中国移动智算布局再扩容:AIDC总签约规模超7GW,构建三级低时延算力服务圈

移动通信网 程然

9月12日,以“共织算力网 智启新未来”为主题的2026中国算力大会在河北廊坊开幕,中国移动总经理陈扬帆出席开幕式及主论坛并系统披露了该公司算力网络的最新建设进展。作为将算力服务明确列为三大主业之一的运营商,中国移动全面实施“网络强基、全栈创新”发展战略,加快建设全国一体化算力网。其中最引人关注的数据是,该公司对接国家“东数西算”工程部署,布局吉瓦级数据园区,AIDC总签约规模已超7GW。在算力互联网络层面,中国移动落地了全球首个400G OTN骨干网,建成全球规模最大的智能化互联网G-SRv6,形成城域1ms、省域5ms、全国20ms的三级低时延算力服务圈,为“即取即用、普惠易用”的算力服务目标提供了网络底座。

【关键数据】

[1] AIDC总签约规模超7GW

[2] 全国三级低时延算力服务圈:城域1ms、省域5ms、全国20ms

[3] MoMA模型服务平台汇聚超340款主流模型

[4] “天工”工业互联网平台服务实体企业32.7万家

[5] 算网大脑落地8个国家级、枢纽级、区域级平台


技术层面,中国移动聚焦异构互联、跨域调度、模型服务三个重点方向展开攻关。在多元异构智算领域,该公司发布了OISA卡间互联协议和原创GSE机间互联技术,获得芯片、主机、算力、网络等多环节产业链伙伴的认可与支持;同时打造了全球首台超百T智算互联路由器样机,用于支撑广域协同训练和端云协同推理等场景。在算网调度方面,自研“算网大脑”已纳管合作算力,落地8个国家级、枢纽级、区域级平台,并承建国家算力互联互通河北区域节点。在模型服务方面,移动模型服务平台MoMA已汇聚超340款主流模型,实现0day、首发接入;推理引擎依托分布式推理网络提升开源模型服务效率,并率先将机密计算能力嵌入AI训推服务,推出移动云AITC可信计算产品,覆盖从训练到推理的安全链条。

从市场格局看,运营商正从传统通信服务商向算力服务商转型,中国移动在其中布局最为激进。其“中心集约、边缘泛在、训推一体”的智算架构,配合多个万卡智算中心和分布式推理网络建设,兼顾了训练侧的稳定性和推理侧的生产效率。与互联网云厂商相比,运营商的优势在于骨干网络资源和国家“东数西算”枢纽节点的卡位——7GW的AIDC签约规模意味着大规模的机柜、电力和散热基础设施储备,而400G OTN骨干网则解决了东西部算力资源之间的数据搬运瓶颈。竞争维度上,中国移动同时押注自主可控路线,其九天基座大模型实现从芯片到模型的全栈国产化,并通过模型微调形成面向能源、农业等重点领域的超50款行业模型,以垂直行业纵深对冲通用大模型同质化竞争。

产业链层面,中国移动的算力投入对上游环节拉动效应显著。7GW的签约规模对应海量AI服务器、交换机、光模块和液冷设备需求,OISA与GSE互联标准的开放,为国产芯片厂商、服务器厂商提供了接入窗口,降低了单一技术路线依赖。下游方面,其“天工”工业互联网平台已服务实体企业32.7万家,将算力能力转化为可计费的产业服务。成本结构上,吉瓦级数据园区采用算电协同、算力飞地等创新运营模式,通过将算力布局与西部绿电资源绑定,压降电力成本这一数据中心最大运营开支。同时,中国移动通过算力网络创新联合体搭建公共创新平台,推进产学研融合,并以“彩虹桥、沃土计划”产投协同平台强化对人工智能、芯片、具身智能企业的战略投资,形成业务与资本的双向赋能机制,将产业链影响力延伸至股权层面。

商业化落地方面,中国移动的算力服务已形成从基础设施到行业应用的完整闭环。推理集群建设加速推进,分布式推理网络支撑的“Token工厂”定位直接瞄准推理算力需求爆发带来的商业空间,其服务效率已达业界先进水平。在具体应用场景上,超50款行业模型覆盖能源、农业等重点领域;工业互联网平台“天工”引领工业智能服务全栈创新;机密计算嵌入训推服务后,AITC产品可满足政务、金融等对数据安全敏感客户的合规需求。国家算力互联互通河北区域节点的落地,则使其承接了跨区域算力调度的公共职能。陈扬帆表示,下一步将统筹智算中心建设,加快向高附加值运营服务升级,增强高质量高效能算力供给,显示公司策略正从“建规模”向“提效益”倾斜。

行业动向方面,中国移动披露的后续规划包括三条主线:一是深入落实“人工智能+”行动,持续拓展算力应用场景;二是持续健全算力标准体系,以算力科技创新引领产业发展;三是启动移动云生态招募计划,搭建合作对接平台培育算力产业生态,同时做强国资央企人工智能开源“焕新社区”。这些部署显示,运营商在算力时代的角色定位已从资源出租方转向标准制定者和生态组织者。7GW签约规模、8个算网大脑平台、340款模型接入、32.7万家企业服务、20ms全国低时延圈——这组数据勾勒出的,是一家电信运营商在智算基础设施、自主技术栈和产业生态三个战场同步推进的完整路径,也为国内算力基础设施的规模化与国产化进程提供了可参照的样本。


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