一次算力政策研讨实录：算力调度的七个问题

未来五年（2026年-2030年）被认为中国算力产业发展的关键阶段。

AI产业的快速发展对算力产业提出了更高的要求。中国算力产业目前的挑战包括但不限于，资本支出规模处于劣势，先进AI芯片供应受限。企业在不断思考，如何把芯片、算法、能源、网络等要素组合成一个效率更高、成本更低的系统，让算力形成可持续的商业回报（相关报道详见《中国算力，以何强壮》）。

这些不仅是市场关注的问题，也是政策研究部门关注的问题。

2026年两会前夕，在国家信息中心的支持下，《财经》将2026年初的一次算力政策讨论与意见征集，梳理出了七个关键问题。这次国家信息中心组织的讨论主要聚焦“算力调度”对产业发展的价值，参与者以电信运营商、科研院所、咨询机构的专家为主。

国家信息中心是国家发展改革委直属事业单位，长期进行全国一体化大数据中心、“东数西算”工程、全国一体化算力网等政策研究。多年来，国家信息中心在不断组织大型科技公司、创业公司、咨询机构、科研院所等进行算力领域的专题讨论和意见征集。

在历经多年的长期研讨中，各方对“算力调度”的理解不断深化，并逐渐达成了一些共识：

算力调度，是充分利用现有算力，减少闲置资源，实现合理配置的重要方法。算力调度的复杂度，要远超水电的调度。水电是同质的物理资源，但算力是高度异构和非标准化的。全国算力调度“一张网”的建设，不能只靠行政指令推进，而是通过政府搭台、标准引领、市场运作的综合模式，让全国一体化算力网真正高效运转起来。

中国算力产业布局中，产业政策一直发挥着重要作用。其中有两大关键节点——2022年2月，“东数西算”工程启动。2023年12月，全国一体化算力网政策出台。在这些政策引导下，中国算力区位布局正变得更合理。过去几年数据中心分散建设的情况已有好转。算力背后的绿电占比在提升，网络成本也在持续下降。

国家数据局2025年5月数据显示，枢纽节点地区新增算力占全国新增算力的60%以上。截至2024年末，中国算力中心标准机架数超过900万，算力规模达到280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算，FP32），位居全球前列。算力中心平均电能利用效率（PUE）降至1.46。

算力调度，被认为是下一步提升资源配置效率、降低全社会创新成本的重要方向。

以下为核心内容（在保留原意基础上略作编辑）：

一、为什么业内常常用“调度”一词来描述算力资源的配置过程？

国家信息中心大数据发展部专家：“调度”这个词带有典型的时代色彩。就像农业经济时代的水资源调度、工业时代的电力资源调度，它指的是一种形态的物质从一个地方转移到另外一个地方，以促进资源跨区域调配，实现整体的供需匹配平衡。

数字经济时代，算力像水力、电力一样成为重要的社会资源。为解决区域供需错配问题，需要将算力资源、算力能力通过某种形式进行调配，以解决算力资源丰沛地区供多用少、产业发达地区算力资源供不应求的问题。

由于算力和水力、电力类似，都是解决跨区域供需不匹配问题。因此，行业内逐步形成共识，用算力调度来描述跨区域算力资源、算力能力的供需匹配。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：算力正在逐渐成为社会化的公共基础设施。过去，企业购买服务器就像每家每户打井取水、自产自销。现在，市场希望算力能像水电一样，能够被随取随用。

之所以说是“调度”，是因为算力资源在物理空间和时间上是不均衡的。东部需求大但电力贵，西部资源多但本地需求少，且不同行业、不同时间的算力潮汐现象明显。因此，这需要根据计算任务的紧急程度、成本预算和所需的芯片类型，主动规划该去哪里执行。

“调度”体现了对算力资源供需匹配的主动管理。它可以通过全局优化，让计算任务与算力资源实现高效匹配。可以说，这种方式不只是技术跃迁，也是资源配置模式的变革。

北京邮电大学科研院副院长姚海鹏：算力调度需要在跨地域、跨层级、跨架构的复杂环境中，对算力（计算能力）、运力（网络传输）、存力（数据存储）与电力（能源供应）等资源综合编排并优化配置。

算力的调度，不仅要考虑计算任务的先后，更要权衡地理空间的距离、电力资源的成本、网络传输的带宽，以及碳排放的指标。“调度”算力，可以突破物理局限、跨越行政边界，在全社会范围内实现要素自由流动与全局最优匹配。

二、算力真的可以调度吗，算力调度的资源究竟是什么？

国家信息中心大数据发展部专家：一直以来有一种误解，就是认为算力调度，调度的是算力本身。其实，从技术上看，算力调度的内容和水电这种物理资源有很大不同。

水利调度，指自然界的水资源调度。电力调度，指电子在电网中的转移。算力调度，调度的并不是物理形态的算力。因为芯片、服务器、机房设施是无法移动的。

算力调度的实质，是调出方的数据和任务在算力网中移动传输，利用调入方的算力设施、算力能力进行处理。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：算力调度的复杂度，要远超水、电的调度。水、电的调度，是通过水网、电网，将水资源、电资源转移到其他地方。比如，将南方的水资源通过南水北调工程调配到北方，将西部的电资源通过西电东输调配到东部。

但算力调度，不能简单理解成，瞬间把内蒙古和贵州的芯片、服务器、机房设施搬到北京和上海这些东部一线城市。严格来说，算力调度的是“计算任务”，通过网络将任务和数据分发到不同节点执行，最终实现算力资源的灵活分配。

从技术可行性上看，通过高速网络和虚拟化技术，我们已经能够把一个人工智能训练任务或者渲染任务，拆解并发送到几千公里外的闲置服务器上运行，运行完再把结果传回来。

当然，这种调度也是有物理边界的，它受到网络时延和带宽成本的制约。

中科院计算所高级工程师唐宏伟：“算力调度”调度的是程序和数据，即将程序和数据通过网络传输到合适的算力上去计算的过程。它的核心是计算任务的分配与全生命周期的协调。

具体来说，我们调度的对象首先是“程序”。它能够把用户的业务需求(如训练一个模型)，用计算机能读懂的指令表达出来。不同芯片架构和算力特性不同，程序通常需要进行针对性优化，才能更高效地利用算力。参与调度的还有“数据”， 调度时需要决定，是把数据传输到远端算力节点计算，还是就近完成处理，因为这涉及传输成本与时间成本的权衡。

最后，也是最常被忽视的，还包括能源。通过调度，我们可以把计算任务分配在西部可再生能源丰富的地方，或者利用电价低廉的波谷时段执行。

中科院计算所研究员赵晓芳：算力调度是在计算任务与算力资源之间建立高效智能匹配机制，让适合跑远路的数据去远方，让必须留下的任务在本地，实现有条件的动态平衡。

对于自动驾驶这种毫秒级响应的任务，很难调用远端算力资源，必须就近使用算力，解决低时延需求。而对于离线的电影特效渲染、大模型预训练或者生物基因测序等任务，它们对实时性要求不高，完全可以把这种计算任务调度到西部算力资源进行计算。

中国国际工程咨询有限公司淳于瀚中：算力调度是一个由计算、网络、存储、电力设施及资源统筹机制构成的复杂系统工程。它不仅要追求成本、效率与碳排放的“最优解”，更需兼顾数据流通的安全性、任务执行的稳定性，以及算力资源的适配性。

三、与电力调度、水利调度等物理资源的调度相比，算力调度有哪些异同？

国家信息中心大数据发展部专家：算力调度与水利调度、电力调度具有相似的宏观目标，都是为了解决资源在空间和时间上的分布不均衡问题，促进跨域资源互补与供需平衡，实现“削峰填谷”的系统优化。

在这一战略理念引领下，“东数西算”与“南水北调”“西电东送”有着类似的战略考量。它们可以说是一脉相承，共同承载着提升国家资源整体配置效率、支撑经济社会协调发展的重要使命。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：电是标准化的同质产品，无论是水电还是火电，进入电网后都是相同的电子，不仅容易计量，也容易替代。

但算力是高度异构和非标准化的。比如，英伟达、华为的AI芯片架构不同，这些AI芯片和通用的CPU（中央处理器）架构也不同。因此，不同的芯片，无法像水电那样简单混合使用，这给调度带来了极高的适配难度。

此外，水和电的传输是相对单向的，且“无状态”。算力调度是双向传输且“有状态”的。“有状态”指的是，计算任务需要输入数据，计算完成后还会产生新的数据结果，且对网络延时极度敏感，毫秒级的抖动都可能导致计算失败。

四、一些企业提出了云、网等相关概念，全国一体化算力网与它们有哪些区别？

鹏城实验室高能云计算研究所所长余跃：全国一体化算力网是一个综合性的国家算力数字基础设施体系。运营商的相关实践是这一体系中的重要组成部分，它能为完善全国一体化算力网建设提供强有力的网络保障和技术支持。

北京邮电大学科研院副院长姚海鹏：运营商网络是全国一体化算力网的重要组成部分。全国一体化算力网建设的核心目标，是实现算力资源像水电一样在“网”中跨地域、跨主体的高效调度与普惠服务。实现这一目标，必须要依托运营商的网络设施。

除了运营商网络，其他创新型网络，也是全国一体化算力网的组成部分。华为、阿里等头部企业，地方国资、民企所建的算力网络，也需要接入全国一体化算力网，形成全国算力“一张网”。总体看，全国一体化算力网的内涵超越单纯的通信网络，它更关注如何通过网络智能调度和匹配分散在全国的算力资源，形成统一、普惠、易用的基础服务能力。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：全国一体化算力网与运营商网络有一定区别。全国一体化算力网聚焦于，将多源异构的算力在区域空间范围的一体化联通整合。它更强调算力、网络、数据、电力等协同运营。运营商网络更注重将算力资源与算力调度能力深度融入通信网络中。

五、目前市场上关于算力调度的不同讨论和不同理解主要集中在哪些方面？

中国移动集团级首席专家张昊：从技术经济账来看，有人担心跨域调度的网络成本是否会抵消掉西部电价的优惠。如果为了省1元电费要花2元网费，那么调度的商业逻辑就不成立。同时，由于不同厂商的芯片架构、软件生态存在差异，模型应用跨厂商、跨架构调度往往面临着复杂度高和成本高的技术痛点。

中科院计算所研究员赵晓芳：从商业机制来看，算力资源掌握在不同的云计算厂商、电信运营商和地方国企手中。不同企业在业务上存在竞争关系，这会涉及算力定价和利益分配的难题。

数据安全也是一大讨论点，一些客户担心数据一旦被调度出本地，其隐私和主权难以被保障。因此，未来算力调度的核心问题是，构建一个既能覆盖网络传输成本，又能平衡各方利益，还能保障数据安全的成熟机制。这样才能更好地促进全国算力资源高效利用。

六、算力调度对全国一体化算力网建设的重要作用是什么？

国家信息中心大数据发展部专家：算力调度是全国一体化算力网的“神经中枢”和“操作系统”。可以说，算力调度让数据中心这种物理设施变得更灵活了。它决定了数据中心究竟是个孤岛，还是一个能够实时、动态响应社会经济发展需求的智能资源池。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：首先，做好调度的重要作用是，它可以把闲置的碎片化算力资源整合起来。这将提升国家整体算力设施的利用率，减少重复建设造成的浪费。

其次，调度是实现“算电协同”的关键抓手。只有通过灵活调度，才能真正把高能耗的计算任务引导到西部风光水电丰富的区域，让数据中心用上绿色能源，这是实现双碳目标的重要路径。

更深层次看，算力调度能够降低全社会的创新成本。一方面让中小企业能像使用水电一样方便地使用数据中心的算力，无需自己购买昂贵的硬件。另一方面，也能通过超大规模算力的联动来服务国家战略。

七、全国算力调度“一张网”应该如何建设？

国家信息中心大数据发展部专家：建设全国算力调度“一张网”，仅铺设网络光纤、建设数据中心是远远不够的，它是一项涉及标准制定、平台搭建和机制创新的系统工程。

国家信息中心大数据发展部算力经济处专家：具体来讲，可以包括以下几个方面。

其一，必须“标准先行”，要建立统一的算力网标准和度量衡，让不同厂商、不同架构、不同芯片的算力能在统一的调度框架下被识别、管理和调用，这是互联互通的前提。

其二，要明确以“监测为基、调度为核”的建设思路，构建多层次的“调度平台”。其中既要有国家级的顶层枢纽负责跨区域的监测调度，也要有区域和行业的节点负责微循环，形成涵盖枢纽级、省级、行业级的全国一体化算力监测调度平台体系。

其三，要构建可持续的算力调度运营服务机制，通过成熟的市场化撮合与价格发现机制，促进算力供需双方进行快速匹配及灵活交易。这背后需要用价格信号来引导资源流动，解决谁受益、谁付费的问题。

最后，安全是底座，建设过程中必须同步构建跨域安全传输和隐私计算体系，确保数据在调度过程中“可用不可见”。

总体看，全国算力调度“一张网”的建设，绝非单纯依靠行政指令推进，而是通过“政府搭台、标准引领、市场运作”的综合模式，实现全国一体化算力网的真正高效运转。

（国家信息中心专家团队包括：国家信息中心大数据发展部副主任王建冬、算力经济处处长郭明军、算力经济处副处长贾一苇、赵正博士、郭巧敏博士、马骁博士等）

本文来自微信公众号“财经AI湃”，作者：吴俊宇，36氪经授权发布。