文 | 半导体产业纵横
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数字经济蓬勃发展的当下，算力已然成为了一种关键的战略资源。从日常生活的智能应用，到企业数字化转型的深度变革，再到政府治理的高效推进，每一个环节都离不开算力的强力支撑。近年来，随着人工智能技术的全面爆发，算力需求更是呈现出指数级增长态势，一场围绕算力的产业变革正在悄然酝酿。
算力互联网的概念突然火了
5 月 17 日，在 “2025 年世界电信和信息社会日纪念活动” 上，中国信通院携手中国电信、中国移动、中国联通三大运营商，共同启动 “算力互联网试验网” 建设，并重磅发布《算力互联网体系架构 1.0》，这一消息瞬间引发全网热议。仅仅两周后，5 月 30 日，工信部印发《算力互联互通行动计划》，明确提出到 2026 年建立完备的算力互联互通标准、标识和规则体系，着重强调以算力互联互通为主线，推动构建算力互联网，培育全国统一算力服务大市场。自此，算力互联网的概念频频登上各大媒体头条，成为科技领域的热门话题。
那么，算力互联网究竟是什么？与我们熟悉的传统互联网又有何区别？实际上，算力互联网并非一张全新的物理网络，而是在现有互联网基础上的一次重大升级。它通过标准化的算力标识和协议接口，将分散在全国各地的算力资源紧密连接，构建起跨域资源互联网络，实现全网异构算力的智能感知、实时发现与随需获取。简单来说，算力互联网就像是一张专为算力流动打造的“高速公路网”，其核心作用在于打破算力资源的地域限制，实现互联互通，盘活闲置算力，大幅提升算力使用效率，降低使用成本，为用户带来更为便捷、高效的算力服务体验。
展开剩余82%当前，我国算力基础设施建设成果斐然，各地纷纷布局算力中心。然而，算力资源分布不均衡的问题日益凸显。部分地区算力资源过剩，设备闲置率高；而部分地区却面临算力短缺，难以满足发展需求。这种不均衡不仅造成了资源的巨大浪费，也严重制约了算力使用效率的提升。算力互联网的提出，正是为了解决这一难题。未来，用户将能够像购买电力按“千瓦时” 计费一样，依据自身需求按 “卡时” 灵活购买算力资源，真正实现 “按需使用、即取即用”，让算力服务触手可及。
相较于国家战略“东数西算” 和运营商提出的算力网络，算力互联网的目标更为宏大。“东数西算” 侧重于数据的跨区域传输与处理，算力网络则聚焦于特定范围内的算力整合，而算力互联网旨在实现整个网络全域维度的互联互通，将全网分散的算力基础设施，即一个个 “算力孤岛”，连接成一个有机整体，使算力资源能够在全国范围内自由流动、高效配置，犹如人体的经脉一般，畅通无阻。
运营商主导建设：推动产业发展的核心力量
在人工智能与实体经济加速融合，新质生产力蓬勃发展的时代背景下，加快数字信息基础设施智能化发展，筑牢坚实的数字底座，成为打造新质生产力的关键所在。只有拥有大规模的算力和海量的数据存储能力，才能为产业创新发展提供强大支撑。作为算力网络建设、运营的国家队和主力军，三大运营商积极响应国家战略，在“东数西算”工程不断推进的过程中，持续加大算力互联网建设布局，成为推动算力互联网发展的核心助力。
目前，三大电信运营商依据算力互联网体系架构，纷纷提出试验网方案，并积极开展验证实践。
中国电信建设智算互联网试验网，基于“息壤”一体化智算服务平台，构建算力、平台、数据、模型、应用“五位一体”的智能云体系，接入多方跨域异构资源，构建全国算力一张网，赋能千行百业数智升级。算力调度方面，天翼云息壤通过编排调度、业务调度、作业调度三种调度方案，实现跨域跨服务商算力的智能高效调度，推动形成一张智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网，实现“一点接入、全算贯通”的算力服务；算力接入方面，天翼云通过制定算力接入管理标准化规范，实现公有云、私有云、第三方算力、裸算力等不同形态、不同种类的算力并网接入，加快算力并网进度，推动不同算力服务主体间使用统一调用接口和通信协议，促进算力应用和数据灵活迁移调度，增强算力资源可调用能力。算数协同方面，天翼云息壤助力实现算力与数据要素协同调度，并可提供多种数据协同模式满足不同业务场景的使用需求，提升全局算力利用率。
中国移动建设算力网络创新试验网，基于“四算合一”算网大脑平台，验证广域高吞吐、算力路由等技术，实现资源全域感知、一体编排与智能调度，创新中训边推、数据快递等服务，构建普惠算力体系。中国移动全面升级一体化智能算力网络资源体系，创新性地提出“134”一体化智能算力网络资源新体系。1”是指坚持智能算网一体共生的发展目标。“3”是指算、网、数据中心等三类核心资源升级，构建更智能的算，形成云-边-端全覆盖的立体式智算布局；构建更智联的网，实现东、中、西全域算力互联互调；构建更绿智的底座，建设高密、高效、高节能的新型数据中心。“4”是指坚持智能化、网络化、绿色化和自主化的发展思路。
中国联通建设算力互联计划及试验网，基于“星罗”算力调度平台、全光底座与智能化产业互联网，构建“四位一体”架构，通过统一标识体系与跨域调度能力，强化资源全域协同，赋能数字经济新生态。
目前，我国算力互联网建设已取得初步成果。在资源互联调度层面，已完成 131 家企业 499 个算力资源池的资源标识，汇聚了 111.3 EFlops 智能计算资源。这些资源正广泛应用于各个领域，为千行百业的数智化转型发挥着重要作用。然而，不可忽视的是，我国算力互联网仍处于发展初期，面临诸多挑战。算力资源分散且缺乏统一标准，导致协同调配困难。不过，专业人士普遍认为，算力互联网建设前景广阔，不仅能够整合分散算力，推动算力普惠化，提高用算效率，加速 AI 应用落地和产业数智转型，还能助力关键技术攻关，促进创新成果转化，实现不同形态算力的并网接入和云化多租复用。
算力租赁产业崛起：数字经济新风口
算力作为 AI 大模型的基石，而 AI 大模型又是当下 AI 技术革命的核心。在 AI 热潮席卷全球的背景下，算力需求急剧攀升。然而，当前国际环境复杂多变，我国企事业单位在高端算力芯片（主要是 GPU、TPU）进口方面遭遇诸多限制，国产算力芯片短期内又难以满足市场需求，这使得算力供需矛盾日益突出。算力互联网的出现为解决这一问题提供了新途径，通过将算力联网，能够有效提高国内算力利用率，缓解算力不足的压力。与此同时，算力租赁产业顺势崛起，成为数字经济领域的新风口。
算力租赁本质上是基于 AI 算力云业务的一种商业模式，它允许用户根据自身需求，灵活租用 CPU、GPU、内存和存储空间等计算资源，无需自行购置昂贵的计算设备，就能满足计算需求。对于那些需要大规模计算能力，但又不想承担过高前期成本的企业和机构来说，算力租赁无疑是一种理想选择。通过租赁计算资源，用户可以快速启动项目，使用稳定高效的计算资源，大幅缩短研发周期，降低研发成本。
实际上，算力租赁在国外已有多年发展历史。以美国 CoreWeave 公司为例，其成立于 2017 年，前身是加密货币挖矿企业 Atlantic。公司初期通过以太坊挖矿积累了大量英伟达 GPU 资源，2019 年果断调整业务方向，聚焦 AI 云和基础设施建设。截至 2024 年底，CoreWeave 已运营 32 个数据中心，主要分布在美国低电力成本区域，并在伦敦、斯德哥尔摩等欧洲科技中心设立节点，以满足客户对地理接近性的 AI 算力需求。公司累计部署的 GPU 数量超过 25 万颗，其中大部分采用英伟达 Hopper 架构产品，是英伟达 H100、H200、GH200 等高性能芯片的重要基础设施云服务商，更是首家全面提供英伟达 GB200 NVL72 的云厂商。
从业务形态来看，CoreWeave 主要提供三种服务。基础设施及服务，即裸金属 GPU 租赁，用户通过这种方式可直接访问 H100 和 A100 芯片，避免虚拟化带来的性能损耗。其集群采用英伟达 InfiniBand 架构，非常适合 AI 训练和渲染等高强度任务，与传统云厂商相比，计算密度更高，但对用户技术能力要求也更高；管理软件服务，CoreWeave 的 Cloud Net Service 提供预配置的 GPU 驱动托管环境，简化虚拟私有云部署，借助英伟达 BlueField 3 DPU 实现网络隔离和加速，降低管理复杂性，但专属特性限制了非 AI 用户的适用性；应用服务，包括 SUNK 服务以及 Tensor 加速推理、响应及时监控等，旨在帮助客户提高效率、降低技术壁垒，并通过与相关 AI 企业合作，不断提升应用服务能力。在这三类业务中，基础设施及服务，即 GPU 裸金属租赁是其核心业务。
国内算力租赁行业同样发展迅速，在今年一季度表现尤为突出。鸿景科技、协创数据、有方科技、海南华帖、润建股份等公司的一季报均展示了算力相关业务的进展，部分公司更是通过算力租赁实现了业绩增长。在互联网资本开支快速增长以及中美供应链限制的背景下，国内算力租赁行业相较于海外，具有独特的竞争优势。随着国内算力需求持续增长，从长期来看，算力租赁行业前景广阔。其针对 AI 场景和大型客户需求的强定制化属性，正在逐步改变云厂商等传统市场竞争格局。
然而，算力租赁行业在快速发展的同时，也面临着诸多风险。对英伟达等供应商的过度依赖，可能导致供应不稳定；电力资源紧张、数据中心运营成本高，增加了企业运营压力；客户集中度较高，使得行业抗风险能力较弱；技术迭代速度快，若企业不能及时跟上，将面临被淘汰的风险；AI 行业发展的不确定性，也给算力租赁行业带来了诸多变数；此外，资本支出大、融资能力要求高，也是企业发展过程中需要面对的挑战。
CoreWeave 的发展轨迹和业务模式，充分展现了算力租赁行业的巨大潜力和发展趋势。随着技术不断进步、市场持续拓展、应用日益深化，算力租赁行业必将在数字经济中占据越来越重要的地位。但同时，行业参与者也需高度关注发展过程中面临的各种挑战和风险，积极探索应对之策，推动算力租赁产业健康、可持续发展。
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