一、引言：從算力焦慮到資源浪費(fèi)的悖論
隨著人工智能、大模型、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)不斷推進(jìn)，算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心底座，其戰(zhàn)略地位日益凸顯。然而，現(xiàn)實(shí)中“算力焦慮”與“資源浪費(fèi)”并存。部分中小企業(yè)、高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)、地方政府面臨算力獲取難、用不起的問題；與此同時(shí)，大量已投入建設(shè)的智算中心存在資源使用率偏低、算力閑置、負(fù)載不均等問題。這種供需錯(cuò)配，不僅影響產(chǎn)業(yè)效率，也制約了新質(zhì)生產(chǎn)力的釋放。
激活閑置算力資源，不再是單一層面的技術(shù)優(yōu)化問題，而是亟需從供需機(jī)制、資源組織、平臺(tái)支撐到政策治理的一體化重構(gòu)，是推動(dòng)我國數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略抓手。
二、構(gòu)建算力激活新格局的四大路徑
（一）供需重構(gòu)：推動(dòng)“算力即服務(wù)”，實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)高效調(diào)度
首先，要打破傳統(tǒng)“建設(shè)即使用”的孤島式供給模式，全面推行“算力即服務(wù)（Computing as a Service, CaaS）”，通過云平臺(tái)將分散的算力資源虛擬化、平臺(tái)化、服務(wù)化。通過構(gòu)建跨平臺(tái)、跨區(qū)域的算力資源池，形成可調(diào)度、可共享、可分發(fā)的資源格局。引入AI調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)資源與任務(wù)的精準(zhǔn)匹配，推動(dòng)分布式推理和輕量模型的落地應(yīng)用。
例如，建立區(qū)域算力調(diào)度中心，通過統(tǒng)籌調(diào)配不同機(jī)構(gòu)、不同地區(qū)的算力資源，實(shí)現(xiàn)邊緣與中心協(xié)同、低峰與高峰互補(bǔ)，從而最大限度釋放資源效能。
（二）技術(shù)融合：打通異構(gòu)架構(gòu)，提升資源復(fù)用與協(xié)同效率
算力資源的異構(gòu)性是影響其高效利用的主要技術(shù)挑戰(zhàn)之一。目前，GPU、CPU、NPU、FPGA等多種芯片在不同應(yīng)用場(chǎng)景中各有優(yōu)勢(shì)。應(yīng)推動(dòng)構(gòu)建統(tǒng)一的調(diào)度和管理平臺(tái)，打通底層架構(gòu)差異，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)算力的高效互通。
在此基礎(chǔ)上，推進(jìn)容器化、虛擬化、編排技術(shù)的深度應(yīng)用，提升任務(wù)遷移與資源彈性分配能力。同時(shí)，探索AI原生的算力調(diào)度機(jī)制，讓AI更好地服務(wù)于AI本身。通過軟硬協(xié)同，不僅能提高整體利用率，也為未來“算力網(wǎng)絡(luò)”的建設(shè)奠定基礎(chǔ)。
（三）生態(tài)協(xié)同：建立市場(chǎng)化交易機(jī)制，激活長(zhǎng)尾創(chuàng)新需求
除了提升供給效率，更要釋放需求潛能，尤其是長(zhǎng)尾市場(chǎng)。應(yīng)構(gòu)建靈活、開放的算力交易機(jī)制，推動(dòng)算力按需供給、按使用付費(fèi)，降低中小企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的使用門檻。
地方政府可結(jié)合本地產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，打造典型示范場(chǎng)景，如政務(wù)數(shù)據(jù)處理、醫(yī)療AI分析、視頻渲染等，通過實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用帶動(dòng)算力消費(fèi)。依托行業(yè)聯(lián)盟與公共服務(wù)平臺(tái)，引導(dǎo)高校、研究機(jī)構(gòu)等資源提供方參與市場(chǎng)交易，實(shí)現(xiàn)科研與產(chǎn)業(yè)互促共融。
（四）政策引導(dǎo)：從“補(bǔ)貼建設(shè)”轉(zhuǎn)向“綠色普惠”
過去以補(bǔ)貼驅(qū)動(dòng)建設(shè)的方式，已難以滿足當(dāng)前發(fā)展的需求。一方面，要防止“建而不用”“補(bǔ)而無效”的現(xiàn)象重復(fù)上演；另一方面，更應(yīng)精準(zhǔn)定位補(bǔ)貼目標(biāo)與政策方向，向綠色低碳、國產(chǎn)替代、普惠使用傾斜。
建議出臺(tái)分級(jí)分類的支持機(jī)制：對(duì)頭部企業(yè)提供大模型研發(fā)專項(xiàng)支持，對(duì)中小企業(yè)實(shí)施算力券普及、按需補(bǔ)貼，對(duì)高校科研提供基礎(chǔ)算力保障。在政策執(zhí)行過程中，強(qiáng)化事中事后監(jiān)管，引入第三方評(píng)估和績(jī)效考核，推動(dòng)補(bǔ)貼資金真正用在“刀刃”上。
三、北京實(shí)踐：從理念創(chuàng)新到機(jī)制落地的樣本經(jīng)驗(yàn)
作為數(shù)字中國的重要節(jié)點(diǎn)，北京在推動(dòng)算力資源高效利用與普惠化發(fā)展方面，已探索出一套可復(fù)制、可推廣的路徑。
1. 制度先行，構(gòu)建區(qū)域統(tǒng)籌機(jī)制
北京出臺(tái)《算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)施方案》，通過頂層設(shè)計(jì)推動(dòng)區(qū)域算力統(tǒng)籌調(diào)度，建設(shè)城市級(jí)算力調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)跨園區(qū)、跨機(jī)構(gòu)資源整合。在資源普及方面，發(fā)放“智能算力券”，惠及中小微企業(yè)與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，提升其應(yīng)用AI技術(shù)的能力。
2. 技術(shù)攻堅(jiān)，構(gòu)建異構(gòu)調(diào)度與綠色體系
北京聚焦異構(gòu)算力調(diào)度與綠色低碳目標(biāo)，推動(dòng)“液冷數(shù)據(jù)中心”“智能能效控制系統(tǒng)”等綠色智算設(shè)施發(fā)展。通過“1度算力”計(jì)量機(jī)制，創(chuàng)新性將算力消耗量轉(zhuǎn)化為可量化指標(biāo)，便于資源精準(zhǔn)分配與補(bǔ)貼。
3. 應(yīng)用驅(qū)動(dòng)，打造示范場(chǎng)景
聚焦政務(wù)、醫(yī)療、影視等重點(diǎn)行業(yè)，推動(dòng)算力在真實(shí)場(chǎng)景中落地生根。如醫(yī)療AI輔助診斷平臺(tái)、政務(wù)大模型信息交互系統(tǒng)等，均體現(xiàn)出北京在場(chǎng)景牽引、技術(shù)轉(zhuǎn)化與公共服務(wù)融合方面的優(yōu)勢(shì)。
4. 構(gòu)建多方共建生態(tài)
依托高校、科研機(jī)構(gòu)、頭部科技企業(yè)，北京打造智算生態(tài)聯(lián)盟，推動(dòng)軟硬件協(xié)同創(chuàng)新、開源社區(qū)共建和賽事激勵(lì)機(jī)制建設(shè)，激活產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源互動(dòng)，推動(dòng)“技術(shù)平權(quán)”和“價(jià)值共生”。
四、結(jié)語：邁向綠色、普惠、可持續(xù)的算力發(fā)展新階段
算力不僅是新基建的重要組成部分，更是新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵變量。激活閑置資源，不僅能緩解資源瓶頸，更能釋放潛在創(chuàng)新活力。下一階段，我國應(yīng)加快構(gòu)建“多層級(jí)、強(qiáng)協(xié)同、智能化”的算力基礎(chǔ)設(shè)施體系，在保障效率、公平與可持續(xù)之間實(shí)現(xiàn)平衡。
從算力的提供者到使用者，從政策制定者到市場(chǎng)參與者，需協(xié)同發(fā)力、系統(tǒng)推進(jìn)，讓算力真正“用得上、用得起、用得好”。唯有如此，才能將“數(shù)字紅利”真正轉(zhuǎn)化為“發(fā)展實(shí)效”，助推中國從“算力大國”走向“算力強(qiáng)國”。
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