摘要:
智能算力作为人工智能时代的核心基础设施，已从单一的计算能力演变为涵盖数据、存储、网络和算法的综合能力体系。本文以智能算力产业为研究焦点，系统梳理其概念内涵、政策布局与平台化运营逻辑。研究指出，智能算力依托GPU、ASIC等异构芯片架构，通过服务器集群实现复杂AI任务的高效处理，并与大模型应用形成双向迭代关系，驱动语言、视觉、多模态等领域的技术突破。政策层面，我国通过"东数西算""算力互联网"等顶层设计，加速构建高质量算力供给体系，要求2025年前实现智能算力供需平衡与资源高效利用。在运营模式上，平台化成为关键路径通过整合分散算力资源、弹性调度服务、标准化商品交易及全生命周期管理，构建起开放协同的算力生态系统。文章进一步提出，平台化运营通过优化资源配置、提升环境绩效和治理效率，将显著提升智能算力产业的ESG表现，为数字经济与实体经济的深度融合提供可持续动力。
一、解码智能算力:从计算力到产业变革的核心引擎
算力是数字经济和人工智能产业高质量发展的基座，支撑着云计算、大数据、人工智能等技术的应用。狭义上认为，算力是指计算机信息系统设备执行数值计算和处理任务的能力，其中的"计算"是指在特定时间内的数据处理能力(赵精武和周瑞珏，2024)。随着人工智能等产业快速发展，算力的内涵进一步扩展，算力在狭义的计算能力外，还包含数据收集力、数据存储力、信息计算力、数据分析力和网络运载力的综合能力(李平等，2021)。
由于目前尚未形成统一的算力分类标准，一般可以根据不同的使用设备、技术特性、提供算力强度和应用场景，将算力分为通用算力、智能算力和超算算力。其中,通用算力是指基于CPU芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算领域，适用于日常计算任务，如云计算、边缘计算等;智能算力是指由GPU(图形处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(应用特定集成电路)等人工智能(AI)1芯片组成的加速计算平台提供的算力，注重单精度、半精度等多样化计算能力，主要用于人工智能训练和推理计算，如语音识别、图像处理和自然语言处理;超算算力是指由超级计算机提供的计算能力，主要用于极端复杂或数据密集型问题的处理，如大科学实验和大规模工程计算。近年来随着Chatgpt、文心一言、Kimi、Deepseek等生成式AI模型及技术的爆发式增长，高性能智能算力需求持续增加，人工智能算力产业快速发展。本文将采用聚焦人工智能算力产业展开研究。
智能算力是执行人工智能算法所需的计算资源和处理能力，是衡量计算设备或系统在处理AI任务时性能高低的关键指标，它不仅取决于硬件设备的性能，如CPU、GPU等处理器的运算速度和内存容量，还涉及软件框架、算法优化等多个层面的因素。就算力构成而言，AI芯片架构、AI服务器集群与智能算力形成了三角支撑结构(见图1)。 
图1 人工智能算力产业基本构成
图片来源:作者自绘
芯片作为人工智能算力的物理基础，通过提供高性能计算能力，满足人工智能训练和推理的硬件需求，AI服务器作为人工智能任务的硬件系统，通过异构架构等方式搭载芯片，以优化计算性能。就算力实现而言，芯片通过不同特点的计算性能，为人工智能算力的提供了技术实现。
例如，图形处理器(GPU)因其并行计算能力而广泛应用于深度学习模型的训练，用集成电路(ASIC)因其低功耗和高效率被用于特定场景的加速。服务器集群通过不同方式的架构设计，提供了支撑算力运作的基础设施及环境保障。例如通过硬件加速与集群部署等技术手段，提升计算效能，以满足日益复杂的人工智能模型需求，依托数据中心、网络通讯等支撑算力运作的基本环境。人工智能算力作为资源调度层，同时强调了计算速度与能源效率两类指标，在实现计算资源的优化管理，确保算力资源的高效利用。此外，人工智能算力与人工智能大模型应用存在双向促进关系，随着人工智能大模型应用场景的多样化与复杂化，性能反馈与倒逼机制促使算力不断迭代升级，以保持对应用需求的适应性。大模型应用在语言大模型(NLP)、视觉大模型(CV)、多模态大模型和科学计算与决策大模型等应用场景的多元化、模型复杂化将进一步提升高质量人工智能算力的需求。
二、政策风向标:智能算力高质量发展的国家战略图谱
实现智能算力产业高质量发展是智能算力产业发展的趋势与政策要求。相关政策文件都对优化算力资源分配机制、提升算力资源利用效率、构建高质量算力供给体系等提出了明确要求(见表1)。可持续发展理论通过强调通过优化资源配置、提升环境绩效、促进社会公平和加强治理机制，为研究平台化运营对智能算力产业ESG表现的影响提供了理论框架，推动智能算力产业的可持续发展。
表1 智能算力高质量发展相关政策 
数据来源：作者根据国家各部委公开发布政策整理
三、平台化运营:重构算力资源生态的数字化新范式
平台化运营是一种通过构建一个开放、共享、互动的平台，连接不同类型的参与者(如供应商、消费者、开发者等)，并通过提供基础设施或服务，促进这些参与者之间的互动和交易，形成一个全新商业生态系统的运营模式(KretschmerT,et.al,2022)。其核心目标是整合资源、优化资源配置，促进供需双方高效匹配与交互。算力平台化运营是指通过构建统一的算力交易与服务平台，对算力资源进行整合、集中管理和调度，实现算力资源的高效利用和优化配置。算力平台化运营的核心功能与特征主要包括:
（1）算力资源的整合与管理: 算力平台化运营通过集约化整合分散的算力资源和各类冗余算力资源，形成统一的资源池。这种整合不仅提高了资源利用率，还降低了资源管理成本(陈晓红等，2023)。
（2）弹性调度与按需使用: 用户可以根据需求灵活申请和调整算力资源,实现弹性伸缩，提高了算力资源的灵活性、适应性和经济性。
（3）算力服务的商品化: 算力平台化运营将算力资源进行标准化建模，形成可交易的商品。用户可以通过平台购买或租赁算力资源，满足不同场景下的计算需求。
（4）全生命周期管理: 从算力资源的申请、使用、计费到回收，算力平台化运营实现了全流程管理。
（5）生态化发展: 通过开放API等方式，算力平台化运营可以程序化链接上下游合作伙伴，形成算力服务的线上生态系统。
智能算力产业的崛起，标志着人类社会正从"电力驱动"迈向"算力驱动"的新纪元。随着国家政策对算力基础设施的战略性布局，以及平台化运营模式对资源利用效率的颠覆性提升，智能算力已不仅是技术迭代的产物，更是推动产业升级、经济转型的核心动能。未来，随着大模型应用场景的深度拓展和算力需求的指数级增长，智能算力产业需持续强化芯片自主创新、优化绿色算力供给、完善平台化治理机制，方能实现从"资源消耗"到"价值创造"的质变。这场由算法、数据和算力共同编织的产业革命，终将重构全球科技竞争格局，而中国在这场变革中的每一步探索，都将为数字文明时代的可持续发展写下关键注脚。
