中国真的存在算力焦虑吗？

          在deepseek火爆全球的这段时间里，中国的社会中有一些人对中国在语言大模型

兴起之时，质疑中国的大数据处理能力即算力，是否能够支撑行业发展的需求。为此，

根据相关数据信息来具体分析。

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         目前中国的大数据处理能力（算力）其实是很强的，其总规模已位居全球第二，

2024年达246EFLOPS（ 2460 万亿次浮点运算），但是中国的算力利用率却很低。

         根据相关信息，中国算力整体利用率不足30%，部分智算中心出租率甚至低于10%。

西部数据中心因地理位置偏远、配套服务不足，利用率普遍低于东部地区。

        一方面，东部地区对算力需求旺盛，但供给尤其是高端算力供给明显跟不上；另一

方面，西部地区算力充裕，却大部分被闲置。那么问题出在哪里？

 一、供需错配与重复建设

        高端算力短缺：大模型训练、自动驾驶等场景对智能算力的需求激增，但供给不足；

而通用算力则因低端供给过剩导致闲置 。

       重复投资：企业和科研机构为满足短期需求，大量自建算力中心，但建成后因技术

迭代或需求变化导致资源浪费。例如，2024年某企业级智算中心因模型训练需求骤减，

利用率仅10%

二、政策与市场的双重驱动

       国家已出台《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出通过“东数西算”工程优化

算力布局，使2025年能够实现1ms时延城市算力网布局和绿电占比达80%的国家枢纽节

点建设。但政策落地仍需解决跨区域调度、标准统一等难题。

       那么解决以上难题有没有可行的方案和路径呢？答案当然是有，那就是设立国家算力

调度中心和构建一个通用的算力安全接口。

一、建立全国算力调度平台

      模式类比电力调度：通过类似电网的调度机制，将分散的算力资源整合为“算力池”，

动态匹配供需。例如，某股份公司的算力资源管理平台已实现异构算力统一调度，粒度

可细化至GPU算力的1% 。

      经济效益显著：据测算，2025年算力调度市场规模将超400亿元，通过优化资源分配

可提升利用率至50%以上，降低用户成本30%。

二、构建安全通用的算力接口

      标准化与开放性：参考浪潮信息提出的“高质量算力”五大特征（高算效、高能效、

可持续、可获得、可评估），制定统一接口标准，支持跨厂商、跨区域算力调用。

     安全防护机制：结合区块链技术确保数据隐私，并通过分级权限控制实现科研机构、

企业等不同主体的安全接入。

三、推动算力基建化与普惠化

      降低使用门槛：通过“算力即服务”（CAAS）模式，按需提供弹性算力租赁，避免

用户前期重资产投入。例如，某电子公司通过算力调度平台为中小企业提供轻算力服务。

      政策激励：对使用公共算力平台的企业给予补贴，同时对自建低效算力中心征收资

源占用费，引导资源向集约化方向流动。

       要实现上述路径和方案，的确面临挑战，但这种挑战并不是不可逾越。

一、技术挑战

      调度算法优化：需解决异构算力（CPU、GPU、NPU）的动态负载均衡问题，尤其

是在高并发场景下保障低时延（如1ms城市算力网）。

      网络架构升级：高密度光纤和800G空芯光纤传输技术是支撑算力调度的基础，需加

快部署以降低传输损耗。

二、生态与制度障碍

     跨区域协调：需打破地方保护主义，建立全国统一的算力定价与税收分配机制。

     数据主权与合规：跨境算力调度需符合《数据安全法》要求，避免敏感数据外流风

险。

三、可持续性考量

      绿色算力融合：西部数据中心应优先使用风能、太阳能等清洁能源，并通过液冷技

术降低PUE值（如浪潮液冷技术使其可减少4.1万吨碳排放）。

      全生命周期管理：从芯片设计到算力回收，推行碳足迹追踪，实现“隐含碳”减排。

       构建国家级算力调度中心和数据处理通用安全接口，不仅能有效解决当前资源闲置

与重复建设问题，还可推动算力成为普惠性基础设施。通过政策引导、技术创新与生态

协同，中国有望在2025年实现算力利用率提升至50%以上，并形成“集约高效、绿色

智能”的算力网络。这一路径既符合国家“东数西算”战略，也为全球算力资源优化提

供了中国方案。

（注：图片来自网络）