普惠算力发展报告2026年

普惠算力发展报告（2026年）总结

一、发展概述

• 国家政策统筹布局：普惠算力已上升为国家发展重点，政策体系逐步完善，从基础设施层面对中小企业、科研机构提供普惠算力资源，降低使用成本和门槛。地方配套政策密集落地，形成上下协同发展格局。
• 产业需求持续释放：算力需求主体多元化，包括中小企业、高校科研院所、个人开发者等，但中小主体面临获取门槛高、使用复杂度高、成本压力大、效能转化难等痛点。
• 技术政策双轮驱动：政策扶持与技术突破推动普惠算力进入快速发展期。政策层面包括财政资金引导、标准规范先行等；技术层面包括算网融合、资源智能调度、轻量化服务、Token 级计量等技术突破。

二、普惠算力定义及内涵

• 普惠算力定义：以服务化为核心，通过标准化、可计量的方式，向广泛社会经济主体提供高效、易用、可负担的算力资源的新型供给模式。
• 普惠算力核心属性：服务化、标准化与可计量体系、普惠性。
• 普惠算力与大规模专属智算服务对比：普惠算力面向中小 AI 企业、开发者、工作室等普惠群体，采用轻量化、大众化、低成本算力基础设施，打散池化全域闲置算力，降门槛、按需碎片化供给。
• 普惠算力建设目标：用得上、用得起、用得会、用得值。
• 普惠算力核心特征：可及性、可负担性、易用性、可观测性、安全性。

三、技术体系与典型案例

• 普惠算力技术体系：构建五层闭环技术体系，包括基础设施层、资源调度层、服务供给层、应用赋能层、保障支撑层。
• 关键核心技术：异构算力调度、算电协同适配、Serverless 架构、算网深度融合、超节点管控、Agent 智能服务、AI 工厂。
• 典型案例：中国电信海南分公司气象局智算云服务项目、中金数据乌兰察布零碳算力基地项目、中国电信天翼云与息壤算力调度平台 2.0、Alaya SuperPods 超节点算力融合管控方案、元景万悟 Agent 开发平台、九章智算云 AI 工厂落地实践案例。
• 多元落地模式：政府引导模式、市场运营模式（算力超市、算力银行、普惠套餐、算力投资）、生态协同模式（“算力+模型+应用”一体化、“政产学研用”协同）。

四、普惠算力发展的现实挑战

• 算力供需匹配度不足：部分存量算力资源利用不充分，高端算力供给相对偏紧，区域空间维度和算力品类维度均存在供需错配问题。
• 核心技术存在短板：硬件供应链、软件生态、产业人才等方面存在短板，影响普惠算力规模化落地。
• 运营成本居高不下：电力能耗成本、运维与适配成本、融资成本等导致算力普惠化面临经济阻碍。
• 标准生态体系有待完善：缺乏统一的计量、定价、服务标准，算力资产确权、质押、交易的金融体系不完善，安全与合规层面存在风险。

五、未来发展展望

• 用户普惠化：算力成为基础生产资料，推动算力走向全民全域普及。
• 产品差异化：形成分层错位发展格局，不同市场主体构建差异化产品与服务体系。
• 技术自主化：海量需求牵引技术自主国产化升级，加速国产技术迭代升级。
• 产业生态融合化：跨界融合催生数字经济新业态，算力与各行各业深度融合，催生智能原生新业态、新模式、新产业。

关键数据

• 我国日均Token调用量从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的超140万亿，增长超千倍。
• 九章智算云Alaya NeW Cloud通过整合闲置算力使成本降低40%。
• 某具身智能企业用Serverless应对潮汐需求，较裸金属模式节省82.1%的算力预算；某高校实验室使用标准算力包后，每月费用从4万元降至1万元，成本降低75%。
• 某制造企业AI质检GPU利用率从30%升至85%以上，单位Token成本降低55%；某生物医药企业算力利用率从14.4%提升至56%，Token效能提升近4倍；某数字人企业训练周期缩短60%，推理算力成本下降60%。

研究结论

• 普惠算力是算力资产的服务化转型，是算力向全民普惠发展的关键路径。
• 普惠算力发展面临多重挑战，但政策与技术双轮驱动推动其进入快速发展期。
• 未来普惠算力将呈现用户普惠化、产品差异化、技术自主进阶化、产业生态融合化四大发展趋势。