12月13日，在“2026中国信通院深度观察报告会”上，中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚就智能算力的发展现状、趋势以及未来展望等相关问题发表了自身观点和见解。
智能算力支撑人工智能等计算任务需求
近年来，国务院、国家发展改革委、工信部等积极部署算力发展政策，推动智能算力优化“建设布局”、提升“服务水平”，破解智能算力供需难题，满足人工智能应用“随时随地随需”的算力高效供给需求。
谈及智能算力体系是什么时，栗蔚认为，智能算力是支撑人工智能等计算任务需求的计算能力，基于GPU、ASIC等专用芯片，融合计算、存储和网络软硬件能力的综合技术和服务体系。智能算力体系通常包含智能算网设施层、智能算力资源层、智能算力平台层、智能算力应用层四层架构。性能指标Flops，服务指标卡时（GPU-hour）。
将人工智能与互联网融合，实现算力互联“一张网”
当前，智能算力正在从“CPU为中心”向“GPU为中心”的智算体系演进，与互联网融合进入智能算力互联时代。与传统通用算力相比，智能算力性能高，单卡GPU的算力往往是CPU的几百倍，特别适合人工智能等高性能计算任务。用户需要优质的人工智能模型，同时也需要随时、随地、随需、低成本的智能算力资源支持。我国算力按照区域资源禀赋优化布局集中建设，为满足人工智能、科学计算等任务实时调用合适算力资源的需求，将人工智能与互联网融合，实现不同主体、不同架构、不同地域的算力互联“一张网”。
算网设施层提供智能算力的机房、制冷等物理承载环境和基础网络。全球智能算力规模持续高速增长，根据国际能源署官方发布的数据，预计到2030年，AI设施的用电量将增长五倍，对数据中心提出绿色、能源综合利用发展需求。网络设施方面，全球推进AIDC间高速光网传输，我国400G传输试验稳步开展，需加速基于IPv6的承载网能力改造。
智能算力资源层提供以GPU等芯片、存储、网络等软硬件资源为核心的智能算力资源集合，支撑大模型训练的集群能力。我国GPU中低端卡性能与国际持平，需提速高端卡和万卡集群效能；组网方面国内运营商、算力企业等超节点、算力云专网等能力与国际持平，RDMA国内企业实现400G RDMA试验，200G RDMA商用，需大幅提升RDMA性能和应用生态。资源分散，主体多元，需加强互联统筹能力。电信、华为、中海数科、信通院实现跨域RDMA突破百公里大模型训推，往返时延1.1ms。
智能算力平台层提供基于智能算力资源提供AI计算、资源互联调度、供需交易撮合等能力的平台服务，决定人工智能随时随地随需使用算力服务。全球智能算力服务的主要模式仍然是云平台，跨主体互联调度技术和服务模式创新加速，我国需统筹分散的云和非云资源，仅10%平台具备在线调度能力，需加速解决“找调用”痛点，加强互联能力。
2025年5月，工信部发布《算力互联互通行动计划》，提出“构建‘1+M+N’算力互联互通平台体系”，实现不同主体、不同架构的公共算力资源标准化互联，到2028年，形成具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网。”2025年整体体系完成试验验证阶段，算力标识网关、高性能传输协议、异构计算API等标准化接口和协议实现公共算力资源标准化互联可行，互联调度2000万卡时。
智能算力应用层面向人工智能、科学计算等场景，形成云电脑、云手机、大模型推理、视频渲染、智能体等企业级和消费级应用，用户使用智能体、视频渲染、云游戏等应用时可以实现智能算力“漫游”。产业规模：具备产业规模基础，用户增长与业务数据表现突出。2025年1月—10月，云电脑突破1000万用户，增长率超100%。算力卡、云游戏等智能算力服务市场突破1200亿元。
智能算力未来展望
在栗蔚看来，智能算力和互联网融合，面向计算任务与调度需求进行能力增强和系统升级，通过在互联网上构建统一算力标识和协议接口、增强异构计算和跨域高性能网络传输能力等方式，使计算任务及其相关数据可精准寻找相适应的算力资源并高效执行，形成算力之间智能感知、实时发现和随需获取的一张逻辑互联网络。
栗蔚强调：“未来，先互联、再成网、同步建市场，实现智能算力普惠化。”
