央企“AI＋”行動觀察之筑牢智算底座：算力筑基，智啟新篇 時間： 2025-04-28 22:01:29
【前言】算力是人工智能產業的“金字塔”體系中的基石，為大模型訓練、數據處理以及場景應用的蓬勃發展提供著有力支撐。央企“AI+”專項行動推進以來，以通信、能源、科技類央企為代表，正通過算力基礎設施建設、算力國產化、算力資源調度等多維布局，構建起自主可控的算力網絡，為我國AI產業發展注入澎湃動能。
工信部數據顯示，截至2024年底，我國算力總規模達280EFLOPS（每秒百億億次浮點運算，以FP32單精度計算），其中智能算力規模達90EFLOPS（FP32），占比達32%。
算力需求的爆發式增長，催生了央企對智算集群的規模化布局。從規模上看，我國算力總規模已位居全球第二，而通信行業央企成為算力供給的“主力軍”。
近年來，中央企業主動融入國家算力布局，加大算力資源投入力度。從算力布局上看，既有滿足大模型集中訓練需求的大規模智算集群，也有滿足推理算力需求的邊緣節點。例如，中國電信基本形成“2+3+7+X”智算布局，兩大公共智算中心輻射全國，三大熱點區域滿足超大規模集群需求；中國聯通加快推進數據中心向智算中心升級，建成300多個訓推一體的算力資源池；中國移動建成了2個超萬卡智算中心、13個區域智算中心及1500個邊緣節點。截至2024年底，中國移動智算中心算力規模達29.2EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），相當于146萬臺普通計算機的計算能力總和。
從技術能力看，我國萬卡集群的設計建設能力實現新突破。萬卡集群是指由一萬張及以上的加速卡（如GPU、TPU或其他專用AI加速芯片）組成的高性能計算系統，用以訓練基礎大模型。中國電信于2024年3月在國內率先推出國產單池萬卡液冷算力集群，標志著我國在算力基礎設施建設領域實現了新的突破。此外，中國電信“息壤”智算平臺整合自有及合作伙伴算力，形成62EFLOPS的“算力池”，可同時支撐超10萬個AI任務并行運行。以中國電信臨港智算中心為例，其創新性地采用網絡中置、算力分層的“魔方”型布局，巧妙繞過IB網絡50米傳輸的局限，實現了單一集群內萬卡高速互聯。
這些超級算力集群如同“智能能源樞紐”，為大模型訓練提供底層支撐——國家電網“光明電力大模型”訓練中，智能算力集群自動識別訓練各階段的算力需求差異，在數據預處理階段優先分配CPU資源，將訓練周期從傳統架構的3個月壓縮至18天，算力成本降低45%。再如，在能源領域，央企探索出“算力+綠電”的特色路徑。國家電投在內蒙古建設的“零碳智算中心”，采用光伏直供電技術，年消納綠電超5000萬度，算力成本較傳統數據中心降低 35%。這種“綠電養算力”模式，既滿足了AI產業高耗能需求，又為“雙碳”目標貢獻央企方案，被工信部列為綠色算力典型案例。
算力國產化是國內AI產業發展的趨勢，近年來我國算力國產化取得顯著突破。京津冀智能算力中心建成了京津冀地區唯一國產液冷單集群萬卡智算資源池，成為業內領先的全國產化訓推一體、國產自研架構的高性能公共智算中心。
在算力核心技術領域，央企展開自主攻關，破解關鍵環節依賴進口的困局。芯片方面，中國電子旗下華大電子研發的“華睿2 號”AI 芯片，采用存算一體架構，算力密度達256TOPS（每秒萬億次運算），功耗僅為傳統GPU的1/3，已在電網設備監測場景實現規模化應用。華為昇騰910B芯片在電力、制造等場景推理性能達到國際主流產品的90%，已支撐國家電網AI調度系統實現全網負荷預測誤差率低于1.5%，中石油勘探模型訓練效率提升40%。
在算力架構創新方面，航天科工行云科技推出的“天智”異構計算平臺，兼容國產芯片與開源框架，使大模型訓練成本降低 50%，被列入國資委自主創新產品目錄。國家電網聯合中科院計算所研發的“電力行業專屬算力中臺”，針對電網數據高實時性、高安全性需求，設計出“流計算+圖計算”融合架構，可同時處理百萬級傳感器實時數據，故障識別時延小于100毫秒，較通用架構性能提升6倍。這種“因需而建”的定制化算力方案，正成為行業智能化的標配。
面對算力資源分布不均的痛點，央企創新算力調度技術，構建“全國一盤棋”的算力網絡。為更好統籌、調度算力資源，中國電信自研“息壤”平臺，能夠在全國范圍內實現每分鐘數萬次、每天上千萬次的算力統籌調度，滿足千行百業對算力的需求。通過智能算法實現跨地域、跨廠商算力資源的動態分配，將GPU利用率從行業平均的30%提升70%。
為滿足算力數據的流通需求，中國移動投用400G全光骨干網，編織了一張貫穿30個省（自治區、直轄市）及200多個城市的算力“運輸系統”，實現傳輸帶寬提升4倍、樞紐間時延均低于20毫秒、關鍵主用鏈路時延降幅達20%、單比特能耗降低65%、單比特成本下降20%。中國移動推出的“九天?海算”算力網絡，更實現了算力與數據的協同流動。在雄安新區智慧交通項目中，平臺將路側傳感器數據實時推送至邊緣算力節點，完成車流量預測、信號燈優化等計算任務，時延控制在50毫秒以內，較傳統集中式架構提升3倍效率。此外，中國移動還推出“算網大腦”，實現通算、智算、超算、量算的統一調度，推動算力成為像水、電一樣，可“一點接入、即取即用”的社會級服務。這種“中心算力+邊緣算力”的分級調度體系，正在重塑 AI 應用的基礎設施架構。
“從目前態勢看，算力基礎設施依然是人工智能發展的重要支撐。下一步中央企業將持續加快智算資源建設。”國務院國資委規劃局負責同志說，三大運營商要深度參與訓練場建設，為訓練更加復雜的AI模型提供算力支撐。
算力是千行百業智能化轉型的“通用工具”。當前，央企算力基建已形成“算力規模化、技術自主化、調度智能化”的發展格局。央企正通過算力基建的智能化升級，為我國搶占全球AI競爭制高點提供最底層的支撐——這既是大國央企的責任擔當，更是智能時代的中國答案。
