全球算力十大趋势（2027）

全球算力十大趋势（2027）Top 10 Trends in Global Computing Power Development 2027全球计算联盟编写单位GCC 全球计算联盟版权声明本研究报告版权属于全球计算联盟。使用说明：未经全球计算联盟事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源：全球计算联盟”。- 2 -目录趋势一｜词元（Token）成为算力消耗的核心计量单位：算力变现从“卖能力”走向可计量的“卖产出”..........................................................................................- 4 -趋势二｜计算架构从 GPU 独大到 CPU-XPU 协同：Agentic AI 时代，CPU 与XPU 共同主导 AI 基础设施核心............................................................................- 13 -趋势三｜算力增长驱动力转向“制程工艺+系统架构创新”：几何缩微和时间缩微协同并进，实现算力可持续演进.......................................................................- 21 -趋势四｜超节点成为 AIDC 基本单元：超节点正成为 Agentic AI 时代高质量词元的高效生产方式....................................................................................................- 27 -趋势五｜推理能力下沉边缘、终端：云边端全域协同智能，重构算力分布- 36 -趋势六｜HBM 成为 AI 硬件供给的首要瓶颈：内存持续稀缺，内存—存储体系走向分层重构.............................................................................................................- 44 -趋势七｜光互联挺进封装内部：NPO 先行放量、CPO 渐次渗透，光子与半导体深度融合.....................................................................................................................- 52 -趋势八｜计算范式多点突破：近存计算、类脑计算、量子计算等新计算范式逐步走向产业化.................................................................................................................- 61 -趋势九｜算电网协同：电力决定算力，GW 级 AI 工厂成为新算力基础设施 -69 -趋势十｜全球主权 AI 建设高潮：国家级算力基建进入战略投资周期，AIDC 智算中心成为国家战略资产....................................................................................... - 77 -- 3 -我们正步入 Agentic AI 时代。人工智能从"回答问题"走向"执行任务"，智能体成为连接数字世界与物理世界的新主体，算力正从支撑工具升格为生产要素：词元成为算力消耗的核心计量单位，计算架构在 CPU 与 XPU 间重新分工，制程工艺与系统架构双轮驱动，超节点、光互联、内存体系竞相重构，电力与主权成为新的战略变量。技术演进之快、产业变局之深前所未有，对全球经济格局的重塑方兴未艾。人工智能引领的新一轮技术革命仍在加速。全球计算联盟 GCC 发布《全球算力十大趋势（2027）》报告，聚焦智能计算最具牵引力的热点，研判十大趋势，为产业决界提供前瞻性的思考。报告充分凝聚产业链上下游企业与专家的实践智慧，是集体研判的结晶。作为全球计算联盟 GCC 年度发布的研究成果之一，报告将逐年跟踪算力产业演进脉络，与产业界共同见证、共同推动算力产业的高质量发展。- 4 -趋势一｜词元（Token）成为算力消耗的核心计量单位：算力变现从“卖能力”走向可计量的“卖产出”- 5 -算力度量的重心，正从芯片侧的每秒浮点运算次数（FLOPS）转向模型侧的词元（Token）。词元是芯片、能源、数据与大模型贯通融合的产物，是智能经济价值创造的基本计量单位。在此标尺之下，算力产业的商业逻辑发生根本转向：从出售“计算能力”（按卡计价、按时计费），转向出售可被计量的“智能产出”（按词元计价、按效果分成）。词元取代 FLOPS，成为智能经济的价值标尺计量基准能否成为“量纲”，取决于口径能否贯通价值创造的全链条。FLOPS度量的只是芯片的潜在能力，须经模型、框架、数据、场景多重转换方能兑现，计量口径与价值产出系统性脱节；词元则是大模型推理的原子化产出，消耗、结算、交易皆以其计，天然贯通价值链条。正如工业时代以千瓦时统一能源的度量与交易，智能时代正以词元完成同样的统一——它是能源、芯片、数据、模型四要素共同支撑的价值锚点。过去十年，词元沿“技术符号—计价单位—生产要素”完成三次跃迁。2017年 Transformer 架构确立其注意力计算基本对象的地位；2023 年起主流大模型- 6 -API 全面转向“每百万词元”计价；2026 年以来，词元的生产、调度与消费逐层解耦，形成可计量、可定价的完整产业体系。词元正从商业计费口径升格为国家统计口径。中国国家数据局已将词元列为数据要素与人工智能融合发展的关键度量指标，并建设覆盖全国重点区域的词元统计监测体系；北京“词元十条”按算力租赁费用的 30%给予最高 2000 万元支持，上海将模型券纳入全市算力统一调度。词元由此进入国家统计框架，为资产化、交易化奠定制度前提。需求侧的指数级扩张，是词元量纲成立最有力的实证。中国国家数据局监测显示，我国日均词元调用量从 2024 年初的约 1000 亿个增至 2025 年 6 月的 30万亿个，2026 年 3 月跃升至 140 万亿个，2026 年 8 月单日峰值突破 500 万亿个，两年半增长数千倍；TrendForce 测算，2026 年北美五大云厂商 AI 推理算力年增约 122%，为训练增速的两倍以上。推理已取代训练，成为算力消耗的主体。- 7 -智能体把“问答消耗”改写为“任务消耗”，词元需求曲线才刚越过陡峭段的起点。对话式应用按轮次消耗，智能体按任务消耗，任务背后是规划、检索、工具调用、反思与验证的长链条：典型交互式智能体的单次任务消耗约为对话问答的 5—30 倍，深度研究与编程类长任务达数十至数百倍，极端长程任务最高可达 1000 倍。Anthropic 披露其平台智能体类负载的词元占比已过半，国内编程类负载占比亦从 2025