马 坤 周 廷 王 瑶[安徽电信规划设计有限责任公司；中咨集团生态技术研究所（北京）有限公司；中国人民大学农业与农村发展学院]
摘 要：数字经济已成为经济社会发展的新动能，而算力基础设施是支撑数字经济发展的根基。算力基础设施与产业数字化转型的深度结合，正成为推动我国经济高质量发展的重要引擎。本文以算力基础设施、产业数字化转型的概念界定为基础，深入分析两者协同发展的内在逻辑；并结合我国算力基础设施建设与产业数字化转型的发展状况以及存在的问题，从技术、机制、生态三个角度，提出完善定制化算力基础设施、构建市场化资源配置机制、推动多主体生态协同发展等政策建议，为新时期优化算力基础设施配置、加快产业数字化转型提供理论参考和实践指导。
关键词：算力基础设施；产业数字化转型；协同发展
一、算力基础设施与产业数字化转型的协同逻辑
（一）核心概念界定
算力基础设施是为支撑人工智能（AI）技术研发和应用而建立的数字基础设施体系。与传统的通用算力设施相比，算力基础设施最核心的特点就是具有面向AI任务的定制化能力，主要包括算力硬件、算力软件、人工智能训练库和数据集、算力网络等部分。产业数字化转型并不是简单地将数字技术叠加到传统产业上，而是产业借助数字技术对生产方式、商业模式、管理模式进行全面系统的变革，核心目标是提高产业效率、优化产品和服务质量、增强产业的创新能力。
（二）协同发展的内在机制
从供需角度看，算力基础设施与产业数字化转型协同发展，是通过供给侧赋能、需求侧牵引和体制机制创新三方面共同实现。
一是供给侧赋能。算力基础设施的硬件创新和软件升级，为产业数字化转型提供了有力的技术工具。在制造业中，通过布局高算力推理服务器，能够实现对生产设备的实时故障诊断，提高制造业生产效率，实现制造业数智化转型。农业领域，通过算力设备对农田环境进行实时监测，结合相关算法实现精准控水、控光、控温，实现农业节本增收。
二是需求侧牵引。从需求分化来看，不同行业、不同场景的数字化转型存在明显差异。制造业需要“高算力+低时延”的算力服务以满足生产过程中的实时控制需求；农业需要“低成本+边缘部署”的算力服务来适应农村地区的实际情况。这种差异化的需求推动算力基础设施从通用化向定制化发展。
三是体制机制保障。除了“供给－需求”的相互作用外，政策引导、市场机制作为重要的调节机制，保障了算力基础设施与产业数字化转型协同发展的稳定性和可持续性。在政策引导方面，政府通过顶层设计、财政支持和标准制定等手段，引导算力基础设施建设和产业数字化转型的方向，解决市场失灵的问题。在市场机制方面，“看不见的手”通过价格和竞争机制，有效优化算力资源配置。
二、算力基础设施与产业数字化转型的现状与问题
（一）我国算力基础设施与产业数字化转型的现状
我国算力基础设施如雨后春笋般蓬勃发展。据《人民日报》报道，截至2025年6月底，我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，其中智能计算算力规模达到788百亿亿次/秒（EFLOPS），有力支撑了人工智能发展和各领域智能化转型升级。
我国产业数字化转型深入推进。国家统计局网站数据显示，2023年，企业数字化基建投入同比增长15.2%，租赁和商务服务业及信息技术服务业增速超20%；数字化应用深度拓展，企业应用信息化管理系统、云计算、工业互联网、物联网、人工智能及电子商务分别达到97.2%、37.6%、27.3%、26.5%、16.4%和13.7%。
近年来，我国算力基础设施建设在算力规模、硬件技术、人工智能训练库和数据集、算力网络等方面都取得了突破性进展，推动生产、管理、服务等环节的产业数字化转型不断深化。然而，当前我国算力基础设施与产业数字化转型协同发展存在算力供给与产业需求不匹配、传统行业转型慢、产业数字化转型中高算力需求低等难点堵点问题。
（二）协同发展面临的主要问题
尽管算力基础设施与产业数字化转型取得了显著的成效，但在技术适配、机制保障、生态构建等方面仍然存在诸多突出问题，制约了两者协同效能发挥。
一是算力供给与产业需求适配不足。算力基础设施技术供给与产业数字化转型实际需求间存在供需错配问题。首先，算力规模与产业结构错配。部分传统行业在数字化转型过程中，盲目追求“高算力”，造成了严重的资源浪费。然而，部分新兴行业却面临着专用算力不足的问题。其次，硬件与产业场景适配性不高。当前市场上的算力硬件大多以通用化为主，缺乏针对特定行业场景的定制化设计。最后，软件与产业平台兼容性低。算力软件与产业数字化平台之间的接口不统一，导致算力资源无法高效地接入产业系统。
二是体制机制与要素配置不健全。跨区域、跨行业的协同发展保障机制不健全，市场激励措施不足，导致算力资源的配置效率低下。一方面，协同发展机制不健全，在政策衔接方面有待提升。另一方面，市场化机制不健全。目前，算力资源的流通主要以“企业自建自用”和“政府主导调配”为主，市场化交易机制还不够成熟。
三是生态体系与标准规范不完善。涵盖算力提供方、产业应用方和技术研发方的三方协同生态体系尚未形成，标准规范不统一，导致各方无法实现高效协同。一方面，生态体系不完整。当前，算力提供方、产业应用方和技术研发方之间的互动不够充分，形成了“ 信息孤岛”。另一方面，标准规范不统一。算力基础设施与产业数字化转型存在技术标准不统一、数据标准不统一、评估标准不统一等诸多问题，无法对协同发展效果进行准确、客观的衡量，影响了算力资源的整合利用以及数据处理的效果和应用价值。
三、算力基础设施升级与产业数字化转型的协同发展路径
（一）技术协同路径
推动算力技术与产业需求的精准适配，需从硬件、软件、数据集、网络等多方面发力，实现算力技术与产业应用场景的深度融合，解决供需错配的问题。根据不同行业数字化转型的需求，研发“行业专用算力硬件”，提高硬件与产业场景的适配性。在制造业领域，研发“高算力+低时延”的AI推理服务器，采用“CPU+GPU+FPGA”异构计算架构，对时延进行控制，满足实时控制的需求。在医疗行业，研发“高可靠性+高安全性”的算力设备。在农业行业，研发“低成本+低功耗”的边缘算力设备，降低农业场景的运营成本。
（二）机制协同路径
通过构建协调机制、市场化机制，打破行业和区域壁垒，优化资源配置。建立跨部门、跨区域协同机制，建议成立由国家发展改革委、工业和信息化部、科技部以及各行业主管部门组成的算力与产业协同发展领导小组，建立区域算力与产业协同联盟，支持行业协会成立算力与产业协同工作委员会，共同制定跨区域算力调度规则和数据传输标准，解决多头管理、区域壁垒等问题，实现政策之间的有效衔接和资源的统筹利用。建议完善算力资源市场化配置机制，建立算力交易规则体系，制定算力交易管理办法，明确算力交易的参与主体、交易流程、定价机制和质量标准，培育算力交易服务商，建设全国统一算力交易平台，提高算力资源的配置效率。
（三）生态协同路径
通过生态构建、标准建设、创新协同形成“共生共赢”的算力生态格局。构建多主体协同生态体系，明确算力提供方、产业应用方、技术研发方、政府和第三方机构的角色和职责，形成相互促进、协同发展的生态关系。加强协同发展标准体系建设，制定统一的技术标准、接口标准、数据标准，实现各方之间的互联互通和兼容适配，为协同发展提供保障。构建协同创新机制，建立产学研用合作平台，实施协同创新项目，建立“算力技术成果转化平台”，完善技术成果转化机制，加快算力技术创新与产业应用融合，推动技术成果转化为实际生产力。
[马坤系安徽电信规划设计有限责任公司工程师； 周廷系中咨集团生态技术研究所（北京）有限公司高级工程师； 王瑶系中国人民大学农业与农村发展学院硕士研究生]