推动算力共享流通，为数字经济提质赋能 突破算力困境，助力数字产业腾飞

本文聚焦于数字经济时代算力资源的重要性以及当前面临的问题。随着新兴技术发展，算力需求大增，但我国存在算力资源分散、智算规模低等问题。两会代表委员围绕推动算力资源共享流通建言献策，包括推动算力网络互联互通和打破智能算力共享壁垒等方面。

在数字经济蓬勃发展的当下，算力已然成为这个时代至关重要的关键基础设施。自从大模型引发了新一轮人工智能浪潮之后，强大的算力就如同产业数字化、智能化进程中的“顶梁柱”，成为了不可或缺的核心资源。

今年政府在工作报告中明确提出，要进一步优化全国算力资源的布局，着力打造具有国际竞争力的数字产业集群。截至2024年6月，我国在用算力中心机架总规模已经超过830万标准机架，算力总规模达到了246EFLOPS（EFLOPS指每秒进行百亿亿次浮点运算），这一数据让我国在全球算力领域位居世界前列。

然而，随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术如潮水般深入到千行百业，算力资源的重要性被进一步凸显出来。与此同时，我国算力资源存在的一些问题也日益明显，比如资源分散、智算规模较低以及共享生态不完善等。在今年的全国两会上，代表委员们围绕如何推动算力资源的共享流通，进而助力数字经济提质增效，积极地建言献策。

推动算力网络互联互通

春节期间，国产大模型DeepSeek在网络上迅速走红，成为了大家热议的焦点。但不少网友在体验这个大模型时，却频繁遇到“服务器繁忙”的提示，使用效果大打折扣。中国社会科学院经济研究所研究员黄群慧委员分析指出，出现这种情况，主要是因为快速增加的用户需求导致了算力不足以及网络拥挤等问题。

随着大模型等人工智能应用的服务范围和规模不断扩大，由此带来的数据存储和计算需求也呈现出快速增长的态势。然而，在算力需求旺盛、供给紧张的背景下，我国仍有部分地区的算力资源长期处于闲置状态。中国工程院院士陈晓红委员在经过多次深入调研后发现，我国目前算力资源存在分散不均的问题，行业、地区和部门之间的隔离现象十分严重。而且部分算力中心存在重建设轻运营的情况，算力调度平台的渗透率也不高，这些都表明我国在算力网络建设方面目前仍存在短板。

算力网络是一种新型的信息基础设施，它能够根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源。一旦算力网络实现了互联互通，就可以高效地调度散落在全国多地的算力资源，让算力的供需对接更加高效。

黄群慧委员表示，我国在网络技术和网络基础设施领域已经具备了先进的水平。他建议强化“以网强算”战略，通过推动算力网络的互联互通，实现算力资源的有效整合和高效集中调度，从而提升我国整体的算力能力。

今年年初，国家发展和改革委员会等三部门联合印发了《国家数据基础设施建设指引》，其中提出要建设全国一体化算力网监测调度平台；推进算力的互联互通，构建算力多级调度策略引擎，实现跨平台、跨层级、跨区域的算力资源混合部署和统一调度，促进算力资源的高效对接。

目前，我国多个地区已经开始积极探索算力网络的互联互通，相继发布了多个算力网络调度平台，尝试推动算力大范围并网，以实现算力资源的高效利用。

打破智能算力共享壁垒

近年来，我国在算力基础设施建设方面取得了长足的进步。但不同的应用场景对不同类型算力的需求差异很大，尤其是以大模型为代表的人工智能应用，对智能算力的需求尤为显著。目前，我国智能算力仍然面临着规模小、使用率低、互联不畅等难题。

针对这些问题，浙江移动总经理杨剑宇代表建议，要推动算力从“建起来”转变为“用起来”。可以通过应用补贴、发放算力券等措施，鼓励支持全产业链进行应用创新。

他还提到，要大力推进国家训练场、算力交易中心的建设，组建人工智能产业联盟，完善包括智算等在内的行业相关标准与规范，全面强化软硬件的协同创新，推动人工智能产业形成“以用促需、以需扩用”的良性循环。

我国不仅面临着智能算力资源紧缺的问题，多类型异构算力之间互不兼容的难题，也在一定程度上加大了算力共享的难度，造成了智能算力资源的浪费。

京东集团技术委员会主席曹鹏委员格外关注异构算力资源共享问题。他建议，应建设全国一体化的异构算力基础设施，通过统一调度多元算力资源，打破地域与架构壁垒，从而降低智算成本。

作为产业数字化升级的核心驱动力，让企业“用得起”智能算力同样是智能算力发展的重要目标。曹鹏委员提出，建设“链主企业 + 云平台”的共享模式，即链主企业和云平台开放智算配额，向中小企业提供低成本、高质量的智算服务，将紧跟时代的先进技术通过产品化、平台化、普惠化的方式开放共享，降低应用和部署门槛，打造“开箱即用”的产品服务，让更多企业和个人无差别地享受技术创新的红利。

本文围绕数字经济时代算力资源展开，阐述了其重要性以及我国算力资源现状和面临的问题。代表委员们提出推动算力网络互联互通、打破智能算力共享壁垒等建议，旨在解决算力资源分散、智算规模低等问题，促进算力资源共享流通，助力数字经济提质增效。