3月5日，《2026年国务院政府工作报告》首次提出实施超大规模算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展。近期，算力出海成为市场讨论焦点，算电协同对算力出海具有显著支撑作用。

 

 

（一）算力需求存在全球性缺口

 

生成式AI技术的突破性发展，彻底重构了全球算力需求的增长范式，推动算力需求从线性增长转向指数级爆发。从技术底层来看，大语言模型、多模态大模型的训练与推理，对高密度AI算力形成了前所未有的强依赖。OpenAI相关研究数据显示，自2012年以来，全球先进AI模型训练所需的算力规模每3到4个月实现翻番，远超摩尔定律的增长速度，截至2024年，头部大模型单次训练的算力需求已突破百亿亿次浮点运算级别。

 

全球AI产业的规模化落地，进一步放大了算力需求的增长空间。根据国际数据公司（IDC）发布的全球AI基础设施市场跟踪报告，2024年上半年全球AI基础设施（包括服务器、存储等）支出规模达到318亿美元，同比增长37%，预计到2028年全球AI基础设施支出规模将超过1000亿美元。中国信息通信研究院发布的《2023中国算力发展指数白皮书》数据显示，2022年全球计算设备算力总规模达到906EFLOPS，同比增长47%，其中智能算力规模为451EFLOPS，智能算力占比持续提升。除AI大模型核心场景外，全球范围内的政务数字化转型、金融科技、跨境电商、工业互联网、自动驾驶、元宇宙等多元场景，均形成了持续稳定的算力刚需。根据中国信通院数据，2023年中国数字经济规模占GDP的比重达到42.8%，较上年提升1.3个百分点，数字化转型的全面推进，使得算力需求从科技行业向全行业渗透，形成了全场景、宽领域的算力需求格局。

 

 

 

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