人工智能算力基础设施赋能研究报告（2025年）

中国信息通信研究院产业与规划研究所 2025年11月 人工智能算力基础设施赋能研究报告 (2025 年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 在人工智能落地破局与赋能千行百业进程中，以智算中心为代表的人工智能算力基础设施，被赋予更重要的定位和使命，成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。然而，目前人工智能算力基础设施利用负载情况差异较大，尤其是地方政府或国资平台主导投建的智算设施，赋能价值有待进一步提升。因此，需要厘清智算中心赋能的需求场景、需求场景与所需关键能力的匹配，以及推进赋能落地的生态模式，助力人工智能算力基础设施真正实现赋能价值。本报告聚焦智算中心赋能，围绕需求场景、关键能力、落地生态这三个关键环节，阐述最新发展趋势，致力于进一步释放智算中心的赋能效应，助力人工智能与实体经济深度融合。 需求场景方面，大模型预训练、微调、推理场景对计算需求不一，当前各方主体已针对性开展各类场景的支撑。推进基础预训练大模型的训练，需要具备 E 级（EFlops）计算能力的高端万卡集群中心支撑。推进小模型（百亿级及以下参数）的训练、微调，或推进模型的推理，依托百 P 级（PFlops）计算能力的中小型智算中心即可支撑。 关键能力方面，训练场景与微调/推理场景在底层支撑能力、创新服务能力、运营保障能力要求有较大区别。在算力市场高阶技术服务需求暴涨的当下，智算中心亟需针对性夯实关键能力，支撑数据处理服务、算力调度服务及推理应用服务等。 落地生态方面，智算中心赋能需要分场景聚合 AI 能力主体，推进智算中心赋能所需核心要素主体的协同。智算中心需求场景和关键 能力需要有落地生态的加持才能落地，而落地生态需要推进算力、数据、算法、场景、产业等要素间协同协作，助力 AI 大模型赋能行业场景落地。 当然，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。 目 录 一、人工智能算力基础设施演进态势 ....................................................................... 1 （一）技术创新：三位一体智算设施升级 ..................................................... 1 （二）布局优化：全国智算设施协调发展 ..................................................... 3 （三）产业升级：智算全产业链协同发展 ..................................................... 4 二、人工智能算力基础设施赋能的重要走势 ........................................................... 6 （一）需求场景逐步明晰，促使智算资源优配 ............................................. 7 （二）关键能力逐步聚焦，提升智算服务水准 ............................................. 7 （三）落地生态逐步聚和，加速智算价值释放 ............................................. 8 三、人工智能算力基础设施需求场景 ....................................................................... 8 （一）大模型预训练场景 ................................................................................. 9 （二）大模型微调场景 ................................................................................... 10 （三）大模型推理场景 ................................................................................... 11 四、人工智能算力基础设施关键能力 ..................................................................... 13 （一）基础支撑能力 ....................................................................................... 14 （二）创新服务能力 ....................................................................................... 17 （三）运营保障能力 ....................................................................................... 19 五、人工智能算力基础设施落地生态 ..................................................................... 21 （一）智算与数据要素协同 ........................................................................... 22 （二）智算与模型算法协同 ........................................................................... 23 （三）智算与跨域智算协同 ........................................................................... 24 （四）智算与行业场景协同 ........................................................................... 25 （五）智算与区域产业协同 ........................................................................... 26 六、发展展望 ............................................................................................................. 28 （一）需求场景更加多元、复杂 ...........................................................