陶 然 马原野 景 鹏（国家发展和改革委员会创新驱动发展中心）
摘 要：当前，全球智能算力竞争日趋激烈，各主要国家加快基础设施建设、芯片技术研发以及云服务全球扩张，试图抢抓新一轮科技革命和产业变革制高点。从全球视角看，智算设施布局“北强南弱”，各国建设力度持续加大；智算芯片技术美国独大，多国加速追赶；智算云服务中美两国领跑，其他国家或单边依赖或两边下注。当前，我国智算产业发展面临的挑战主要包括智算设施布局初具规模但高端算力领域仍存短板，智算技术取得突破但生态有待完善，以及对智算服务的重视度不够等。“十五五”时期，我国将从算力大国迈向算力强国，宜从基建、技术、服务三方面统筹谋划，推动算力产业高质量发展，让算力产业在支撑中国式现代化建设进程中发挥更大作用。
关键词：全球态势；人工智能；智能算力
当前，全球智能算力竞争日趋激烈，各主要国家加快基础设施建设、芯片技术研发以及云服务全球扩张，试图抢抓新一轮科技革命和产业变革制高点。全球智算格局呈现“北强南弱”态势，各国竞逐加剧。美国在芯片领域占据主导地位，云服务则由中国和美国共同领跑。我国智算设施已具规模，但高端算力、产业生态及服务重视度仍有待提升。“十五五”时期，我国处于迈向算力强国的关键期，需统筹基建、技术、服务等领域，推动算力产业高质量发展，为中国式现代化提供坚实支撑。
一、全球智能算力呈竞赛态势
（一）智算设施
智算设施布局呈现“北强南弱”格局，各国建设热情持续高涨。从力量对比看，全球智算资源集中在少数科技强国，呈现“北强南弱”格局。据牛津大学统计，截至2025年８月，全球仅33国拥有适用人工智能推理的智算设施，约占世界国家总数的17%，集中分布在美国、中国、印度、日本等北半球国家以及欧盟，其余国家则没有相关智算设施。另据IDC统计，2024年全球人工智能算力市场规模突破2000亿美元，北美地区以45%的份额领跑，我国市场份额高达28%。从发展趋势看，全球多国加快智算产业布局，建设热情持续升温。英国、欧盟、印度、沙特等依托技术、资本、能源等既有优势加快智算设施建设。2025年1月，英国启动“人工智能机遇行动计划”，三家大型科技公司承诺在英国投资140亿英镑建设人工智能基础设施。印度信实集团计划投资200亿美元~300亿美元在贾姆纳格尔建设全球最大智算设施。2025年2月，沙特宣布在新未来城投资50亿美元建设全球一流智算设施。2025年4月，欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》，该计划以建设5座“AI超级工厂”为中心，每座工厂拥有约10万个AI加速器。欧盟投资基金承诺为数据中心建设和半导体采购提供200亿欧元的资金，另外补充100亿欧元给其他13个较小的AI工厂。
（二）智算芯片
美国高端芯片制造被寡头垄断，中国、欧盟和部分新兴经济体加快追赶。从市场地位看，美国人工智能芯片长期占据上游垄断地位。当前，全球智算芯片市场基本由美国厂商主导。英伟达在全球芯片供应市场一家独大，支撑绝大部分人工智能计算工作负载。此外，超微半导体、英特尔、亚马逊等8家美企稳居全球人工智能芯片厂商前十。从发展态势看，中国、韩国、日本和部分新兴经济体加快自主研发步伐。韩国三星、SK海力士位列芯片制造全球前十，其中SK电信的AI芯片子公司Sapeon Korea与韩国AI芯片初创企业Rebellions合并，建成韩国首家AI芯片独角兽企业，推进智算芯片研发。日本力求在设计和制造两端实现突破，累计向半导体公司Rapidus提供120亿美元补贴，计划在2027年量产2纳米芯片。印度电子和信息技术部会同先进计算发展中心和国家电子政务部门，计划在未来十年内实现5000亿美元的半导体本地制造。中国华为昇腾系列已在全国众多区域和城市智算设施中广泛应用，尽管美国政府发布关于昇腾芯片禁令，但多个国家仍在持续追加订单。
（三）智算服务
中美云服务加快全球化布局，其他国家选择“单边依赖”或“两边下注”。从全球布局看，中美两国拥有辐射全球能力的大型云服务公司。根据公开资料整理，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等美国云服务商全球可用区超360个，价值区时延10毫秒~30毫秒；阿里云、华为云、腾讯云等中国云服务商全球可用区超240个，价值区时延30毫秒~100毫秒。市场份额方面，全球主要云服务商均来自中国和美国，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云市场份额合计占全球云基础设施支出约65%。中国阿里云、腾讯云、华为云则在国内及部分新兴市场表现强劲，逐步向全球拓展。其他国家虽有少量本土云供应商，但全球市场份额和技术实力均不及中美。从战略选择看，“单边依赖”和“两边下注”情况并存。据牛津大学统计，目前有算力基础设施的其他国家中，约67%选择“单边依赖”单一超级大国的云供应商。其中，约三分之二的国家，如日本和以色列等采用美国云服务；约有33%“两边下注”，同时引入中美云算力。比如，新加坡同时引入了中美各三家云服务商的算力资源，试图保证自身战略主动。其他发展本国云服务的国家，则或多或少采用中国或美国的技术和设备，缺乏全栈自主能力。
二、我国智算产业发展的主要挑战
（一）智算设施存在结构性矛盾
算力设施建设有余但高端算力短缺。一是部分算力资源利用率有待提升。部分偏远地区算力有余但运力不足，如西部地区到上海等算力需求旺盛的东部地区，网络延时达20ms左右，对算力输出造成折损。此外，西部地区算力需求远低于供给，致使智算设施上架率偏低。二是高端算力短缺。公开资料显示，截至2024年底，我国已投产和在建智算设施300余个，1000P以上的占20%，100P到1000P的占70%，100P以下的占10%。早期建成的智算设施面临转型，而可支撑大规模训练的高端算力仍存缺口。同时，我国对人工智能存储重要性认识不足。人工智能存储是通过增加数据量的方式实现能力倍增，是智算设施升级的重要途径。一些公开资料显示，目前，我国国产高性能AI存储系统占比低于20%，长记忆存储、数据编织等关键技术创新尚未广泛应用。
（二）智算生态建设滞后
一方面，国产智算芯片取得突破，国产算力市场份额在提升。我国华为昇腾910C芯片性能接近英伟达H100的60%~80%。寒武纪思元590芯片采用7nm+芯粒封装技术，整体性能接近英伟达A100的80%，已完成对DeepSeek-V3.1的适配。据IDC统计，2024年国产人工智能芯片厂商出货量已超过82万张。另一方面，算力生态建设相对滞后。美企英伟达在全球芯片市场的垄断地位，除得益于芯片技术的绝对优势外，也得益于其CUDA生态实现了高用户黏性，锁定了全球数百万人工智能研发者。我国芯片厂商生态建设仍处于发展阶段，尽管国产算力硬件不断取得突破，视觉、语言、多模态、语音等算法层出不穷，但算法和硬件匹配的软件层链接仍需完善。
（三）智算服务受市场与机制的双重约束
一是国内市场对软件和服务重视不足。公有云是技术优势转化为产业优势的重要渠道，国外企业正以云服务为抓手，加速AI技术全球扩散。国内企业上云率低。根据Flexera 《2025云计算状况报告》统计，全球超50%的企业已将大多数工作负载迁移到云端。公开资料显示，北美企业上云率超85%，欧洲企业上云率超75%，日本和印度分别超40%和35%，我国企业普遍低于30%。二是政府投资固定资产管理机制与数字时代的“服务采购”需求存在矛盾。云服务无法作为独立项目被政府投资资金采购，只能作为信息化建设项目的“配套服务”。此外，预算上，云服务在政府采购科目中归到“租赁费”“维护费”“技术服务费”，有一定的预算比例限制。《政府采购品目分类目录》2022年新增设了SaaS、PaaS云计算服务科目，但一些地方云服务采购目录并未同步更新。税收政策上，需求侧购买云服务的支出难以享受研发费用加计扣除政策，导致企业基于云平台开展新业务、新模式创新的动力不足。
三、推动智算产业高质量发展的政策建议
“十五五”时期是我国从算力大国迈向算力强国的重要阶段，宜从基建、服务、技术三方面统筹谋划，推动智算产业高质量发展。
（一）智算设施层面
指导智算设施理性布局，适度超前推进超智融合发展。一是推进规模化集约化建设，加强国家枢纽与周边地区协同发展。通过算力网络和调度机制创新，提高算力资源利用效率，同时加强人工智能存储技术研发应用，综合应对高端智能算力短缺挑战。二是推进超智融合发展，着力突破智能芯片、异构融合架构、统一调度系统与高效编程框架等关键环节，系统布局科学计算与产业智能应用场景，推进超智融合基础设施建设和规模化应用。此外，建立健全算力资源评估体系，对不符合要求的算力设施进行升级改造或淘汰，避免算力资源闲置和浪费。
（二）智算芯片层面
推进芯片全栈自主可控，强化生态建设。一是加强关键核心技术攻关，以新型举国体制推进EUV光刻胶、浸没式光刻机、先进封装等技术研发，建立“链长制”协同创新机制，鼓励企业联合科研机构组建技术攻关联合体。二是完善国产算力生态建设，支持企业开发适配国产算力芯片的软件栈、工具链等生态组件，推动软件生态与硬件协同发展。支持高校加强基于国产算力平台的人工智能人才教育，指导企业与研究机构深度合作，共同完善国产算力生态建设。
（三）智算服务层面
指导云服务协同出海，重视软件发展。一是推动产业抱团出海。参考微软云服务Azure和OpenAI模型GPT绑定模式，以及亚马逊Amazon Bedrock和谷歌Vertex AI 云上“模型商店”模式，推进我国算力、平台和模型服务抱团出海，提升整体影响力，拓展全球市场份额。二是完善相关体制机制，完善云服务采购目录、标准、优先采购规则及指南，推动中央与地方政府集中采购目录同步更新。鼓励企业基于云服务开展新业务、新模式创新，企业采购云服务可享受与采购资产同等的研发费用加计扣除或税收抵免。
（陶然系国家发展和改革委员会创新驱动发展中心助理研究员；马原野系国家发展和改革委员会创新驱动发展中心高级工程师；景鹏系国家发展和改革委员会创新驱动发展中心工程师）