图为工作人员在贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室算力中心作介绍。 记者 杨文斌 摄

图为位于宁夏中卫市的西部云基地国家（中卫）数据中心中国联通数据中心机房。 记者 王鹏 摄

我国计算产业正在自主创新中快速发展，呈现出开放、开源、全球化三大趋势。专家认为，面对人工智能在各行各业加快应用带来的海量算力需求，我国计算产业亟须抓住机遇，构建算力新体系，打造世界级新产品。

数字基础设施量质齐升

工业和信息化部3月17日公布的数据显示，2024年我国数字基础设施量质齐升。截至2024年末，全国在用算力中心标准机架数超过880万，算力总规模较上年末增长16.5%。

作为数字经济时代的核心生产力，算力对经济的巨大拉动作用已经显现。中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，算力每投入1元钱，就将带动3至4元的GDP增长。

在数字经济大省浙江，去年数字经济核心产业增加值突破1万亿元。据介绍，在推进数字浙江建设进程中，于2020年投入运营的浙江省鲲鹏生态创新中心为浙江数字经济的发展提供了技术支撑和创新动力。

作为国产算力的中坚力量，在硬件层面，鲲鹏CPU展现出强大竞争力，部件、整机实现全量自主创新，构建起坚实的自主创新产业链；在基础软件领域，以开源欧拉、开源高斯为代表的开源项目蓬勃发展，不断丰富和繁荣软件生态，为浙江数字产业发展提供了源源不断的活力。

今年的政府工作报告提出，“激发数字经济创新活力”，并作出了“优化全国算力资源布局”等具体部署。

IDC等机构认为，2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，并在2028年达到2781.9EFLOPS。当前，我国算力总规模已位居全球第二，但仍存在算力资源供给紧张和不能有效利用的矛盾情况。算力规模的高速增长和供需错配等挑战将为国产算力的未来发展提供新空间。

三大产业演进趋势渐明

专家认为，目前计算产业变革呈现出三大趋势：一是算力架构的开放特性加速了端、边、云全场景的快速协同发展；二是算力生态共建正在替代单边创新；三是计算产业的全球化趋势愈发清晰。

在业界看来，当前算力领域的技术路线正向多元化、多维度演进。受限于封闭架构的短板，传统的X86架构难以形成生态，而ARM架构的开放模式，将成为未来通用算力的主流选择。数据显示，当前全球算力大约80%属于ARM架构，其中99%的手机采用的都是ARM芯片，国内的鲲鹏和飞腾以及国外都有基于ARM架构的产品。

近日，DeepSeek的开源实践，推动了人工智能技术的普及和应用。在算力领域，开源同样带来了生态的繁荣。例如，鲲鹏联合超过6000家合作伙伴构建的“技术乐高”模式，就证明了开源协作的强大生命力。

开源、开放的生态也让计算产业打开了全球化的新格局。通过携手合作，产业各方开始充分发挥自身优势，通过资源共享与互补，联合打造更具竞争力的解决方案，共同开拓国际市场，为全球客户提供创新产品。

以鲲鹏生态为例，近年来，通过开源、开放，鲲鹏打造了从芯片、整机到操作系统、数据库的自主创新生态。数据显示，截至目前，鲲鹏生态已发展超过335万鲲鹏开发者，面向硬件、软件和应用全面创新。

迎接人工智能时代新机遇

业内人士指出，随着人工智能应用场景的爆发式增长，算力需求呈现快速攀升态势。正如当年互联网推动PC快速普及和升级一样，如今人工智能的大范围落地应用也将激活对算力的庞大需求。

今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。多家机构认为，“人工智能+”行动将重塑所有产业，DeepSeek的火爆更为大模型应用落地提供了催化剂，不仅将加速各行各业的智能化转型，更将驱动中国计算产业升级。

IDC最新数据显示，2025年，中国人工智能市场总规模将达到511.3亿美元，同比增长34.8%，预计到2028年市场规模将达到1010亿美元，年复合增长率达到25.5%。

面对人工智能时代的新机遇，专家认为，我国计算产业应抓住这一历史性机遇，打造世界级新产品，构筑坚实的算力底座。一是要构建自主创新的算力新体系。IDC发布的2024年中国服务器市场报告显示，自主算力鲲鹏系服务器市场份额占比已达20%以上，覆盖了金融、运营商、政府、互联网等核心场景。二是要打造开放开源的自主软件生态。据IDC报告，在中国服务器操作系统领域，2024年开源欧拉系份额达到50%，累计装机量突破1000万套；据沙利文数据，2024年openGauss在关系型数据库中占比28.5%，超过MySQL和PG，成为三个主流开源数据库技术路线之首。三是要构筑根植中国、面向全球的通用计算产业。工业和信息化部数据显示，2024年开源欧拉用户数量超过380万，为全球150余个国家和地区提供服务。

专家预测，未来几年，人工智能技术普及将推动算力需求出现爆发式增长。我国计算产业将通过在根技术上的自主创新突破，实现性能提升和成本优化，助力人工智能技术的规模化商用和千行百业的智能化转型，并逐渐走向全球市场，打造面向人工智能时代的通用算力底座。（记者 吴蔚）