当前，数字经济已成为全球经济增长的核心引擎。算力作为数字经济的核心生产要素，正以前所未有的深度和广度赋能千行百业。2025年政府工作报告明确提出，加快形成全国一体化算力体系。今年5月，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，推动加快构建算力互联互通体系。

　　算力互联网在数字经济发展中扮演怎样的角色，我国算力互联互通存在哪些机遇与挑战？近日，《人民邮电》报记者专访了中国工程院院士邬贺铨，他从算力发展现状、面对的挑战以及未来发展趋势等多维度进行了分析。

　　随着人工智能的迅猛发展，全社会对算力的需求呈现爆发式增长。算力作为发展人工智能的重要支撑，已经成为数字经济时代的核心基础设施与国家战略竞争焦点。

　　据统计，截至2025年9月底，我国在用算力中心机架总规模达到1250万标准机架，智能算力规模达1053EFLOPS。邬贺铨表示，目前我国算力发展已迈入规模化布局向一体化互联转型的关键阶段。算力总量供需基本适配，通算、智算、超算结构多元适配场景需求，政策体系持续完善，算力互联互通等平台体系建设稳步推进。

　　算力具备公共性、便利性、互通性的特征，决定了其普惠化、协同化是必然发展方向。但算力不能流动，要实现用户和算力资源互通、数据和应用双向流动，亟须加强算力互联和调度，以实现算力的普惠化应用。

　　邬贺铨表示，算力互联旨在解决数据如何接入算力中心以及算力中心之间如何协同等问题。“而算力互联网首先解决的是数据如何入算和上云的问题。”邬贺铨说。

　　当前，我国存在东部数据需求多、西部算力分布较集中的客观条件。“算力互联网是将数据与算力关联起来的一种方式。可以说，面对算力资源调度效率低下、异构算力协同调度难度大的现状，算力互联网应运而生。”邬贺铨说。

　　他进一步解释，算力互联网可以将分配不均的算力和数据互联起来。与传统互联网不同，算力互联网主要是传输需要计算的大量数据，这就要求其具备大带宽、低时延、高确定性、高安全性等特性。

　　从人工智能大模型训练到工业互联网智能运维，从智慧城市精准治理到数字医疗远程诊断，算力的支撑作用无处不在。他认为，目前我国大模型训练的很多场景仍然呈现“大力出奇迹”的效果，即大量计算场景仍然需要大算力来支撑。“算力互联网可以解决算力与数据异地资源跨域分布的问题，更好地使用并带动算力应用发展。”邬贺铨说。

　　当前，我国全力推进算力互联互通体系建设，取得了积极进展。在设施互联方面，建成国家算力互联网服务平台跨域体系，形成“1+M+N”多级平台体系。在资源聚合方面，国家算力互联网服务平台试运行一年来，已完成全国31个省（区、市）算力标识系统全线贯通，累计采集算力标识662万条，接入149家算力提供商，汇集算力资源总量达到163EFLOPS。在新型传输协议方面，中国信通院、中远海科、上海电信和华为联合突破长距RDMA技术，现已在上海商用落地全国首个大模型百公里长距RDMA训推场景。经检验，110km存算拉远训练算效损失小于0.5％、云边协同推理吞吐性能劣化小于0.5％。

　　邬贺铨表示，在推动全国算力互联互通建设过程中还面临一些挑战。在技术异构方面，由于每个算力中心建设时可能用到不同的芯片和计算架构，通常在某个算力中心运行良好的模型和程序在被分配到另一个算力中心后，由于适配性差会导致运转效率低下。“需要通过标准化来解决这个问题。”邬贺铨表示，目前，已经在开发对芯片及计算架构可通用的模型和程序，使其在不同的算力中心都可以良好运行。

　　在算力感知方面，目前国内还缺少相应的算力感知机制。“当下，国内虽然有很多算力，但是如何被感知和使用是亟待解决的问题。”邬贺铨说，需要建立全国的算力感知和调度平台，打通算力供需通道，让算力能够很好地被使用。

　　值得注意的是，尽管现在中国大模型发展迅猛，但模型能力还有很大提升空间。国产算力基本可以支撑推理需求，但高端算力供给不足、万卡算力效能有待提升等问题仍需破解。

　　放眼全球，算力正呈现高速增长态势，特别是智能算力增势迅猛。“十五五”规划建议指出，“适度超前建设新型基础设施”“推进全国一体化算力网建设”。邬贺铨预测，未来五年，我国算力发展仍将处于高速增长期。

　　谈及适度超前建设新型算力基础设施，邬贺铨表示，把握好算力基础设施适度超前建设尺度十分重要。然而，算力应用有任务式和潮汐效应。他举例说明，用户也许这段时间算力任务集中在贵州的计算中心，下一阶段任务就转移到宁夏的计算中心。因此，导致算力较难把握负载，这就意味着如何做到算力供需匹配非常关键。

　　如何更好地推进全国一体化算力网建设，邬贺铨表示，未来，要聚焦算力互联核心命题，强化技术创新与生态协同，补齐高端算力短板，推动算力资源从“规模建设”向“高效服务”转型，构建自主可控、普惠易用、绿色安全的算力互联网生态，助力我国在全球算力竞争中占据有利地位。