智能算力服务研究报告（2026年）

(2026年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为国家核心生产力和关键基础设施。当前的算力体系主要由通算、智算和超算三大类构成。以大模型为代表的人工智能技术爆发式演进，使智能算力需求呈指数级增长，成为全球科技竞争的焦点和算力体系建设的重中之重。但智算资源的跨域异构、网络传输瓶颈以及供需匹配痛点，日益制约着产业的发展。本报告正是立足于这一时代背景，重点针对智能算力展开深度探讨。 为破解算力资源协同难题，智能算力服务应运而生。智能算力服务是基于互联网访问，汇聚GPU、NPU等异构计算资源，通过统一的服务接口，按需向用户提供可度量的计算、存储、网络等服务。智能算力服务作为连接智能算力资源与上层行业应用的关键载体，正加速向普惠化、智能化、精益化方向演进，其发展水平直接关系到国家数字竞争力的全局。在此背景下，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所基于在云服务、智能算力服务、算力互联网领域的长期研究积累，组织编写了《智能算力服务研究报告（2026年）》，旨在系统梳理智能算力服务的内涵、体系架构、关键技术、典型场景、市场规模及发展趋势，为政策制定和产业实践提供参考。 本报告首次构建了智能算力服务的三层体系架构，包括智能算力资源层服务、智能算力互联互通层服务以及智能算力应用层服务。报告指出，在算力标识、算网协同、资源池化及异构算力调度等关键技术的支撑下，智能算力服务在高强度计算与并行处理、结果交 付与体验类服务、垂直行业融合与边缘协同等类型场景中不断深化；全球智能算力服务市场保持稳健增长，我国市场增速尤为显著，产业链上中下游新业态、新模式不断涌现。未来，智能算力服务将继续驱动产业呈现出架构部署向“云边端高频协同”演变、服务模式向“任务式交付”升级、产业格局向“算力互联网”聚合、赋能路径向“生态价值”延展的四大核心发展趋势。 期望本报告能够为政府部门、行业企业、研究机构及产业各界提供有益借鉴，共同推动智能算力服务成为像水电一样便捷可用的社会级基础性服务，赋能千行百业智能化转型升级。如有不足，恳请各界批评指正。后续我们将不断更新完善，如需探讨交流可发送邮件至lipeishan@caict.ac.cn。 目录 一、智能算力服务的发展背景....................................................................................1二、智能算力服务内涵................................................................................................4（一）智能算力服务的定义与突出特点............................................................5（二）智能算力服务的重要组成部分................................................................7三、智能算力服务体系架构........................................................................................9（一）智能算力体系架构....................................................................................9（二）智能算力服务体系架构..........................................................................12四、智能算力服务关键技术......................................................................................16（一）算力标识网关技术..................................................................................16（二）算网协同技术..........................................................................................17（三）算力资源池化技术..................................................................................19（四）异构算力调度技术..................................................................................20五、智能算力服务典型场景......................................................................................23（一）高强度计算与并行处理场景..................................................................23（二）结果交付与体验类服务场景..................................................................25（三）垂直行业融合与边缘协同场景..............................................................26六、智能算力服务市场与产业链分析......................................................................28（一）市场规模分析..........................................................................................28（二）产业链分析..............................................................................................30七、智能算力服务发展趋势......................................................................................35（一）架构部署：从“中心化”向“云边端高频协同”演变.............................. 35（二）服务模式：从“资源供给”向“任务式交付”升级.................................. 38（三）产业格局：从“独立发展”向“算力互联网”聚合.................................. 40（四）赋能路径：从“计算能力”向“生态价值”延展...................................... 41附件：智能算力服务的典型场景..............................................................................44（一）长三角（上海）算力互联互通平台实践..............................................44（二）湖北算力互联互通平台运营实践..........................................................46（三）深圳市算力互联网建设运营及赋能实践..............................................48 （四）中国联通“CubeAI”算网模一体化服务平台实践................................. 51（五）成渝（四川）算力互联互通平台协同运营实践..................................53 图 目 录 图1《算力互联互通行动计划》总体框架图...........................................................4图2智能算力体系架构图.........................................................................................10图3智能算力服务体系示意图.................................................................................13图4统一算力标识下的跨主体算力资源标准化互联与匹配.................................17图5算网协同下的算力网络节点架构模型.............................................................18图6资源解耦与可组合架构示意图.........................................................................19图7算网云调度系统.................................................................................................21图8人工智能模型算力需求.....................................................................................35图9“IDC+超节点”的协同范式..............................................................................37图10国家算力互联网服务平台架构图...................................................................45图11湖北算力互联互通体系总体架构...................................................................47图12深圳市智慧城市算力统筹调度平台架构图...................................................50图13全流程智算服务体系架构图...........................................................................52图14成渝（四川）算力互联互通体系架构图.......................................................54 表 目 录 表1全球主要国家算力政策动向总结.......................................................................2表2智能算力服务与云服务、IDC服务存在三大区别和差异...............................7 一、智能算力服务的发展背景 在人工智能技术加速演进的当下，大模型的规模