科技日报记者 都芃
算力是数字经济时代的关键基础设施。大模型引发新一轮人工智能浪潮以来，强大的算力已成为产业数字化、智能化过程中必不可少的核心资源。
今年政府工作报告中提出，优化全国算力资源布局，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超过830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS（EFLOPS指每秒进行百亿亿次浮点运算），位居世界前列。
随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术深入千行百业，算力资源的重要性被进一步放大。我国算力资源分散、智算规模较低、共享生态不完善等问题也日益凸显。在今年的全国两会上，围绕如何推动算力资源共享流通，助力数字经济提质增效，代表委员们积极建言献策。
推动算力网络互联互通
春节期间，国产大模型DeepSeek火遍全网，但不少网友在体验时却频频遭遇“服务器繁忙”，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表示，出现这种情况，与快速增加的用户需求导致算力不足、网络拥挤等因素有关。
大模型等人工智能应用服务范围、规模不断扩大，由此带来的数据存储、计算需求也在快速增加。但在算力需求旺盛、供给紧张的同时，我国仍有部分地区的算力资源长期处于闲置状态。“我国目前算力资源分散不均，行业、地区和部门隔离现象严重，并且部分算力中心重建设轻运营，算力调度平台渗透率不高。”中国工程院院士陈晓红委员在多次调研后发现，我国在算力网络建设中目前仍存在短板。
算力网络，是一种根据业务需求，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的新型信息基础设施。算力网络实现互联互通后，可以高效调度散落在全国多地的算力资源，使供需对接更加高效。
黄群慧表示，我国在网络技术和网络基础设施领域具有先进水平。他建议强化“以网强算”战略，通过推动算力网络互联互通，实现算力资源的有效整合和高效集中调度，以提升我国整体算力能力。
今年年初，国家发展和改革委员会等三部门联合印发《国家数据基础设施建设指引》，提出建设全国一体化算力网监测调度平台；推进算力互联互通，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，促进算力资源高效对接。
目前，我国多地已开始积极探索算力网络互联互通，相继发布多个算力网络调度平台，探索算力大范围并网，推动算力资源高效利用。
打破智能算力共享壁垒
近年来，我国算力基础设施建设取得长足进步，但不同应用场景对不同类型算力的需求各不相同。以大模型为代表的人工智能应用对智能算力需求尤为显著。目前，我国智能算力仍面临规模小、使用率低、互联不畅等难题。
对此，浙江移动总经理杨剑宇代表建议，要推动算力从“建起来”到“用起来”，可以通过应用补贴、发放算力券等措施，鼓励支持全产业链应用创新。
他还提到，要大力推进国家训练场、算力交易中心建设，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。
我国不仅智能算力资源紧缺，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难度，造成智能算力资源浪费。
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”同样是智能算力发展的重要目标。曹鹏提出，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。
