近年来,AI走进办公、制造、科研各领域,提供便捷高效的智能服务。而所有智能应用平稳运行的底气,正是持续筑牢的算力根基。

智算产业的蓬勃发展,离不开顶层设计的持续赋能与技术创新的深度驱动。统筹推进算力设施建设、模型算法发展和高质量数据资源供给,筑牢数智化发展底座意义重大

在此背景下,我国算力基础设施建设加速推进,全国一体化算力网络国家枢纽节点布局不断完善。政策红利叠加市场需求,推动智算产业进入规模化发展的快车道。

数据显示,截至2026年3月,我国日均Token调用量已突破140万亿,较2024年实现超千倍增长。如此海量的调用需求,对算力的稳定性、经济性都提出了考验。

“正如电网的出现让电力从实验室走向千家万户,智能时代同样需要一套如同电网般坚实、可靠、可计量的新型基础设施。”专家表示,要打通智能技术从研发孵化、生产制造到价值交付的完整链条,真正把前沿技术的创新潜能,转化为各行各业日常运营中的生产效能。

国内企业已在此方面积极开展技术探索,为AI工业化落地提供实践路径。“AI行业的比拼不再局限于打造性能更强的单点大模型,而是能否搭建现代化工厂式体系,规模化、低成本、高稳定地批量生产、交付标准化智能能力。”九章云极公司创始人方磊在近日举行的2026全球智算科技峰会暨九章云极战略发布会上表示,当前的目标是让智能调用如同日常用电般便捷、价值精准可量化。

据了解,其近日发布的新一代智算云,通过“AI工厂”的基础设施架构,构建了一套现代化“智能生产流水线”,形成了从算力投入、模型生产、价值封装到应用落地的完整闭环。

这座“AI工厂”由训练工厂与Token工厂两大部分构成。方磊介绍,训练工厂以强化学习技术为核心,将通用智能打造成为适配多场景的专业模型,承担智能从零到一的研发与制造任务;Token工厂则将专业模型封装为标准化的、可精确度量的专业Token,实现智能从一到多的规模化交付。

建成10万P智能算力集群,实现单日10万亿Token的流转承载力,推动千倍级综合降本,打造千个生态模型,这些发展目标就是要把AI从高精尖技术,变成能大规模落地、高效率应用的工业化生产力。

专家认为,统筹能源资源配置与算力设施建设,对于适应算力规模的快速扩张、增强人工智能发展的可持续性具有重要意义。当前大模型在落地过程中,仍面临算力成本高、资源调度效率低等现实问题,需要行业进行系统性创新。

“以算电协同技术为纽带,把本地绿电直供变为高效、稳定且经济的算力供给十分重要。”方磊表示,其探索“算、电、Token”三大要素深度协同的路径,让这张“算力电网”运行得更绿色、更经济、更高效。这种模式不仅降低了AI应用的门槛,也契合了“东数西算”略。

智算基础设施是AI工业化的核心底座。专家表示,随着更多企业的创新探索与技术迭代,一套更成熟、更标准化的智能供给体系正在形成。智能技术从实验室里的创新火花,被淬炼为千行百业日常可及的生产动能,为我国数字经济高质量发展筑牢坚实根基。

与此同时,经过市场验证的中国智算建设与运营经验,也在逐步走向更广阔的舞台。众多企业在多个国家和地区积极推进布局,通过本土化适配服务当地数字化转型,为全球经济社会的智慧转型注入中国动能。(实习生相霖对本文亦有贡献)

(责编:杨曦、吕骞)
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