工业和信息化部、国家发展改革委近日联合印发的《电子信息制造业发展“十五五”规划》提出，加强算力、存力、运力、电力等要素协同和融合创新。从“单兵突进”到“系统协同”，折射的是智能经济发展的内在规律——数据是燃料，存力是仓库，算力是发动机，算法是驾驶技术，四者缺一不可。
四块基石同步抬升，筑牢智能经济底座。从算力看，截至今年6月底，全国在用标准机架达1556万架，智能算力规模达2185EFLOPS(FP16)，“东数西算”八大枢纽节点智算规模占全国比重超过八成。从存力看，截至今年6月底，全国数据存力总规模达2021EB，同比增长11%，先进存力占比提升至32%，规模超过640EB。从数据看，截至今年8月底，全国已累计建成高质量数据集超12.6万个，数据总体量超1815PB，数据产业规模持续快速增长。从算法看，截至今年7月份，国内累计已有988款生成式人工智能服务完成备案，598款生成式人工智能应用或功能完成登记，发布大模型总数达1509个，居全球第一位，全国人工智能企业数量超过13.4万家。
各自能跑不等于协同起来一定能跑好。当前较为突出的问题，是短缺与闲置并存的结构性错配。一是算力与需求的协同亟待提升。2025年我国智能算力供算量约38亿卡时，而实际用算量仅14亿卡时。据测算，全国智算中心平均算力使用率约30%，部分西部千卡级智算中心服务器上架率不足50%，已上架设备实际利用率不足30%，年运营成本却超过3000万元。二是先进存力占比较低，存算比例失配仍待破解。算力“空转”的症结，往往不在算力本身，而在存力性能滞后，读写、调度跟不上高速运算，宝贵的算力资产难以充分盘活。三是数据与模型的协同力度不够。数据“供不出、流不动、用不好”现象依然存在，确权难、定价难、收益分配难，跨域流通壁垒不少，可赋能实体经济的行业数据，不少仍沉睡在“数字库存”里。四是算法与硬件的协同仍待解决。异构芯片统一调度、软硬件适配、接口标准统一等仍存堵点，一些关键环节还需持续攻关。
协同发展，既是效率问题，也是安全问题。从需求侧看，随着智能体、具身智能等场景落地，“吉瓦”级算力需求被激活，算力设施正由资源供给驱动向能力与服务驱动升级。从体量看，预计“十五五”末我国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。从约束看，算力背后是电力，预计“十五五”时期全国算力用电量年均新增1000亿千瓦时以上，到2030年预计达8000亿千瓦时，占全社会用电量6%左右，算电协同势在必行。从外部看，模型、算力、数据、芯片的自主可控水平，直接关系我国在智能时代的主动权。
数据、存力、算力、算法，如同智能经济的“水、电、路”。四者协同，才能把超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景的优势真正转化为发展胜势，为高质量发展注入源源不断的数智动能。应从规划、供给、技术、机制和治理上协同推进。
一方面，把存力与算力一体化规划、同步配置，明确合理的存算配比，把利用率、上架率等运营指标纳入项目审批和补贴考核，杜绝低水平重复建设。以行业高质量数据集建设为抓手，做到“人工智能+”推进到哪里，高质量数据集就建到哪里，健全价格形成与收益分配机制。
另一方面，深化芯模协同，加强算法与硬件架构协同设计，支持国产软硬件全栈适配，突破高带宽内存、高端存储芯片、存算一体等关键环节。依托全国一体化算力监测调度平台，构建可持续的算力调度运营和市场化撮合、价格发现机制，用好算力券、普惠算力服务清单，降低中小企业用算门槛。深入推进算电协同、绿电直供，以绿色电力支撑绿色算力。(本文来源：经济日报 作者：吕指臣)
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