同比增长146%我国智能算力规模突破2500 EFLOPS
同比增长146% 我国智能算力规模突破2500EFLOPS
2026年10月20日 21:14
人工智能 产业快速发展，正在推动我国智能算力基础设施建设持续提速。
10月20日，在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上，工业和信息化部（以下简称“工信部”）新闻发言人、信息 通信 管理局局长谢存介绍，今年前三季度，我国信息 通信 行业发展总体平稳，电信业务总量同比增长7.3%，1—8月互联网业务收入同比增长8.9%。与此同时，作为 人工智能 产业发展的重要基础设施，我国智能算力规模保持快速增长。截至2026年9月底，全国智能算力规模达到2592EFLOPS，同比增长146%。
这一数据也反映出我国算力基础设施建设的最新进展。今年7月，工信部曾披露，截至6月底，我国智能算力规模达到2185EFLOPS（FP16），同比增长177%。以此计算，三季度我国智能算力规模净增407EFLOPS，环比增长约18.6%。
2026年是“十五五”开局之年。《中国经营报》记者注意到，今年以来，从大模型训练到智能体应用，从互联网平台到工业制造， 人工智能 技术加速向产业端渗透，正在催生持续增长的算力需求。与此同时，算力基础设施的建设主体也日趋多元，基础 电信运营商 、互联网企业、地方国资平台及第三方 数据中心 服务商纷纷加大投入，推动国内智算中心向规模化、集群化方向发展。
运营商加大资本投入
今年以来，随着人工智能大模型迭代及行业应用需求增长，我国智算基础设施建设继续保持较快推进节奏。
从全国布局来看，国家“ 东数西算 ”工程已形成8个国家算力枢纽节点、10个国家 数据中心 集群的总体布局。依托能源资源、网络基础设施和产业需求等不同优势， 京津冀 、长三角、粤港澳大湾区等地区持续集聚人工智能应用需求，内蒙古、宁夏、甘肃、贵州等西部地区则加快承接大规模算力设施建设。
今年7月，工信部披露，全国已建成万卡以上智算设施52个，算力设施整体上架率达到71.4%。在网络传输方面，近两年我国围绕国家算力枢纽节点建设超过70条算力大通道，相关算力枢纽节点间网络性能提升10%，为跨区域算力资源调度提供基础支撑。
从投资主体来看，三大基础 电信运营商 成为本轮智算基础设施扩张的重要推动力量。特别是在传统 通信 业务增长承压的背景下，算力基础设施正逐渐成为运营商资本开支和业务转型的重点方向。
根据三大运营商公布的2026年半年报， 中国移动 上半年算力网资本开支达到156亿元，同比增长71.3%； 中国电信 算力网投资同比增长97%，在资本开支中的占比提升至48%； 中国联通 算力投资占比达到37%，投资额同比增长超过80%。按照相关投资数据计算，三大运营商上半年在算力领域的投入合计约400亿元。
持续投入也开始反映在新业务收入中。上半年， 中国移动 算力服务收入达到529亿元，同比增长14%，其中智算服务收入增长130.1%； 中国联通 算力业务收入419亿元，同比增长13%； 中国电信 智能收入达到311亿元，同比增长7.1%。尽管各家企业业务统计口径有所不同，但算力及人工智能相关业务已成为运营商重要的增长来源。
值得关注的是，运营商的算力布局正在从单纯建设 数据中心 ，逐步向算力调度、模型服务和人工智能应用延伸。
例如， 中国电信 上半年新增自有智算能力24.8EFLOPS，建成4个可一体化调度的异构万卡算力集群； 中国移动 则在加快智算基础设施部署的同时，探索Token服务及其他新业务模式，推动算力资源向人工智能应用服务转化。
Omida电信产业分析师杨光认为，这一变化意味着，我国当前智算产业的竞争不再局限于硬件规模和基础设施投资，而是进一步延伸至算力资源整合、技术服务能力及行业客户的获取。 长城证券 研报则指出，运营商算力业务正由资源建设期逐步进入订单及收入规模化兑现阶段，有望成为运营商未来的重要增长引擎。
智算产业面临多重考验
尽管我国智能算力规模持续扩大，但如何将不断增长的算力资源转化为实际经济效益，仍是产业发展面临的重要课题。
首先是算力资源的供需匹配问题。在今年实地参观甘肃、江苏等地的算力项目过程中，记者了解到，目前，我国智算设施呈现出一定的区域性、结构性差异。一方面，人工智能企业和大模型研发机构对高性能算力的需求持续增长，部分热点地区及高性能集群资源较为紧张；另一方面，部分地区算力基础设施存在应用场景不足、客户资源有限等问题，设施建设进度与实际需求之间尚未完全匹配。
其次，智算设施的上架率并不等同于计算芯片的实际利用率。随着算力规模不断扩大，能否提高设备运行效率和商业化利用水平，将直接影响智算项目的投资回报。针对这一问题，工信部此前印发的《算力互联互通行动计划》明确提出，着力解决算力资源利用率不高、异地异构协同难、产业供需不匹配等问题。按照规划，到2026年建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系，到2028年基本实现全国公共算力标准化互联。
同时，算力设施快速扩张也对能源供给和成本控制提出更高要求。中国工程院邬贺铨今年4月曾指出，绿色 电力 供应的间歇性与算力设施对稳定 电力 供应的需求之间存在矛盾，如何推动算力负载与能源供给协同优化，是智算产业需要破解的问题。
他提出，可以充分发挥东西部地区在算力需求和能源资源方面的不同优势，将部分静态、重计算任务部署在西部绿色能源富集地区，将对时延要求较高的实时交互业务部署在靠近用户的东部地区，逐步形成“电随算动、算随绿行”的算电协同格局。
最后，除基础设施层面的挑战外，人工智能计算需求结构的变化，也在推动智算产业重新调整投资方向。
通信分析师周桂军向记者表示，随着大模型应用逐渐从训练走向推理，企业对算力的需求开始更加注重成本、响应速度、服务稳定性和部署灵活性。这意味着，未来智算基础设施的发展不仅需要更大规模的高性能芯片集群，也需要适配不同应用场景的异构算力体系，以及更加高效的软硬件协同能力。对算力服务商而言，单纯依靠硬件设备 租赁 获得收入的模式，也可能面临竞争加剧和设备技术迭代带来的压力。通过云服务、模型调用、Token计费及行业解决方案等方式提高算力附加值，正在成为企业探索的重要方向。
普华永道在今年发布的电信行业研究中指出，随着算力相关投资占比持续提升，国内运营商正加快从传统连接服务提供商向算力基础设施服务商转型。从更长远的产业发展来看，我国智能算力建设仍具有较大的市场空间。制造业智能化改造、自动驾驶、具身智能、科学计算以及企业级智能体等应用的发展，有望进一步拓展算力需求边界。
但对仍处于快速投入阶段的智算产业而言，规模增长只是第一步。随着算力资源供给不断丰富，行业竞争将逐步从基础设施建设能力转向运营效率、技术生态和商业化服务能力。如何在保持适度超前建设的同时，提高算力资源利用水平、形成稳定的市场需求与投资回报，将成为下一阶段我国智算产业发展的重要考验。
（文章来源：中国经营报）