川观智库研究员 刘成婧

随着数字经济蓬勃发展、人工智能技术飞速演进，算力正支撑模型训推部署和行业智能化应用落地的关键生产要素。日前，中国信通院云计算与数字化研究所发布《智能算力服务研究报告（2026年）》（以下简称《报告》），梳理智能算力服务的概念内涵、发展现状及未来趋势。《报告》认为，智能算力服务是基于互联网访问，汇聚GPU、NPU等异构计算资源，通过统一的服务接口，按需向用户提供可度量的计算、存储、网络等服务。当前，智能算力服务已从技术探索与场景试点，全面进入规模化发展与全链条竞争的关键阶段。

面对人工智能大模型训练与推理带来的指数级算力需求增长，以CPU为核心、各层紧耦合的计算体系，已经无法适应异构资源的高效调度与大规模并行处理需求，因此《报告》提出智能算力服务三层体系架构，推动底层运算能力转化为可流动的标准化服务。在该体系下，智能算力服务划分为资源层、互联互通服务、应用层三大层级。其中，资源层负责GPU、NPU等异构算力池化供给，解决“有没有算力”的基础问题；互联互通层依托统一算力标识与调度系统，实现跨地域、跨主体算力高效流转，破解“调不动、用不好”的痛点；应用层则直接面向场景提供任务式服务，推动算力从“资源租赁”向“结果交付”升级。

与传统IDC服务、云服务相比，智能算力服务实现三大核心突破：交付形态从物理机柜、云主机转向算力词元、训练任务等任务式单元；技术重心从硬件运维、资源虚拟化转向异构计算、智能调度；计费逻辑从按空间、时长计费转向按任务复杂度、实际算力产出结算，彻底适配大模型训推、科学计算、云游戏等新型场景需求。

从市场规模看，我国智能算力服务市场规模扩张与结构优化同步推进。据中国信通院测算，2025年我国智能算力服务市场规模超1300亿元。产业链竞争已从单点技术比拼转向全链条博弈，上游芯片、服务器加快自主突破，中游算力互联互通平台加速落地，下游MaaS（Model as a Service，模型即服务）、词元服务成为新增长点，全国一体化算力网建设持续夯实产业底座。

从发展趋势看，《报告》认为智能算力服务将沿四大核心方向深度演进。一是架构部署从“中心化”向“云边端高频协同”演变，中心智算负责大模型训练，边缘超节点支撑低时延推理，满足分布式算力需求；二是服务模式从“资源供给”向“任务式交付”升级，用户无需关注底层芯片调度，关注重点从购买算力转向直接获取模型推理、视频渲染等任务结果；三是产业格局从“独立发展”向“算力互联网”聚合，统一标识、标准与规则推动算力全域流通；四是赋能路径从“计算能力”向“生态价值”延展，通过支撑多智能体协作与普惠化用算，推动智能算力成为像水电一样便捷可用的基础性服务，全面赋能新型工业化与数字生活。

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