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算力供给:短缺与闲置并存

我国算力供给面临结构性矛盾:通用算力闲置浪费,智能算力供不应求;区域布局失衡,东部需求缺口大,西部资源利用率低;同质化建设导致资源闲置,“重建设、轻应用”问题突出,亟需加强宏观指引与差异化布局。

本文目录

    *本文为《半月谈》2026年第10期内容


    任何一个跑得飞快的产业,在狂奔阶段都免不了要摔几跤、崴几次脚。现在的算力领域,就处在这个“成长的烦恼”中。最突出的问题是什么?资源错配。明摆着的事实是,市场需求正在变脸:以前给点基础算力资源就行,现在人家要的是知识库搭建、模型微调、智能体编排这些硬核服务。但老供应端呢?跟不上趟儿了。更要命的是,在算力基础设施一窝蜂上马的浪潮里,同质化、低效建设的问题开始冒头。不少地方砸钱建了智算中心,结果利用率低得可怜,设备摆在那儿晒太阳。这供给和需求两头拧着,意味着算力治理必须提速了。

    算力产业面临供需结构性矛盾

    先来捋一捋算力这个大家族。算力,本质上是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。它分三兄弟:通用算力(通算)、智能算力(智算)和超级算力(超算)。通俗点说,通算就是干点基础活儿,比如上网、看视频、跑个办公软件,要求不高;智算就厉害了,专攻复杂的数据分析和人工智能任务,像是让AI认路、听懂人话、翻译语言,它是整个AI技术的基石;至于超算,那是顶级的算力,靠大规模集群来解决科学计算、工程仿真这类超复杂的难题。

    一个持续多年的老问题摆在那儿:我国的算力市场,长期处于“通用算力用不完,智能算力不够用”的局面。山东师范大学商学院的刘志远副教授做过研究,结论很直接——通用算力起步早、底子厚,但近两年传统行业的需求增速已经降到了15%到20%,部分区域利用率连一半都不到,闲置浪费触目惊心。

    反观智能算力,在AI的这股热浪推动下,需求涨得没边。但问题在于,不同层级的算力供需不匹配,最终导致算力这块蛋糕,切不到客户最想要的那一口。有业内受访者坦言,像自动驾驶、生物制药、科学计算这些领域,要求的是低延迟、高能效、数据安全,而市面上那些标准化的通算服务,根本满足不了这种定制化需求。

    算力供需的结构性矛盾,还体现在区域间的失衡上。刘志远指出,“东数西算”正在把算力往西部搬,但东部核心城市的实时性算力缺口反而没堵上;西部数据中心倒是建好了,却因为网络带宽撑不住,没法儿承接那些对时效要求很苛刻的业务。

    数据摆在那儿:京津冀、长三角、粤港澳大湾区,这三个地方包揽了全国65%以上的算力需求。AI企业、高端制造业这些“大户”对智算的需求尤其高,对延迟敏感得不行。而西部算力枢纽呢,由于跨区调度机制没打通,富余的通用算力根本没法儿去补东部的智算缺口。

    同质化建设致使资源闲置浪费

    半月谈记者在调研中发现,一些地方建算力中心热情高涨,密度越来越高,但问题也随之而来——分散建设、同质化严重,结果就是建成的中心利用率奇低。

    就拿东部某省来说,几个城市都规划了万卡级的智算中心,但相互之间没任何差异化定位,功能高度重叠。这种同质化竞争,直接导致客户分流、资源没法整合。受访专家说得直白:分散建设、缺少统一规划,同类中心功能叠床架屋,最终谁也吃不饱。

    一些中小城市也不甘落后,拿土地、电价做诱饵吸引智算中心落地。可问题是,这些地方压根儿没有产业支撑,建完了才傻眼。中部某省规划了三个智算中心,总算力达1200PFLOPS,结果当地数字经济企业还不到100家,实际需求连200PFLOPS都不到。东部某市的两个区县,一个搞生物医药研发,一个主打工业互联网,但产业基础太弱,实际入驻的企业还不到10家,设备闲着也是闲着。


    安徽宿州市算力产业园 黄博涵 摄

    “项目等几年都没人用,等用的时候,发现已经是3年前建的了。”华北一家芯片制造商吐苦水:有的算力中心建完就没人租。“晚一天用起来,就多赔一天钱。现在一些算力中心完工即闲置,只能硬撑着。”

    浪潮集团总工程师、浪潮云信息技术股份公司董事长肖雪透露了一个数据:部分西部千卡规模的智算中心,上架率不到一半,已上架的服务器实际利用率更是不足30%。

    受访对象普遍感觉,过去的建设方式,已经跟不上市场的快节奏。一位企业人士说得更直接:不少城市的智算中心,尺寸是照着当时的市场需求和技术条件画的。现在算力技术日新月异、应用需求疯狂扩容,这些中心的技术性能和服务能力,早就落后了。

    重建设轻应用,重算力轻实效

    全国政协委员、飞腾信息技术有限公司副总经理郭御风在调研中看得透彻:虽然我国人工智能跑出了加速度,算力中心也在大干快上,但“重建设、轻应用”、“重算力、轻实效”的老毛病依然突出,商业闭环根本看不清。

    北方一家数据公司负责人跟记者说,随着AI从模型构建阶段走向规模化应用,市场已经形成了针对不同场景、不同时延、不同成本的差异化需求。可不少建好的智算中心,在算力软硬件结构上,已经跟新需求拧不到一块了。

    在人工智能技术日新月异的今天,一些智算中心其实只是提供了个放服务器的房子,外加一些基础配套,至于高效、智能化的算力服务体系?根本不存在。江天数据科技有限公司负责人孟庆利点明了:智算中心要是光顾着扩张,不在算力调度、软件服务、数据管理、精细运营、监控体系这些领域下功夫,想在激烈竞争里活下去,难。

    外部竞争越来越激烈,推进产业链协作、促进市场良性竞争,已经到了非做不可的时候。天津财经大学国际工商学院副教授王寅建议,推动国内算力产业链联盟开放协作,建立风险共担、利益共享的机制,减少重复研发和资源内耗;鼓励企业、高校、研究机构加强算力芯片、应用等供给侧合作,构建良性生态。

    当务之急,是加强宏观指引,给产业发展画一条清晰跑道。受访人士普遍认为,必须明确不同区域的算力定位和差异化准入标准,严控非枢纽地区上马低效、孤立的算力项目;强化算力项目的审批和备案管理,严格审核项目的真实性和可行性,确保它们跟国家产业政策同向而行。刘志远建议,打造高质量服务平台,推动通算、智算、超算融合接入,建立测试评估体系,发展更灵活的算力服务模式。






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