文 | 远东钛度，作者 |梁蕴兮、李之行

一、算力总量狂奔，结构性失衡先到来

生成式AI的全面落地，推动全球算力需求进入指数级增长通道，算力已然成为数字经济与AI产业的核心生产力底座。IDC与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》预测，2027年中国智能算力规模将达2019.9EFLOPS，2028年预计达2781.9EFLOPS。

但“算力大国”并不等于“有效算力强国”。当前算力市场矛盾并非总量层面简单的供不应求，而是突出的结构性错配：老旧通用算力相对过剩、具备完整生态的高端集群智能算力供给偏紧，同时行业呈现推理算力需求快速爆发、大量面向预训练设计的算力集群资源沉淀闲置的格局：据IDC公布的数据，企业级传统通用算力中心利用率仅10%—15%，部分中小智算中心GPU利用率不足30%，如西部个别新建千卡规模集群机柜上架率不足50%，即便已经上架的服务器，GPU实际负载利用率不足40%。与之形成鲜明的是，适配超大模型训练、具备高速互联网络与成熟软件生态的高端算力资源依然持续紧张。这正是算力结构性失衡的真相：机房机架中部署的标称算力，不等于可以高效调用、匹配市场真实需求的有效生产力。

二、中美路径分野：美国市场冲锋受困“电力+折旧”，中国协同共建待解“错配+调度”

全球算力赛道上，中美形成了两套完全不同的建设逻辑，各自面临独有的发展桎梏。

美国算力扩张高度依赖市场化资本驱动，微软、亚马逊、谷歌、Meta 四家科技企业是算力投入的核心主力，苹果则更侧重终端设备与私有云布局，资本投入力度相对温和。综合各家企业财报规划，四家企业 2026 年全年算力相关资本开支区间在 6000 亿至 6500 亿美元，资金大部分投向 AI 数据中心与智能算力集群。

巨额投入之下，美国算力扩张却撞上两道难以短期化解的门槛。其一为硬件快速迭代带来的资产折旧压力。2026年年中，Meta拟对外提供AI算力租赁与模型服务（“MetaCompute”计划），对外投放资源以完成上一代大模型训练、前沿训练经济性下降的存量H100/H200集群为主。这一现象反映出高端训练芯片的商业使用周期已经压缩至两三年，硬件更新节奏不断加快，算力资产分层定价成为常态；曾经稀缺的前沿训练算力，迭代周期一过，只能降级用于模型微调、推理等低端场景。其二是电力供给约束。美国电网咨询机构Grid Strategies估算，2030 年美国数据中心将贡献全国新增高峰用电负荷的 55%，新增用电规模达 166GW，报告同时提及统计重复申报可能造成数据高估。如今美国多地新建数据中心，频频遭遇电网扩容滞后、用水耗能引发当地居民抵触等现实阻碍。

不同于美国企业私有算力主导的模式，国内走出一条国家顶层统筹、市场主体创新、地方国资深度参与协同建设的独特路径。依托 “东数西算” 八大国家算力枢纽布局，自上而下划定全国算力空间发展格局；市场企业负责芯片、AI 框架、行业定制模型的技术研发；各地国资平台凭借长期融资、区域资源统筹优势，承接公共智算中心、跨区域算力调度平台、算力交易市场等公共基础设施搭建，国资深度参与基建，是国内算力产业区别于海外市场最鲜明的特征。

这套模式本身具备天然优势：西部区域土地充足、气候适宜、绿电资源丰富，叠加国企分摊建设成本、国家统一规划，理论上能够将西部低廉的电力资源转化为算力成本优势。但落地过程中，资源错配、调度不畅的问题持续拖慢产业发展节奏。一方面，前两年各地集中上马大量中小智算项目，设备多以通用算力为主，难以适配大模型训练的高端需求，跟不上 AI 技术迭代速度，大量新建集群迅速沦为低效闲置资产；另一方面，国家一体化统筹的优势并未充分释放，跨区域算力调度体系仍存在明显短板。西部闲置的绿电算力储量充足，但东西部之间网络带宽、传输时延形成天然壁垒，全国统一的算力流转网络尚未成型，各地、各行业的闲置算力无法自由流通，优质资源禀赋难以转化为产业发展动能。

三、中国式算力基建破局：告别规模内卷，产业与资本双轮驱动是未来主线

如今算力比拼早已跳出硬件数量竞赛，转向资源调度、全链条整合的综合系统能力，产业评判标准从机柜、GPU 总量，转向有效算力组织调配水平。能否完成算力标准化识别、跨区域动态调配、分场景精准定价，真正对接产业真实需求，是衡量算力基建价值的核心。国内算力基建的发展逻辑也正在发生根本性转变，存量提质、政企清晰分工、资本模式革新，构成行业发展三大主线。

目前，市场已经逐步褪去盲目新建算力项目的热潮，盘活存量成为主流思路。早年各地扎堆建成的中小算力集群适配性差、负载低迷，改造空间充足。通过硬件升级、功能适配、对接细分行业场景，闲置通用算力正在逐步转化为可用高端智算。叠加超算互联网与全国一体化算力网络落地，各地算力节点实现统一统筹调度，“东紧西闲”的区域失衡可能在未来会被有效缓解。

政企边界分工是中国式算力基建的独有优势。政府与国资侧聚焦底层公共基建，搭建算力调度、交易平台，统筹能耗、土地、西部绿电，保障普惠算力供给，统筹跨区域调配、守住算力安全；市场化企业依托灵活机制深耕技术研发与商业化落地，主攻高端训推集群、大模型适配、行业AI方案，满足头部企业前沿研发与商业化服务需求，二者互补化解高低端算力供给失衡问题。

当前的主要问题是，资本层面虽已初步搭建分层融资框架但存有明显短板。算力属于重资产行业，前期投入巨大、折旧周期长、现金流回收缓慢，行业长期高度依赖专项债与银行信贷，融资渠道单一、社会资本参与意愿偏弱。理论上行业需要形成“开发期股权+信贷、运营期 ABS 降杠杆、成熟期公募 REITs 退出” 的完整闭环，但现实落地阻力重重：市场化资金对长周期算力基建观望情绪浓厚，多数中小算力项目盈利稳定性不足，难以达到资产证券化申报门槛；大量存量算力资产缺少标准化退出。产业端解决算力落地使用问题，资本端破解资产流转困境，二者协同发力，是算力破局的关键。

全球 AI 算力竞争，最终比拼的从来不是规模，而是一套能够整合电力、芯片、网络、算法模型、产业场景的系统集成能力。国内算力产业不必照搬海外纯市场化巨头主导的发展模式，依托举国统筹规划、西部独有能源禀赋、国资托底协同的制度优势，持续打磨有效算力的整合调配能力，打通能源、算力、网络、产业场景完整链条，依靠精细化运营、全域统筹、高质量供给走出专属发展路径，才能在全球 AI 算力突出重围。