中国网/中国发展门户网讯 人工智能由数据、算法及算力三要素构成，实践中三要素受到的关注却大相径庭。数据最为火热，数据权属、数据训练等问题成为显学；算法次之，推荐算法、算法“杀熟”等问题引起反响；算力末之，无论是理论研究，还是实践反响基本上都处于“平淡”状态。事实上，算力在人工智能研发和数字经济发展中，有着举足轻重的作用，一旦其不能满足需求，人工智能尤其是大模型将难以部署，成为我国在国际人工智能竞争中的“短板”。2024年《政府工作报告》明确要求，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。但目前来看，全国算力体系一体化建设在资源布局、地域协调、法律规范、发展机制、安全建设等方面存在障碍，暴露出异构算力布局失衡、算力区域发展差距悬殊、法律规范体系明显滞后、算电协同发展机制缺位、安全与发展未能兼重等五大问题，亟待治理优化。相较于现有研究，本文从建设理念、法律规范、体制机制等方面展开，力图从认识论和方法论层面进行阐述，以期为我国算力体系一体化建设提供决策参考。

全国算力体系一体化建设的时代动因

现有研究对标的是节点性的算力，如某种算力技术或类型的发展，而非全局性的算力体系。因此，有必要区分“算力”和“算力体系”的内涵：广义上的算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力；算力体系则是一个包含硬件设施、软件服务、网络连接、数据流动和安全保障等多个维度的整体框架。一体化算力网是最为典型的一部分，也被视作数字基础设施。故而，全国算力体系一体化建设的站位高于一般意义上的算力建设，会产生更为重要的实践价值。

算力产业发展的内在要求

算力体系一体化建设的直接动因来自算力产业发展的内在需求，背后以产业经济学作为理论支撑。依据产业经济学理论，产业发展是一个具有内在逻辑、不以人的意志为转移的客观历史过程。在这一过程中，产业组织与产业结构的项下要素都会产生影响，其中市场竞争和产业布局两大要素较为明显，一定程度上可视为产业发展的“晴雨表”。从以上两大要素来看，算力一体化建设能够对算力产业发展形成正向推动作用。算力体系一体化建设有利于统一相关市场中混乱的算力类型、算力标准、算力定价等，并在保持适当市场集中度的基础上，缓解寡头竞争市场格局引发的市场准入壁垒高、潜在合谋定价和滥用市场支配地位等问题，加快形成一种更合理的市场关系，实现算力产业的规模效应；算力体系一体化建设中，市场需求驱动机制极易造成资源错配与产业布局失衡，进而提高投入成本，扭曲供需关系，削弱产业整体的国际竞争力。因此，主张构建全国一体化算力网，克服市场自发调节的局限性，充分发挥各区域在技术、人才、资金等方面的优势，形成东、中、西部算力产业的有机联动与互补。如此，便可平衡各区域的算力供需，避免资源浪费和重复建设，并促进产业链的深度融合，为我国算力产业的高质量发展奠定基础，增强其在全球市场中的竞争优势。

数字经济增长的规律导向

数字经济已成为经济发展的主要推力，被视作重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键。依据熊彼特的创新理论，创新是经济发展的关键，其通过“建立一种新的生产函数”，把一种从来没有过的关于生产要素和生产条件的“新组合”引入生产体系，本质上属于“创造性破坏”。数字经济的出现及增长与创新息息相关，《二十国集团数字经济发展与合作倡议》将数字经济界定为“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。数字经济的增长也离不开数据要素价值的释放和产业数字化的推进，这两方面均需要算力体系的支撑，因此一体化建设充分顺应了数字经济增长的规律导向。海量静态的数据本身不是生产要素，唯有经过清洗、分析、计算后才能产生要素价值乃至价值增值，这些活动都离不开算力体系的底层支撑。同理，产业数字化需要数字技术赋能，数字技术的应用又需要算力体系提供运行动力。

数字社会变革的核心驱动

21世纪以来，大数据、区块链等技术陆续出现，但并非每一项技术都可重塑生产力形态。算力通过助力数据分析和算法训练，不但使得机器具备模拟、延展乃至部分取代人类智力劳动的能力，更是对数据这一新生产要素赋能，产生“算力-数据-算法”三位一体的生产力形态，即算力驱动的新质生产力。新质生产力概括来讲，是指创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。这与算力体系一体化建设逻辑契合。算力作为创新性技术，可推动传统生产要素数字化转型，加快实现数据生产要素的价值，并推动两者的深度融合，形成先进生产力质态。此外，算力体系一体化建设还是数字中国建设的关键基座，集中体现在其对“数字基础设施”和“数据资源体系”两大基础的助推作用之上。“数字基础设施”包括网络基础设施、算力基础设施和应用基础设施，一体化算力网正是以信息网络技术为载体，促进全国范围内各类算力资源高比例、大规模一体化调度运营的数字基础设施；“数据资源体系”的目标是畅通数字资源大循环，充分释放数据要素价值。而数据价值释放遵循潜在价值—价值创造—价值实现—价值增值的进程，整个环节又以算法分析和算力计算为驱动，故算力体系一体化建设有着不可或缺的地位。

全国算力体系一体化建设的现状

知悉全国算力体系一体化建设的现状图景，不仅有助于深刻理解发展算力的必然性和必要性，更是把握未来建设完善路径的前提和基础。实践观察需要从3个维度进行：国家政策的一贯立场、法律规范的时下回应和实践布局的整体状况。

国家政策的一贯立场

国家对于一体化算力体系建设始终持鲜明的支持立场，将其纳入国家发展战略，致力于构建满足社会需求的算力基础设施，驱动数字中国建设。但既有政策并未一开始就强调一体化算力体系建设，而是将“东数西算”工程作为前期重点，并形成以该工程为核心的战略布局。2022年2月，国家发展和改革委员会等4部门函复同意京津冀地区、长三角地区、成渝地区、粤港澳大湾区启动建设算力网络国家枢纽节点，“东数西算”工程正式实施；2023年2月，中共中央、国务院发布的《数字中国建设整体布局规划》指出，系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动；2023年10月，工业和信息化部等6部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力；2023年12月，国家发展和改革委员会等5部门发布的《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》（以下简称《算力网意见》）指出，计划到2025年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型。

法律规范的时下回应

仅靠技术突破，无法实现算力向现实生产力的转化，还需要制定相应规范明确技术标准，确立市场投资和数据交易制度。目前，我国算力体系一体化建设的规范体系尚未形成，相关规范数量极少，且多以条款形式散见于其他规范，与数据立法、算法立法存在严重失衡。整体来看，涉及一体化算力体系建设的规范条款，主要是产业促进法和技术标准法，安全防范及监管立法尚处于空白。其中，产业促进部分的规范级别较低、条款内容相对粗糙，可视为宣示性条款。值得一提的是，2024年4月，全国第一部直接以算力命名的地方立法——《芜湖市建设算力中心城市促进办法》正式通过，该办法由总则、算力基础设施建设、算力应用、算力产业培育等7章构成，回答了算力中心城市以什么原则建、谁来建、建什么等堵点问题，但是算力投资、算力交易、算力定价等活动仍需进一步的细节规定。

实践布局的整体状况

对于算力体系一体化建设，有必要从“国家整体”和“区域分布”两个方面展开，以便全面、精准地掌握国内外的整体状况。国家整体层面的算力发展指数取得明显进步，算力产业规模日益壮大，在国际社会上的竞争优势逐渐彰显。《中国算力发展指数白皮书（2022）》数据显示，2021年我国基础设施算力规模达到140 EFLOPS，位居全球第2位。与此同时，区域分布层面的算力建设呈现出东西部的明显差距，且随着算力在数字经济中的拉动作用愈发悬殊。《中国算力发展指数白皮书（2023）》指出，随着智算中心的快速部署，北上广及周边省份地区基础设施算力规模的前期积累优势不断释放，进一步拉大了和中西部地区的差距。

全国算力体系一体化建设的五大问题

从资源布局、地域协调、法律规范、发展机制、安全建设方面进行分析，本文认为我国算力体系一体化建设存在五大突出问题（图1）。

异构算力布局失衡

“东数西算”工程当时就算力方面仅提出了要加强算力服务。然而，算力本身内涵有狭义和广义之分，在类型上包括用途不同的通用算力、智能算力和超算算力。这些算力的用途相对特定，如通用算力用于数据存储、文档处理等常规计算，智能算力则用于深度学习、机器学习等人工智能领域，但实践中的任务是复杂的，更需要将不同类型的计算资源予以整合的异构算力。简言之，在具体应用场景中异构算力需求的满足程度，才是决定算力体系一体化建设的关键。从数据来看，异构算力失衡问题已成现实，《2023智能算力发展白皮书》指出，截至2022年，我国算力总规模达到180 EFLOPS，其中通用算力、智能算力、超算算力规模分别为137 EFLOPS、41 EFLOPS和2 EFLOPS。国家数据局负责人员在就《算力网意见》答记者问时指出，国家枢纽节点建设取得阶段性成果，但通用算力、智能算力和超级算力的合理布局尚未实现。异构算力失衡问题也在产业方面表现出显著的负效应；智能算力的供给短缺，迫使国内产业高度依赖芯片进口。此外，中国科技企业在数据训练上也遭遇算力瓶颈，大模型产品的智能水平和用户体验明显落后于美国ChatGPT、Claude等同类产品，处于竞争劣势地位。

算力区域发展差距悬殊

跨区域、多层次算力高速直连网络尚未完全建立，一定程度上阻碍了西部地区有效承接东部地区算力需求，尤其是高价值的“热数据”计算，最终造成“核心利润留在东部地区、低端运维放在西部地区”的局面。东西部地区的数字经济在“东数西算”工程中被反哺程度不同，而数字经济的差距又会进一步影响算力投资、产业生态，形成恶性循环。有研究指出，算力已经成为拉动数字经济发展的核心驱动力，在区域算力差距悬殊的情况下，区域之间的数字经济协调发展只会落空，反而会不断拉大差距。此外，算力技术、算力人才等要素，也会不断扩大区域发展差距。国家数据局局长刘烈宏指出，东部地区创新能力强、数字经济发展迅速、产业发展相对完善，西部地区数字产业欠发达，人才、资金投入存在短缺现象，算力体系一体化建设还有距离。

法律规范体系明显滞后

由于法律规范明显滞后于现实需求，可能产生4点消极影响：算力建设标准不明，一方面导致国家枢纽节点在开展建设时缺乏指引，极易出现发展偏航或不达标的情况，另一方面不利于跨区域、跨部门共建共享的异构算力资源库；算力市场规范缺失，导致造成市场运行规则模糊不清，特别是智能算力服务定价方面，缺乏透明、公开的法律依据，造成大型企业享有过大的议价空间和竞争优势；产业投资规范滞后，导致企业在投入成本建设算力基础设施或提供算力服务时，担心政策法规的缘故，难以准确预估其经济效益和潜在风险；算力建设监管规范尚不健全，部分服务提供商的技术资质和服务质量虽不合格，但由于目前缺乏严格监管而得以在相关市场活跃，不但损害消费者合法权益，更会破坏算力市场生态。

算电协同发展机制缺位

算力的核心是数据中心运用中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）等各类芯片输出的计算能力，而该过程中离不开电力。2022年，我国数据中心耗电量已达2 700亿千瓦时，约占我国用电总量的3.13%。“东数西算”工程通过利用西部地区的廉价电力，的确降低了服务成本。但是，由于算电协同发展机制缺位，一方面造成单位电力的利用率并不乐观，数据中心能效管理、绿色评价机制设计等方面有待提升；另一方面导致西部算力基础设施“忙闲不均”，整体空置率超过50%，部分地区机房上架率不足10%。然而，即使算力资源未被充分利用，为确保数据安全和设备稳定，设备仍需持续运转，产生无效电力消耗。长远来看，通过压低电力价格提高算力发展指数，进而刺激数字经济的模式难以长久，反而可能导致东西部地区产业格局固化。

安全与发展未能兼重

对于任何数字技术而言，发展与安全是一对需要妥善处理的关系。将发展置于安全之上，任由技术恣意发展，很可能使得技术潜在风险现实化；反之，将安全置于发展之上，不为创新发展留出空间，也会导致智能竞赛中的劣势。基于算力指数与数字经济的正相关关系，“东数西算”工程主要以推动算力指数增长为目标，技术安全问题相对有所轻视。随着全国算力体系一体化建设的不断推进，数据中心和网络传输的安全愈发重要。一方面，算力一体化建设使全国各地算力“连点成线”“连线成网”，一旦网络链路被技术侵入或出现故障，数据丢失和算力延迟将不可避免。另一方面，算力一体化建设意味着海量重要的、带有个人隐私的数据会储存于数据中心，如果数据中心缺乏完备的安全防范制度，一旦出现数据泄露，很可能产生群体性事件，甚至是无法挽回的后果。

全国算力体系一体化建设的治理对策

在明确问题基础上，便可“有的放矢”“因症施策”，通过针对性的对策设计解决问题，助力实现全国算力建设一盘棋，促进数字经济的健康发展（图2）。

培育多元产业生态，加快异构算力一体化应用

异构算力布局失衡的根源是产业生态的单一化，这就要求调整算力发展布局，培育多元产业生态。智能算力是支撑人工智能应用和产业发展的最优解，智算中心建设是算力建设的重中之重。因而，需要加大对智能算力的资金投入和政策扶持，实现智能算力资源供需平衡。

由国家和地方政府出台有关政策法规，通过财税补贴、社会资本引导等措施，推进智能算力发展和应用。2024年5月，厦门市人民政府发布《关于加快推进智能算力发展和应用的通知》，从算力基础设施、智能算力服务等六方面进行扶持，例如，“全市每年设立总额不超过5 000万元的智能算力补贴，支持企业降低大模型开发训练和应用推广成本”。

加强数据、算法与算力的一体化应用，通过实践需求反促多元产业生态。在人工智能三要素的深度融合过程中，异构算力一体化将成为传统“瓦特”产业向数字“比特”产业转化的关键，可激发企业的内生动力，形成一个科学的产业生态。

建立健全“基础理论+技术突破+产业应用”的产学研协作机制，缓解GPU芯片紧缺造成的智能算力短缺难题。譬如，将可扩展处理器（XPU）与CPU配合，可完成原本应由智能算力负责的任务并降低成本。

实现算力的高效利用和精准匹配。通过异构算力平台来汇聚通用算力、智能算力等不同资源，并通过硬件设备、网络通信等技术进行整合，提高算力利用率。此外，平台必须对接用户需求，通过智能网络精准调度异构资源池中的算力，并为用户提供反馈渠道，“盘活”算力资源。

建立跨区域传调机制，实现东西部协同发展

算力区域发展差距悬殊的背后，主要是跨区域的数据传输和算力调度机制的落后，造成西部地区只能从事相对低端的数据存储与延迟分析。同时，西部地区提供的算力服务调度过程中有明显时差和损耗量，难以对东部地区的科技企业形成“虹吸效应”。因此，有必要建立跨区域的数据传输和算力调度机制。该机制可从3个方面展开。

要“摸清家底”，做好“算力账”。不同地区的数据资产和算力资源存在差异，需要做好“算力账”，明确西部地区能够承接东部地区何种类型、何种体量的计算任务。同时，国家算力枢纽、数据中心集群与各地算力设施的“算力账”应保持一致并且动态更新。

根据不同数据特性和地区需求，区分实时性和非实时性任务，实施分类分级的数据传输和算力调度策略。对于离线分析、报表生成等非实时任务，可由西部地区计算；同时，还要鼓励东西部地区签订合作协议，给予西部地区一定的经济补偿或技术支持，如设立转移基金、进行人才援助等。

推进一体化算力网络建设，加快区域资源的无障碍流通。目前，一些地区开展了算力并网探索，但由于利益多元、区域分割和标准不统一，总体还是以“算力局域网”分别发展。本文认为，网络建设应朝着既要“全局统一”又要“环节解耦”的方向前进。“全局统一”指形成东西互补、南北贯通的一体化算力网，提供统一的算力服务；首要重点是打通国家枢纽节点与非国家枢纽节点间的网络主干道，再围绕主干道逐步从地方到区域再到全国实施“连线成网”规划。“环节解耦”是指算力设备提供商、运营商和增值服务商合理解耦，消费者仅需按统一定价支付费用；考虑到网络的时延和丢包问题，应出台政策支持基础电信运营商及相关企业发展新型算力网络技术。

完善法律规范体系，护航算力体系一体化建设

算力体系一体化建设，亦需完善的法律规范体系作为保障。

制定算力标准规范。明确异构算力标准，有利于数据中心合乎规格地发展算力，亦可对跨区域传调机制形成推动作用。具体可由国家部门牵头制定技术标准规范，涵盖算力技术架构、异构算力互联等关键领域，为算力建设提供指引。

引导行业形成市场经营规范。美国《芯片和科学法案》的“护栏条款”对我国研发高端智能算力形成挑战，少数大型科技企业可能恣意定价。鉴于芯片成本和算力技术的变化，当前不宜由政府强制性规定市场经营规范，建议行业自发探索统一计费、统一交易、统一结算的商业习惯，同时政府要规范同质化竞争，避免寡头企业合谋定价或滥用市场支配地位。

落实企业参与算力基础设施建设的细则规定。一方面，以《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》）为参考，制定算力资源产权政策，明确企业投资算力基础设施及其产出的权属。另一方面，要划出法律红线，出台算力基础设施建设与运营法规，提供合规行为指引。

健全算力市场监管规范。算力市场监管的缺位，将会造成算力市场良莠不齐，损害消费者的合法权益。为此，应要求企业建立算力合规体系，通过监测、评估、审计等措施，保障算力服务合法合规。对于消费者权益保护，一方面要设置投诉举报途径，另一方面也要落实违规行为的快速响应机制，对不合规企业进行及时查处，包括罚款、停业整顿、吊销执照等措施。

落实算电协同发展机制，确保算电一体化融合

《算力网意见》明确提出，计划到2025年底，算力电力双向协同机制初步形成，但该意见未深入阐释双向协同机制的内涵及实现路径。本文认为，首先要明确该机制的核心是“算随电走”，即数据中心集群向绿色能源基地迁移，形成“算电一体”的新型供能体系。在此基础上，协同发展机制还要求深化数据中心与电力系统的耦合性，以满足更高标准的电能使用效率、可再生能源利用率。这种耦合性可从2个方面推进。

算力赋能电力智能化。传统电力系统关注电力资源的生产和静态存储，但数字社会对电力需求飙升，电力系统必然要智能升级。通过引导算力企业进军新能源行业，或者联合电力企业进行数字化转型，将数据中心的算力资源用于赋能电力系统，实现智能升级。

电力智能化反促算力发展。智能电力系统可加持算力综合发展，以《算力网意见》中的“源网荷储”为例，通过整合本地电源侧、电网侧、负荷侧资源能够增强数据中心的存储能力，“电源、电网、负荷、储能”的融合又可改善网络运载能力。应当指出的是，算电协同机制离不开技术支撑，算力技术的迭代能够提供质量更优的算力服务，电力技术的迭代则可提供绿色低碳的电力服务。例如，深圳海兰云数据中心科技有限公司建设的全球首例商用海底数据中心，可以将传统制冷的电能消耗从总耗电量的1/3压低至10%。

重塑一体化建设理念，统筹算力安全与发展

对于算力体系一体化建设而言，安全与发展缺一不可。国家已认识到算力安全的重要性，提出从基础设施安全、网络安全、数据安全等多个维度，加强一体化算力网络安全防护能力。但目前，既有政策只是从侧重发展过渡到重视安全，而真正的安全与发展并重应以融贯论为根基。

统筹网络安全与发展。一方面，由国家网信部门落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法规，健全网络安全防护机制，加强对网络流量、行为日志等安全监测，就异常情况预警并通知有关部门。另一方面，由各地政府出台产业促进法规，加大对网络基础设施的扶持，鼓励高校、研究机构与企业研发新型网络技术（如中国科学院“高通量低熵算力网”），促进技术成果转化。

统筹数据安全与发展。区分数据中心存储的公共数据、个人数据与企业数据，实施差异化保护策略。对核心数据实行严格管理，包括加密存储、数据脱敏等技术手段，确保数据全生命周期的安全可控。同时，依据《数据二十条》区分原始数据和衍生数据，明确企业的资源持有权、加工使用权、产品经营权，激发数据要素的市场活力。

统筹算力基础设施安全与发展。构建覆盖数据中心安全的全栈防护体系，支持云平台建立安全检测、通报预警、应急响应与处置机制，定期对工作人员进行培训。此外，以绿色数据中心集群、城市算力网等重点项目为依托，通过基础设施不动产投资信托基金吸引社会资本，加大新型基础设施建设。

统筹产业生态安全与发展。通过简化审批流程、降低准入门槛等措施优化营商环境，吸引企业投资算力产业，推动全产业链生态建设。同时，引导算力行业自觉形成算力技术标准、交易行规、指标体系等有关内容，促进算力市场的竞争活力和良性发展，待时机成熟再由国家立法部门将相关内容提升为法律、部门规章、地方性条例。

（作者：洪涛、程乐，浙江大学光华法学院。《中国科学院院刊》供稿）