CIC灼识咨询 中国算力中心 行业白皮书 © 2025 China Insights Consultancy. All rights reserved. This document contains highly confidential information and is solely for the use of our client. No part of it may be circulated 3 I. 引言及算力中心发展概况 II. 算力中心需求分析 III. 算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 报告研究背景与主要研究结论 4 报告研究背景 • 纵观算力中心发展历程，移动互联网时代与云计算时代的技术革命催生了集约化、超大规模化的数据中心需求，由此孕育出了算力中心定制批发的业 务模式，并且该业务模式在2015-2020年间实现了快速增长。 有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中心行业定制批发业务的研究，特别是在中国不同地域市场供需关系

算力运维体系技术白皮书 1 算力运维体系技术白皮书 广东广信通信服务有限公司 中通服中睿科技有限公 版权声明 本白皮书所载的材料和信息，包括但不限于文本、数据、图片 和观点，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本白皮书版权归 广东广信通信服务有限公司/中通服中睿科技有限公司所有，并受法 律保护。如需转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明来源。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为支撑社会信息化建设与产业数字化转型的 核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， 以及人工智能技术催生的智能化运维需求，共同构成了算力运维的复杂技术生态。据

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2025年11月 普惠算力赋能教育行业研究报告 (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 算力是数字经济时代集信息计算力、网络运载力、数据存储力于 一体的新质生产力，已成为推动各领域数字化转型和智能化升级的核 社会快速发展的基础行业，数字化转型进程加快，算力赋能教育行业 已成为新时代发展的必然趋势。 为剖析“算力+教育”行业应用发展趋势，优化算力资源在教育 行业的应用效果，助力算力产业高效赋能和教育行业的数字化转型， 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所编制《普惠算力赋能教育 行业研究报告（2025 年）》。报告阐述了“算力+教育”行业应用发展 的背景，剖析了算力在不同学段的应用现状，明确了“算力+教育” 产业发 产业发展状况，以及算力赋能教育在教学、学习、管理以及科研等领 域的典型应用场景，并对各应用场景的部署进行了分析，征集了“算 力+教育”在基础设施层、平台技术层和应用服务层的典型案例，最 后从基础设施、标准规范、人才培养以及政策支持等维度提出了推动 “算力+教育”行业应用发展的策略建议。 “算力+教育”相关产业及技术正处于快速发展和不断深化的过 程中，本报告在编写过程中查阅和参考了大量行业相关材料，并对众

1 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 前言 当前，算力已从技术支撑要素跃升为驱动全球经济发展的核心引擎，成为衡 量国家综合实力的关键指标。各国围绕算力基础设施、技术标准与产业链主导权 的竞争日趋激烈，全球算力竞争态势深刻影响着全球产业分工、技术创新版图乃 至经济政治格局的重构。 在人工智能、大数据等技术快速发展的影响下，算力竞争已演变为涵盖政策 引导、技术突破、产业生 合能力体系博弈。政策层面的战略规划为算力发展锚定方向，决定了资源配置的 优先级与发展路径的科学性。技术创新是算力提升的核心动力，直接推动算力规 模与效率的迭代升级。产业生态的完善程度影响算力要素的聚合效应，从核心软 硬件研发到应用场景落地的全链条协同，构建起算力发展的良性循环。应用场景 的丰富性则反向驱动算力需求升级，工业互联网、智慧城市、生物医药、自动驾 驶等领域的深度应用，不断对算力的精准度、实时性、安全性提出更高要求。人 才作为创新主体，是连接技术研发与产业应用的关键纽带。能源保障作为算力发 展的基础支撑，直接关系到算力规模扩张的可行性与绿色低碳发展，成为全球算 力竞争中不可忽视的重要维度。 在此背景下，中国通信工业协会数据中心委员会集合算力产业专家资源和产 业链力量，从全球视角出发，系统梳理全球算力竞争整体格局，深入剖析各区域 在算力综合体系各维度的发展态势与核心优势，揭示算力竞争背后的多维博弈逻 辑，为政策制定者和企业决策者提供战略参考。

智算服务案例集 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服 务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 为1000亿美元，并计划在未来4年内扩展至 5000亿美元。从全球范围看，以人工智能为代表的ICT行业已成为中美博弈的“技术主权战场”，双方在标 准制定、核心供应链、数字规则（数据跨境/网络安全）等维度激烈竞争，全球ICT产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新 供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场 规模为1200亿人民币，到2028年将超过5000亿人民币（图1-1）。

2025年 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 （2025年） 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化 解决方案白皮书 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 当前，全球正迎来以 5G-A 与人工智能为核心驱动的新一轮科技革命与产 业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 键阶段，推动 5G-A 与 AI 深度融合，构建“算力、网络、智能”一体化 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。