移动通信网 赵哲超
9月11日至13日，2026中国算力大会在河北省廊坊市举行。中国电信集团有限公司总经理刘桂清在主论坛发表题为《算网协同筑新基 智惠赋能启新程》的主旨演讲，系统披露了该公司在一体化算力网、新一代通信网、智能云体系三大方向的最新建设进展。今年4月召开的中共中央政治局会议部署加强“六张网”规划建设，算力网与新一代通信网作为其中的重要组成部分，被赋予筑牢新型数字信息基础设施底座的战略定位。刘桂清表示，全面推进“两张网”协同建设，对推动中国人工智能产业健康发展、把握全球新一轮科技革命和产业变革主动权具有重要战略意义。从披露数据看，中国电信已建成16个百MW级数据中心园区，“自有+接入”智算总规模超118.8EFLOPS，量子通信网用户规模超720万，多项指标处于行业前列。
【关键数据】
[1] “自有+接入”智算总规模超118.8EFLOPS
[2] 建成16个百MW级数据中心园区，枢纽节点资源占比超80%
[3] 汇聚超20万亿Token基模训练数据和500个行业高质量数据集
[4] 打造京怀廊武1ms、京张雄2ms、京津冀蒙5ms时延圈
[5] 怀来园区清洁能源占比98%，量子通信网用户超720万
在算力供给端，中国电信在京津冀、长三角、粤港澳等区域打造四个全国产化万卡智算集群，并在300余个重点城市部署行业算力节点，形成覆盖通算、智算、超算和量子计算的多元算力布局。AIDC建设采用高功率密度、高IT产出率、灵活建设、灵活扩展的新一代架构，枢纽节点资源占比超80%。算力网络方面，公司全面推进“新八纵八横”干线光缆网建设，开展1.6T空芯光纤等新技术试验，实现高带宽、低时延的算间互联；规模部署新型城域网，实现毫秒级用算。算电协同方面，自研“息壤-云霆”平台完成规模算力的跨省无感知、业务零中断迁移，破解了算力调度与电力供给时空错配难题。空芯光纤技术以空气芯替代传统玻璃纤芯，理论上可将传输时延降低约三成，是下一代算间互联的关键候选技术。
从竞争格局看，国内算力市场已形成运营商与云厂商双线竞逐态势。中国电信依托全球最大5G共建共享网络和千兆光网，大上行载波聚合基站超15万站、RedCap基站超70万站，并全球首发EPON/10G-EPON/50G-PON三代融合共存技术，在固定网络侧建立起代际优势。空间网络方面，公司国内率先实现手机、汽车直连卫星服务，“天通+北斗”组合提供厘米级高精度定位，补齐了无地面网络极端场景下的通信保障短板。国际网络方面，中国电信构建“一轴两翼”格局，在全球拥有52个海缆系统容量，形成海陆缆互备的国际国内一体化网络。在低空经济、量子通信等新赛道，公司已拓展超1500个低空应用场景，量子通信网用户规模达720万，为全球最大。
产业链层面，中国电信提出“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体智能云体系，推动Token高效生产、分发与应用。在IaaS层，构建通智超量多元异构算力，创新弹性带宽、随订随用等算网服务模式；在PaaS层，升级“息壤”平台实现跨地域、跨架构、跨服务商的算力调度，创新Triless架构，直指国产芯片适配难、用算门槛高两大行业痛点，通过屏蔽底层异构差异，将适配成本转嫁至平台层消化。在DaaS层，依托星海·可信数据空间，汇聚超20万亿Token的高质量基模训练数据和500个行业高质量数据集。在MaaS层，坚持“国芯训国模”路线，TokenHub已汇聚170个大模型，形成跨终端、跨业务、跨场景的一体化Token运营服务中枢。
商业化落地方面，中国电信在SaaS层发布“星辰”超级智能体TeleAgent，推广天翼智屏、智看等AI产品，并创新“AI Store”新型服务模式，向行业客户输出一体化智能服务。安全能力上，公司践行“AI重塑安全”理念，依托“云悉”AI安全平台提供全栈安全服务，已接入政企客户超9300家，并基于国产深度学习框架构建更安全的模型底座。区域布局上，河北作为“京津冀蒙算力供给走廊”核心承载区，兼具绿色低碳与环京低时延优势。中国电信打通国家枢纽节点间直达链路，打造京怀廊武1ms、京张雄2ms、京津冀蒙5ms时延圈，其中张家口怀来园区建成浸没式全液冷绿色算力设施，清洁能源占比高达98%，为高密度智算集群的绿色运营提供了样板。
针对产业协同，刘桂清在演讲中提出三点倡议：一是深化算电协同，加强算力与电力产业在规划、建设、运营方面的深度融合，联合推动绿电直供、源网荷储等新型供电模式应用；二是加快算力互联互通，协同攻关异构算力接入、全域监测、跨域调度、算网融合等关键技术，共建统一算力标识与计量交易体系；三是提升国产算力效能，联合产业链上下游加快国产算力与模型的深度适配，构建Token生产与分发的全栈优化能力。这三点倡议均指向当前算力产业的核心堵点——电力约束、异构割裂与生态碎片化。中国电信方面表示，将持续加强“息壤”第一科技攻关，全面实施云改数转智惠战略，推动新型数字信息基础设施向智能化的更高层级演进，为AI产业化提供规模化底座支撑。
