计算服务的临时性、跳跃性、突变性？这必然要求网络资源的可调度。 ●在互联网不具备调度能力的情况下 ，如何通过专用网络更好地匹配任 务式计算服务的特征与需求？这就是算力网中算网协同的实践方向。 进一步地，如何将这种实践能够构建在跨东西部区域的广域网络之上， 就是面向东数西算的算网协同。 《东数西算算网协同调度-业务场景白皮书》（简称白皮书）的编 制，是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的算网协同工程 实践。“安全新总线”通过 也日益迫切。然而，我国东部地区经济发达，数据需求旺盛，但面临 ●土地 、能源等资源紧张的问题，算力供给受限；而西部地区资源丰富， 具备发展数据中心的天然优势，但数据需求相对不足。在此背景下， 我国“东数西算”工程应运而生。“东数西算”就是将东部地区产生 的数据传输到西部地区进行计算和存储，促进东西部算力协同联动。 1.2 目标及意义  目标：通过“东数西算”工程，在全国范围内规划建设多个国 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发 展，提升我国整体数字经济竞争力，为数字中国建设提供坚实支撑。 2 1.3 发展历程及现状 2021 年，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国

然而，在算力产业高速发展过程中，也暴露出一系列亟待解决 的问题。一是跨区域资源协同机制亟待进一步完善。目前，我国跨 综合算力指数 3 区域算力资源协同还处于初级阶段，缺乏统一的调度平台和协同机 制。东、西部地区算力供需存在对接不够顺畅，信息不对称、资源 匹配度不高等问题。同时，不同区域的算力政策、标准不一致及算 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才储备、技术创新以及资金投入等方面仍相对不足。中西部地 区产业仍以传统资源型产业和劳动密集型产业为主，数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 在结构优化与技术创新的双重驱动下，算力水平正实现质与量 的提升。一方面，结构优化助力算力水平提升。我国积极推动全国 一体化算力网建设，不断优化算力基础设施布局，加强对全国算力 中心建设指导，使算力资源分布更加均衡合理，改善中西部地区在 技术创新、算力应用、产业基础等方面的制约算力发展的条件，促 进充分发挥各地区的比较优势，提升算力的整体效能。同时，推动 算力结构多元配置，构建通算、智算和超算占比合理、协同高效的 基

由于数字经济相对欠发达、资金、人才与技术缺乏等，绿电资源丰富的西部， 智算中心的发展相对迟缓。 根据中国生态环境部和生态环境部环境规划院发布的数据，中国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大枢纽分别为西部的内蒙古枢纽、宁夏枢纽、甘肃枢纽、成 渝枢纽、贵州枢纽，和东部的京津冀枢纽、长三角枢纽和粤港澳枢纽。 2030 年清洁电力发电量预测 如果中国绿色电力（不包括核电）按 2013-2021 年的年复合增长率继续增长， 至 2030 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到 西部来计算。东数西算将主要对智能算力进行任务调度和统筹。 中国净零碳电力算力地图 来源：未尽研究，环球零碳 说明：在技术保守情景下，智算中心的用电量相对乐观场景翻倍有余，其中，广东与贵州都超千亿度电。

放。由于数字经济相对欠发达、资金、人才与技术缺乏等，绿电资源丰富的西部， 智算中心的发展相对迟缓。 根据中国生态环境部和生态环境部环境规划院发布的数据，中国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大枢纽分别为西部的内蒙古枢纽、宁夏枢纽、甘肃枢纽、成 渝枢纽、贵州枢纽，和东部的京津冀枢纽、长三角枢纽和粤港澳枢纽。 2030 年清洁电力发电量预测 如果中国绿色电力（不包括核电）按 2013-2021 年的年复合增长率继续增长， 至 2030 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到 西部来计算。东数西算将主要对智能算力进行任务调度和统筹。 中国净零碳电力算力地图 来源：未尽研究，环球零碳 说明：在技术保守情景下，智算中心的用电量相对乐观场景翻倍有余，其中，广东与贵州都超千亿度电。

，统筹能源消费。 产业集群目标：打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 ：优化数据中心 布局， 引导算力资源向西部倾斜 ， 促 进东西部协同发展。 2. 《算力基础设施高质量发展行动计 划》：推动算力与能源融合 ，促进绿 色低碳发展。 3. 《国家数据基础设施建设指引》 ： 强化算力与电力协同 ，助力数据中心 万亿 (CAGR 14%) 金 融 电 项目背景分析 第 3 页 l 需求本质： 构建 “弹性可扩展、算力多元化、绿色高效” 的区域级算力枢纽，既服务当前西部渲染业务，又为 AI 、大数 据 等新兴业务预留技术底座 ， 匹配西部数字文创产业算力的需求。 • 单台 GPU 服务器功耗≈ 4kW,144 台总功 耗 ≈ 0.58MW ；配置 2N 冗余电源；机 柜冷板 风冷散热 (PUE<1 ） ，标准化设备减少 维 护与替换成本 ，利用西部低电价 (0.35 元 / 度 ) 降低运营成本， 5 年 TCO 降低 22% 。 算力业务：可稳定支撑千亿参数大模型训练、支持 100+4K 影视级离线渲染项目 并 行渲染、生成式 AI 实时推理等业务。 通过消费级 GPU 堆叠实现千亿级参数模型训练与中大规模渲染任务， 同时利用西部低电 价 降低运营成本 技术优势 成本优化

增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 3%- 5% 4%，其中东部算力集群因绿电供给不足仍依赖化石能源， 加剧碳排放矛盾。与此同时，电力系统面临新能源消纳的结构性难题； 尽管我国风光发电装机超 14.5 亿千瓦（2024 年底），但间歇性、波动 性导致西部“弃风弃光”与东部“缺电”并存，而算力中心的灵活负 载特性可成为破解这一困局的关键——通过 AI 调度算法将非实时计 算任务转移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率 15%以上， 实现“比 年 5 月，国家发改委等四部委联合印发《全国一体化大 数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，首次提出“东数西算” 工程，在京津冀、长三角、粤港澳等 8 个地区布局国家算力枢纽节点， 明确要求西部节点可再生能源使用率不低于 65%。2022 年 2 月，“东 数西算”工程全面启动，规划建设 10 个国家数据中心集群，展望“十 五五”期间，我国将进一步提升可再生能源的利用比例，到 2030

在大模型训练和推理中，主要的关键网络和相关 通信挑战如下。 a）训练数据到训练计算集群的网络通信。当前 数据源和数据存储主要靠近人类居住密集和业务热 点区域，和自然土地资源、电力资源相对丰富的西部 地区距离较远。在训练时，需将训练数据传输到西部 节点，这类数据对实时性要求不高，可以采用快递硬 盘或者互联网专线进行传输，以节约成本，但互联网 专线因业务模式的问题，当前成本相对较高。以传输 0.7 PB 数据为例，采用 外，为了避免数据重传，一般要求集群内组网为无损 网络。 2 智算中心的部署策略和方案建议 2.1 绿色集约、高效布局 当前智算中心有 2个典型选址策略：第一，优先选 择“东数西算”枢纽节点，尤其是西部自然资源丰富的 地区，土地和电力资源优势明显；第二，聚焦北、上、 广、深等业务和大模型产业活跃的城市与地区 ［10］，靠 近业务和数据。运营商因可信安全优势和充沛的骨 干传输资源，在布局上具有天然优势，且基本符合上

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政策和行动计划，推动构建产业、科技、金融、人才高水平 循环的集群产业生态。二是有序推动产业梯度转移。按照市 场导向、政府引导、自愿合作方式，引导劳动密集型产业重 点向中西部劳动力丰富地区转移，促进技术密集型产业向中 西部和东北地区中心城市转移。三是建设产业大后方。以备 战备灾谋复兴为方向，以事关国家经济稳定、产业安全、民 生保障的领域为重点，发挥国家动员能力，激发地方活力潜 力，统筹建设一批重点产业战略大后方。

对数据进行深度洞察与智能分析，进行相 关性归因，从问数、看数到懂数。 09:10 分析师智能体 各大区 匹配到区域 ◎ 时间匹配到结单时间 ( 等于当季度 ) 匹配成功 ^ 当季度各大区预测金额 中西部 东北部 华南部 华东部 华北部 73 万 80 万 90 万 100 万 110 万 120 万 130 万 140 万 预测销售金额∨ 区域 产品∨ 智能分析 猜你想问 下 销 售 代 表 当 季 度 预 测 金 额 世 按住说话 ■ 销售金额 ○目标达成率 编 辑 智能分析 1. 区域目标分布 - 中西部预测金额最高 (131 万 ), 其次是东 北 (128 万 ) 、华南 (112 万 ) 和华东 (109 万 ), 华北目标最低 (104 万 ) 。 一前四名区域预测金额差距较小 (131-109