科技云報到原創(chuàng)。

2026年，生成式AI與大模型的規(guī)?；涞兀阎悄芩懔ν频搅藬?shù)字經(jīng)濟(jì)的C位。從千億參數(shù)模型的跨域訓(xùn)練、億級用戶的高并發(fā)推理，到影視特效渲染、工業(yè)視覺質(zhì)檢，算力不再是科技企業(yè)的專屬配置，而是貫穿千行百業(yè)的新型生產(chǎn)力。

但行業(yè)長期被三大痛點困?。寒悩?gòu)芯片生態(tài)封閉、模型遷移成本高企；算力供給區(qū)域分散、推理需求爆發(fā)式增長帶來供需錯配；傳統(tǒng)機(jī)柜租賃、裸金屬租用的粗放模式，完全跟不上精細(xì)化、結(jié)果導(dǎo)向的用算需求。

在行業(yè)處于轉(zhuǎn)型之際，中國信息通信研究院云計算與數(shù)字化研究所于近日發(fā)布《智能算力服務(wù)研究報告（2026年）》，立足全球算力競爭格局，緊扣工業(yè)和信息化部《算力互聯(lián)互通行動計劃》方向指引，不僅系統(tǒng)梳理了智算服務(wù)的內(nèi)涵、架構(gòu)、技術(shù)與場景，更首次構(gòu)建三層服務(wù)體系、明確四大發(fā)展趨勢，為政策制定、產(chǎn)業(yè)布局、企業(yè)落地劃出清晰路徑，堪稱智算產(chǎn)業(yè)從“拼硬件、堆規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“拼服務(wù)、建生態(tài)”的轉(zhuǎn)型宣言，以權(quán)威研究引領(lǐng)行業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展。

全球算力軍備賽白熱化中國踩準(zhǔn)核心破局點

AI技術(shù)的爆發(fā)式演進(jìn)，讓智能算力成為全球科技競爭的核心賽道，各國紛紛將智算發(fā)展上升至國家戰(zhàn)略，一場圍繞算力主導(dǎo)權(quán)的競賽全面打響。

全球算力競爭的核心邏輯高度一致：打破資源孤島，實現(xiàn)算力互聯(lián)互通，搶占算力服務(wù)制高點。

與海外算力發(fā)展相比，中國走出了一條“先互聯(lián)、再成網(wǎng)、同步建全國統(tǒng)一大市場”的特色路徑。

國務(wù)院明確提出加快形成全國一體化算力體系，五部門聯(lián)合深化“東數(shù)西算”工程，去年工信部印發(fā)《算力互聯(lián)互通行動計劃》，定下明確目標(biāo)：2026年建成完備的算力互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)識與規(guī)則體系；2028年基本實現(xiàn)全國公共算力標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)，打造具備智能感知、實時發(fā)現(xiàn)、隨需獲取的算力互聯(lián)網(wǎng)。

這份戰(zhàn)略布局，精準(zhǔn)擊中行業(yè)三大核心矛盾：

資源層，GPU、NPU等芯片架構(gòu)封閉，跨廠商模型遷移成本極高，異構(gòu)算力難以協(xié)同；

互聯(lián)互通層，算力需求迎來結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變，巴克萊預(yù)測未來70%以上算力需求來自推理場景，分布式、就近用算的訴求強(qiáng)烈，但國內(nèi)算力供給主體較為分散、區(qū)域仍有割裂，匹配效率不高；

應(yīng)用層，傳統(tǒng)資源租賃模式無法適配科研仿真、模型訓(xùn)練、視頻渲染等精細(xì)化需求，算效提升迫在眉睫。

從全球博弈到國內(nèi)布局，所有動作都指向同一個核心：讓算力從“物理分散”走向“邏輯互通”，從“擁有算力”轉(zhuǎn)向“用好算力”。

重新定義算力服務(wù) 邁入“任務(wù)式交付”時代

報告最核心的價值之一，是徹底厘清智能算力服務(wù)的內(nèi)涵邊界，終結(jié)了IDC服務(wù)、云服務(wù)、智算服務(wù)的概念混淆，讓行業(yè)看清算力服務(wù)的演進(jìn)邏輯。

智能算力服務(wù)，是基于互聯(lián)網(wǎng)匯聚GPU、NPU等異構(gòu)計算資源，通過統(tǒng)一服務(wù)接口，按需提供可度量的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。它的核心使命，是破解跨地域物理隔離、跨架構(gòu)生態(tài)割裂、供需匹配低效的痛點，把分散的算力變成全域流動、隨取隨用的標(biāo)準(zhǔn)化能力。

報告明確，智算服務(wù)與IDC、云服務(wù)在交付形態(tài)、技術(shù)重心、計費邏輯上存在本質(zhì)差異，代表算力產(chǎn)業(yè)三個不同發(fā)展階段。

IDC服務(wù)的核心是“租場地”，交付物理機(jī)柜與機(jī)房空間，用戶自主運維硬件，技術(shù)重心在土建、電力、制冷，按機(jī)柜、帶寬計費。

云服務(wù)的核心是“租資源”，交付云主機(jī)、云存儲，靠虛擬化實現(xiàn)資源彈性供給，技術(shù)重心在同構(gòu)資源池化，按資源規(guī)格與使用時長計費。

而智能算力服務(wù)實現(xiàn)了顛覆性升級，核心是“買結(jié)果”，交付形式變?yōu)樗懔υ~元、訓(xùn)練任務(wù)、渲染作業(yè)，技術(shù)重心聚焦異構(gòu)計算、智能調(diào)度、高速互聯(lián)，計費按任務(wù)復(fù)雜度、實際算力產(chǎn)出結(jié)算，真正實現(xiàn)從“購買資源”到“購買效果”的轉(zhuǎn)變。

報告將智算服務(wù)拆解為三大核心組成部分：

云服務(wù)是基礎(chǔ)交付形態(tài)，滿足標(biāo)準(zhǔn)化同構(gòu)資源需求；

算力互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是高階形態(tài)，打破物理邊界，把跨域異構(gòu)算力織成一張邏輯網(wǎng)，實現(xiàn)“一點接入、全算貫通”；

詞元服務(wù)是新型任務(wù)化形態(tài)，以詞元為標(biāo)準(zhǔn)化單位，封裝分散算力，直接交付任務(wù)結(jié)果。

三者相互銜接，構(gòu)建起從資源租賃到跨域調(diào)度再到任務(wù)交付的完整生態(tài)。

三層架構(gòu)落地 智算服務(wù)的 標(biāo)準(zhǔn)化“全棧骨架”

報告的重磅創(chuàng)新，是首次構(gòu)建智能算力服務(wù)三層體系架構(gòu)，實現(xiàn)從底層資源到中層調(diào)度再到上層應(yīng)用的全棧覆蓋，讓智算服務(wù)從概念走向可落地、可復(fù)制的體系化框架。

第一層是智能算力資源層，作為整個體系的“算力糧倉”，整合GPU、NPU、存儲、網(wǎng)絡(luò)等軟硬件資源，通過池化、抽象化形成統(tǒng)一資源池，支持千卡、萬卡級并行訓(xùn)練，滿足大模型對算力規(guī)模、穩(wěn)定性的嚴(yán)苛要求。這一層解決的是“算力從哪來”的問題，把異構(gòu)硬件轉(zhuǎn)化為可統(tǒng)一管理的基礎(chǔ)能力。

第二層是智能算力互聯(lián)互通層，作為體系的“調(diào)度中樞”，依托國家、區(qū)域、行業(yè)三級互聯(lián)互通平臺，通過統(tǒng)一算力標(biāo)識、算網(wǎng)云調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)跨主體、跨架構(gòu)算力的標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)、供需匹配與交易撮合，以“卡時”為單位實現(xiàn)算力計量流通。這一層解決的是“算力怎么調(diào)”的問題，讓分散算力實現(xiàn)高效協(xié)同、跨域使用。

第三層是智能算力應(yīng)用層，作為體系的“交付窗口”，面向行業(yè)場景封裝為云電腦、大模型推理、視頻渲染、智能體等應(yīng)用，直接交付任務(wù)結(jié)果，用戶無需關(guān)注底層算力細(xì)節(jié)，只需聚焦業(yè)務(wù)本身。這一層解決的是“算力怎么用 的問題，讓算力真正轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力。

對應(yīng)到服務(wù)體系，三層架構(gòu)映射為智能算力資源服務(wù)、互聯(lián)互通服務(wù)、應(yīng)用服務(wù)三大形態(tài)。資源服務(wù)負(fù)責(zé)供給，互聯(lián)互通服務(wù)負(fù)責(zé)調(diào)度，應(yīng)用服務(wù)負(fù)責(zé)交付，三者協(xié)同運轉(zhuǎn)，把底層運算能力轉(zhuǎn)化為可流動、可交易、可使用的智能算力服務(wù)，為技術(shù)落地與場景拓展筑牢結(jié)構(gòu)根基。

四大硬核技術(shù)打底 破解 “找、聯(lián)、聚、調(diào)”四大難題

智算服務(wù)的規(guī)模化落地，離不開技術(shù)的全棧支撐。報告提煉出四大核心技術(shù)，分別解決算力“找得到、聯(lián)得通、聚得合、調(diào)得優(yōu)”的關(guān)鍵問題，構(gòu)成產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)底座。

算力標(biāo)識網(wǎng)關(guān)技術(shù)，是算力的“通信身份證”。報告提出算力互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識，為每一份算力資源賦予唯一身份，規(guī)范編碼規(guī)則，升級算力網(wǎng)關(guān)，實現(xiàn)跨主體算力的標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)、可查詢、可調(diào)用，徹底解決用戶“找算力難”的痛點。

算網(wǎng)協(xié)同技術(shù)，是算力的“高速傳輸網(wǎng)”。依托RDMA遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問、SRv6段路由技術(shù)，打破計算與網(wǎng)絡(luò)的孤立，實現(xiàn)數(shù)據(jù)高速低時延傳輸，動態(tài)優(yōu)化傳輸路徑，為分布式訓(xùn)練、邊緣推理提供網(wǎng)絡(luò)保障，讓算力跨域流動無瓶頸。

算力資源池化技術(shù)，是算力的“統(tǒng)一收納倉”。通過虛擬化、容器、CXL資源解耦技術(shù)，把物理分散的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源抽象為統(tǒng)一邏輯池，提升GPU等昂貴硬件的利用率，解決異構(gòu)資源“聚不攏”的問題。

異構(gòu)算力調(diào)度技術(shù)，是算力的“智能管家”。構(gòu)建算網(wǎng)云調(diào)度系統(tǒng)，通過統(tǒng)一資源管理框架、任務(wù)畫像與匹配算法，實現(xiàn)跨架構(gòu)、跨云算力的統(tǒng)一編排，精準(zhǔn)匹配計算任務(wù)與最優(yōu)硬件，讓不同芯片、不同節(jié)點的算力協(xié)同發(fā)力，最大化集群效能。

四大技術(shù)相互支撐，實現(xiàn)了算力從“物理分散”到“邏輯統(tǒng)一”、從“靜態(tài)供給”到“動態(tài)調(diào)度”的跨越，為智算服務(wù)普惠化、規(guī)?；涞貟咔寮夹g(shù)障礙。

算力互聯(lián)網(wǎng) 定調(diào)智算終局

報告對四大發(fā)展趨勢的研判，是信通院站在數(shù)字經(jīng)濟(jì)全局的前瞻指引，明確算力互聯(lián)網(wǎng)是智算產(chǎn)業(yè)終局形態(tài)，既為政策制定者提供決策依據(jù)，也為投資者、企業(yè)明確布局方向，引領(lǐng)我國智算產(chǎn)業(yè)在全球競爭中搶占標(biāo)準(zhǔn)主導(dǎo)權(quán)與生態(tài)話語權(quán)。

報告指出，智算服務(wù)將從架構(gòu)、模式、格局、賦能四大維度加速演進(jìn)，最終成為像水電一樣便捷的社會級基礎(chǔ)服務(wù)。

架構(gòu)部署從中心化走向云邊端高頻協(xié)同。算力需求從集中式訓(xùn)練向分布式推理分化，物理布局從IDC集中式，轉(zhuǎn)向“大中心+邊緣超節(jié)點”協(xié)同范式。大中心承載海量存儲與批量計算，邊緣節(jié)點提供低時延敏捷服務(wù)，實現(xiàn)算力全域彈性流動，滿足不同場景的時延、帶寬需求。

服務(wù)模式從資源供給升級為任務(wù)式交付。用戶需求從租賃硬件轉(zhuǎn)向獲取結(jié)果，服務(wù)交付從“租資源”變?yōu)椤百I任務(wù)”，計費按任務(wù)復(fù)雜度、結(jié)果結(jié)算。云電腦、智能體、云游戲等形態(tài)普及，實現(xiàn)“前端輕載、后端強(qiáng)算”，徹底降低算力使用門檻，讓中小企業(yè)、個人用戶都能便捷用算。

產(chǎn)業(yè)格局從獨立發(fā)展聚合為算力互聯(lián)網(wǎng)。產(chǎn)業(yè)走出“各自為戰(zhàn)”的孤島狀態(tài)，通過統(tǒng)一標(biāo)識、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則，實現(xiàn)跨主體、跨地域、跨架構(gòu)算力互聯(lián)互通，形成開放流通的算力交易生態(tài)。算力互聯(lián)網(wǎng)成為資源高效流通、價值再組織的核心載體，推動產(chǎn)業(yè)從分散建設(shè)走向全域協(xié)同。

賦能路徑從計算能力延展為生態(tài)價值。智算服務(wù)不再局限于提供計算能力，而是支撐多智能體協(xié)作、普惠化用算、賦能新型工業(yè)化。算力成為社會基礎(chǔ)設(shè)施，推動教育、醫(yī)療、制造、零售等領(lǐng)域數(shù)字化升級，實現(xiàn)“人人皆可用算、處處皆有算力”，釋放生態(tài)級價值。

2026年，智算服務(wù)的黃金時代正式開啟。對企業(yè)而言，抓住任務(wù)式交付、算力互聯(lián)的風(fēng)口，就是抓住未來。對行業(yè)而言，補(bǔ)齊技術(shù)短板、強(qiáng)化生態(tài)協(xié)同，才能突破卡脖子困境。對整個數(shù)字經(jīng)濟(jì)而言，智算服務(wù)的普惠化，將為千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型注入強(qiáng)勁動能。

算力如水，智馭百業(yè)。當(dāng)算力真正成為像水電一樣的社會級基礎(chǔ)服務(wù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新未來，將全面到來。

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審核編輯 黃宇