求。海外模式是配套自建油气发电厂，和国内发展路径不同。国内可以发挥绿电资源优势，布局算力基础设施。

　　夏忠谋说，过去算力网络只是物理层面连通，各数据中心独立运行。随着AI、AI for Science大规模落地，算力负载迅速提升，部分数据中心算力资源开始不足，但有些数据中心则存在资源闲置的现象，所以统一资源调度能激活这些闲置算力资源。与此同时，企业也希望获得低成本的算力，以便快速进行算力扩容。

　　“因此算力网调度不再是单纯政策导向，而是产业真实需求，涉及算力调度、算网融合、源网荷储协同，最终目标是输出低成本算力，节约全社会能源。”他说。

　　在去年8月举行的“2025中国算力大会”上，中国算力平台完成了10个省区市平台接入，实现“平台、主体、资源、生态、场景”全面贯通，我国“全局总览、分域协同”的算力发展新格局初步形成。

　　而在今年的算力大会上，实现了一体化算力