我国4万亿投资启幕全球算力进入“大扩张时代”
我国4万亿投资启幕 全球算力进入“大扩张时代”
2026年08月07日 07:25
受 人工智能 竞争推动，全球算力基础设施正迎来新一轮建设大潮。
近日，国家发展改革委在新闻发布会上透露，“十五五”时期我国算力网建设将新增直接投资约4万亿元，并将通过规划引导、要素保障等措施进一步激发民间投资活力，加快推进全国一体化算力网建设。
这意味着，继“ 东数西算 ”工程全面铺开之后，我国算力基础设施建设将迈入新的投资周期，算力网络、智算中心、 数据中心 、 通信 网络及相关产业链有望迎来新一轮发展机遇。
与此同时，大洋彼岸， 亚马逊 、Alphabet、 微软 和Meta四大云巨头均宣布继续扩大AI基础设施投资，以满足生成式AI模型训练、推理以及AI Agent快速增长带来的算力需求。
这两股力量，正共同推动全球算力进入史上规模最大的投资周期。业内普遍认为，随着大模型竞争逐步从模型能力转向推理效率、Agent应用以及产业落地，算力已从过去支撑 数字经济 发展的基础设施，演变为战略资源。未来几年，围绕GPU服务器、高速网络、液冷系统、先进存储、光 通信 以及能源供给等领域，一场覆盖产业链的算力基础设施升级将在全球展开。
AI倒逼全球算力扩张
如果说过去十多年，互联网企业资本开支主要围绕 云计算 建设展开，那么生成式AI的快速发展，则彻底改变了全球科技企业的投资逻辑。
Omdia电信产业分析师杨光认为，过去一年多来，大模型参数规模持续提升，推理需求快速增长，越来越多的企业开始意识到，AI竞争不仅是模型竞争，更是底层基础设施竞争。对于云厂商而言，GPU集群、高速网络、先进存储和绿色能源正成为决定未来市场份额的重要战略资源。
这一趋势，已经直接反映在全球科技企业最新财报中。
微软 方面直接表示，公司AI业务需求仍然远超现有供给，未来仍将持续扩建全球AI基础设施，包括 数据中心 、AI服务器及网络设施，以满足Azure持续增长的AI推理需求。Alphabet同样宣布继续扩大资本开支规模，加快建设 数据中心 和服务器基础设施，支撑Google Cloud以及Gemini模型的发展。
Meta则明确表示，将持续扩大AI基础设施投资，重点布局超大规模GPU集群，为其广告系统、生成式AI助手以及未来AI Agent提供算力支持。 亚马逊 方面也表示，AWS当前正经历近年来最大规模的数据中心建设周期，未来资本投入仍将保持高位。
从行业数据来看，这轮资本开支扩张的力度已明显超过此前 云计算 时代。IDC预计，未来几年全球AI基础设施市场仍将保持较高增速，其中AI服务器将成为整个服务器市场增长最快的细分领域。Gartner则预计，到2028年，超过七成企业的AI工作负载将运行在融合了云端与本地智算资源的混合算力基础设施之上，AI推理将逐渐超过训练，成为算力需求增长的主要来源。
值得关注的是，此轮资本开支的驱动逻辑已经改变。 通信 分析师周桂军认为，早期 云计算 时代，数据中心更多承担计算资源共享和企业数字化转型需求，其投资逻辑主要围绕云服务收入增长。而生成式AI时代，大模型训练需要数万甚至数十万张GPU协同工作，推理阶段又要求更低时延、更高带宽、更强稳定性的计算能力。随着AI Agent、多模态模型、视频生成、自动驾驶等应用不断普及，训练与推理两类需求叠加，使得算力消耗呈现指数级增长。
国际能源署（IEA）此前发布的数据也显示，到2030年前，全球数据中心 电力 需求预计将较当前实现大幅增长，其中AI数据中心成为最主要的新增用电来源之一。中国信息通信研究院也指出，当前全球算力发展已进入智能算力快速增长阶段，智算正在成为推动 数字经济 发展的新质生产力。随着大模型从训练阶段逐步走向规模化应用，推理算力需求将持续释放，对网络互联、算力调度以及资源协同提出更高要求。
在此背景下，对于科技企业而言，持续投入基础设施已不只是扩大产能，更是在提前锁定未来AI时代的竞争门票。
中国探索新路径
与美国主要由超大规模云厂商主导不同，我国算力基础设施建设路径有着更多独特的探索特征。
杨光认为，这种差异首先体现在顶层设计上。近年来，从“ 东数西算 ”工程正式实施，到《数字中国建设整体布局规划》提出构建全国一体化算力体系，再到国家发展改革委持续推进全国一体化算力网建设，我国已逐步形成覆盖“算力中心、网络互联、统一调度、产业应用”的整体框架。此次提出的“十五五”时期算力网建设新增直接投资约4万亿元，更释放出国家持续加码新型基础设施建设的明确信号。
周桂军则认为，相较于传统数据中心建设，全国一体化算力网更强调“联网”和“调度”。如果说数据中心是一个个孤立的“计算孤岛”，那么算力网则希望像电网一样，实现跨区域、跨运营商、跨算力类型的统一调度，让东部的应用能够便捷调用西部的算力资源，让通算、智算、超算资源根据业务需求灵活协同，最终实现算力资源的高效利用。
中国信息通信研究院院长余晓晖此前曾表示，未来算力将像水、电一样成为社会基础资源，而全国一体化算力网络建设的核心，就是推动算力资源实现互联互通、按需调度和普惠供给，使算力真正成为 数字经济 发展的公共底座。
目前，这一体系正在加快落地。
在基础设施层面，“ 东数西算 ”八大国家算力枢纽节点建设持续推进，内蒙古、宁夏、甘肃、贵州等西部地区依托能源、土地和气候优势，加快建设大型智算中心； 京津冀 、长三角、粤港澳大湾区等东部地区则重点布局低时延算力节点，满足金融、 工业互联 网、智能制造、大模型推理等实时业务需求。
运营商成为全国算力网络的重要建设力量。 中国移动 持续推进“4+N+31+X”智算中心布局，并建设全国算力并网调度平台； 中国电信 依托“息壤”一体化智算服务平台，推动跨区域算力调度和统一运营； 中国联通 则围绕“AI算网一体”持续完善智算基础设施，探索算力、网络和AI服务融合供给。三大运营商正在逐步从传统通信运营商向 综合 算力服务提供商转型。
与此同时，互联网平台和云服务企业也在加快投入。阿里云近年来持续升级飞天云计算平台，推动AI基础设施向大规模异构算力管理演进； 腾讯云 持续建设面向混元大模型的智算集群；华为围绕升腾AI基础软硬件体系和CloudMatrix等智算解决方案，构建国产AI算力生态； 百度 智能云则依托昆仑芯和文心大模型，不断完善从芯片到模型再到云平台的全栈能力。
因此，两位分析师皆认为，与美国不同，我国更强调构建覆盖算力供给、网络连接、资源调度和产业应用的系统工程。其目标不仅是建设更多数据中心，更是在全国范围内形成统一、高效、安全、绿色的算力基础设施体系，为 人工智能 产业发展提供长期支撑。
从“拼规模”迈向“拼体系”
随着生成式AI从模型研发逐步走向产业应用，全球算力竞争也在发生新的变化。
周桂军认为，过去几年，市场更多关注的是谁拥有更多GPU、建设更多数据中心，但随着大模型能力逐渐趋同，AI竞争的重点.的重点正从单纯的算力规模转向算力利用效率、资源调度能力、能源保障能力以及产业生态建设能力。
IDC研报指出，未来AI基础设施的发展将呈现“云边端协同、训练推理并重、绿色低碳、安全可信”四大趋势。特别是Agentic AI快速发展后，推理需求将成为未来算力增长的主要 驱动力 ，这意味着算力资源必须更加灵活、高效地实现动态调度，而# 而不仅仅是持续# 持续增加硬件投资。
而这对于我国而言，恰恰是一体化算力网的重要价值所在。周桂军认为，相比美国，我国的优势之一是拥有全球最完整的通信产业链、领先的5G和千兆光网基础设施，以及庞大的工业、制造业和政企数字化应用市场，为AI规模化落地提供了丰富场景。
当然，挑战同样存在。例如高端 AI芯片 仍是我国算力产业发展的关键短板，先进GPU供应受外部因素影响依然较大；此外，随着智算中心快速建设，部分地区也面临同质化布局、资源利用率不高、绿色能源配套不足等问题。杨光认为，如何实现“建得好、更要用得好”仍是未来发展的重点。此外，大模型推理时代对高速互联网络、先进存储、软件栈优化以及算力调度平台提出了更高要求# 要求，产业链仍需持续突破。
不过，从长期来看，我国算力基础设施建设仍处于重要战略机遇期。两位分析师表示，这一方面得益于国家政策的支持，另一方面， 人工智能 正加快向制造、金融、医疗、 教育 、交通、能源等实体经济领域渗透，持续释放新增算力需求。随着全国一体化算力网逐步完善，我国算力产业有望形成更加紧密的协同生态，推动我国从“算力大国”向“算力强国”迈进。
从全球范围观察，这场围绕AI基础设施展开的新一轮竞赛，本质上已不再是单一企业间的竞争，而是国家数字基础设施体系的 综合 比拼。未来五到十年，谁能够率先构建高效、安全、绿色、开放的现代算力体系，谁就将在全球人工智能产业竞争中占据更加主动的位置。
（文章来源：中国经营报）