移动通信网 赵哲超
9月22日，ICT中国·2026系列活动主论坛上，中国工程院院士邬贺铨披露了中国算力发展的最新数据与结构性特征。根据其演讲内容，中国到2025年拥有1590EFLOPS算力总规模，预计到2030年将达到9800EFLOPS，较2025年增长6.16倍，年均增速约44%。这一增长速度在全球主要算力经济体中处于领先水平。不过从全球占比看，2025年中国算力约占全球21%，而美国占46%，且美方数据还可能被低估——即便按现有口径计算，中美算力差距仍在一倍以上。邬贺铨预计，到2030年中国算力占全球比例将提升至30%。从供给侧看，算力提供商呈现“三分天下”格局：电信运营商占1/3，互联网公司占1/3，地方国资与大型央企合计占1/3。这一结构与美国以公有云厂商和超大规模互联网企业为主导的格局存在显著差异，也决定了中国算力供应的市场化路径有所不同。
【关键数据】
[1] 2030年中国算力规模预计达9800EFLOPS，较2025年增长6.16倍，年均增速约44%
[2] 2025年中国算力约占全球21%，美国占46%，2030年中国预计占30%
[3] 训练算力约占40%，推理算力约占60%
[4] 本地训练推理占70%-75%，跨域仅占25%-30%
[5] 算力供给三分格局：运营商占1/3、互联网公司占1/3、地方国资与央企合计占1/3
从应用结构看，中国算力使用呈现明显的“训推分化”与“本地主导”特征。邬贺铨提供的数据显示，训练算力约占40%，推理算力约占60%，说明随着大模型商业化落地，推理需求已超过训练成为算力消耗主体。尽管国家推动“东数西算”工程多年，但本地应用仍是绝对主体——目前本地训练推理占比约70%-75%，跨域调用仅占25%-30%。制约算力跨域应用的因素包括四类：时延问题、大数据集传输问题、数据合规问题和数据监管问题。时延方面，东西部节点间物理距离导致的网络往返延迟通常在30-50毫秒量级，对实时性要求高的推理任务难以西迁；数据层面，大模型训练动辄涉及数百TB至PB级数据集，跨域传输成本高、周期长；合规与监管则涉及数据不出域、跨区域审计等制度性约束。邬贺铨提出的解决方向是创新运算模式，核心包括优化跨域算力协同、做好训推一体化灵活调度、开展分布式集群运算。
从市场格局看，中国的“三分天下”结构蕴含着独特的商业逻辑。互联网公司部署的三分之一算力以自用为主，服务其大模型训练、推荐系统、搜索等内部业务，基本不对外形成市场化供给；真正面向市场供应的主体是运营商和地方合资公司。三大运营商近年加大智算中心投入，中国移动、中国电信、中国联通均规划了万卡级智算集群，中国电信天翼云的智算资源规模在国内政务和国企市场占据领先位置。地方国资主导的智算中心则依托“东数西算”八大枢纽节点和十大数据中心集群布局，以土地、电力和政策优势吸引算力落地。这种供给结构带来的问题是：市场化算力的定价机制、调度效率和服务能力参差不齐，与美国AWS、Azure、Google Cloud三大云厂商占据主要市场份额、标准化程度高的市场形成对比。美国46%的全球算力占比中，超大规模云厂商的自建数据中心贡献了主要部分，且商用比例高。
产业链层面，算力供给格局直接影响上下游。上游是芯片与服务器：按9800EFLOPS的目标测算，2030年前中国需要新增约8000EFLOPS算力，若以单张AI芯片约2-3TFLOPS（FP16等效）的推理算力估算，对应数百万至千万级加速卡需求，这为国产GPU厂商和服务器集成商提供了确定性市场。能耗是另一关键变量：智算中心单机柜功率密度已从传统的6-8千瓦提升至30千瓦以上，PUE要求普遍收紧至1.25以下，枢纽节点所在地如内蒙古、贵州、宁夏的电价低至0.3元/千瓦时左右，构成跨域布局的成本驱动力。中游是算力网络与调度平台，运营商的400G/800G光传输骨干网和低时延直连通道是破解跨域传输瓶颈的物理基础。下游则是大模型企业、行业智能化应用，推理算力占比60%的结构预示着算力消费正从少数头部训练场景向千行百业的推理场景扩散，单位算力的价值实现方式趋于多元。
商业化进展方面，算力服务的落地形态正在快速丰富。运营商层面，中国联通、中国电信均已推出算力调度平台，实现跨区域算力资源的统一纳管和计费；地方层面，贵安、庆阳、和林格尔等枢纽节点已建成多个万卡级智算中心，并引入大模型企业长期租用。训推一体化调度成为产品化方向——将训练任务向西部署以利用低成本电力，将时延敏感的推理任务留在东部用户侧，通过分布式集群运算实现资源最优匹配。邬贺铨特别提出的“智能体协同算力流水线”，指向AI Agent大规模部署后多智能体之间对算力资源的动态、并发、细粒度调用需求，这要求算力平台具备任务级调度和秒级供给能力。安全可信方面，涉及算力租用中的数据隔离、模型资产保护和审计溯源，是政务和金融客户采购决策的前置条件。
从行业趋势看，44%的年均算力增速与全球占比从21%向30%的爬升，意味着未来五年中国算力基础设施投资将保持高强度，但增长的质量取决于利用率而非绝对规模。当前本地训练推理占70%-75%的结构表明，跨域算力协同仍有巨大优化空间，若能通过调度技术和机制设计将跨域比例提升，西部枢纽的投资回报将显著改善。邬贺铨强调的运算模式创新——跨域协同、训推一体化调度、分布式集群运算、智能体算力流水线、安全可信服务——实际上勾勒出从“建算力”向“用算力”转型的技术路线图。对企业而言，运营商和地方平台作为市场化供给主体的地位将进一步强化，其调度能力、服务能力和生态建设能力将决定三分之二市场化算力的效率；对监管层而言，数据合规与监管规则的明确化，是释放25%-30%跨域算力流动潜力的制度前提。
