当前，人工智能发展进入技术迭代与场景落地并行的新阶段，应用正从单点试验转向体系化推进；然而，算力供需结构性矛盾、数据资源开发不均衡、绿色低碳约束趋紧等问题相互交织，制约了大模型训练推理、行业智能化改造以及中小机构的算力获取能力。亟需通过更高质量的要素供给和制度安排，夯实产业发展基础。 原因： 人工智能对算力和数据特点是“强依赖、强外溢”。基础设施若滞后，应用推广将受限；若无序扩张，又可能带来能耗压力和重复建设问题。同时，随着产业从“能用”向“好用”升级，对数据的真实性、完整性、时效性和可追溯性要求更高，高质量数据集成为商业化规模应用的关键门槛。此外，区域资源禀赋差异明显，东部算力需求密集，西部能源和土地条件更优，亟需跨区域统筹调配，提升全国资源配置效率。 影响： 在政策引导和技术创新的双重推动下，我国人工智能产业规模持续扩大，商业应用从互联网加速向制造、能源、交通、政务、医疗等领域渗透。业内预计，到“十五五”末，人工智能对应的产业规模有望突破10万亿元。算力、数据与应用的联动将推动智能终端、智能体等新形态快速普及，深刻改变生产方式、组织形态和产业链分工；同时也对能源结构优化和数字基础设施绿色化提出更高要求。 对策： 为推进“人工智能+”落地见效，需以数据要素和算力体系建设为核心，构建“建用结合、适度超前、绿色集约”的供给格局。 第一，优化算力基础设施布局，提升供需匹配精准度。近年来，我国实施“东数西算”工程，统筹京津冀、长三角、粤港澳、成渝等需求密集区与贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等资源富集区，建设国家枢纽节点和数据中心集群，促进算力跨区域有序流动。数据显示，到2025年底，全国智算规模将达159万PFlops，其中国家枢纽及相关集群占比超80%，算力供给能力和集约化水平提升。 第二，推进算电协同，探索绿色电力支撑算力增长的路径。通过绿电直供、多源互补、余热回收等方式，提升绿色电力对算力的保障能力。相关试点已在部分枢纽节点和清洁能源富集地区展开，“算电协同”也被写入今年《政府工作报告》。未来，推动新建算力设施绿电占比超80%，将有效缓解能耗约束，增强产业可持续性。 第三，加快构建全国一体化算力网，提升调度效率和普惠性。该网络以信息网络为载体，实现跨地域、跨主体的算力资源一体化调度运营，核心在于高效精准地满足数据和计算任务需求。随着建设纳入“十五五”规划，未来将通过加强监测调度、提升接入能力、推进云边端协同，更优化资源使用效率，满足中小企业、科研机构及低时延场景的算力需求。 第四，深化数据资源开发利用，夯实智能化应用基础。《政府工作报告》提出健全数据要素制度、建设高质量数据集，释放了明确政策信号。推动公共数据有序开放、行业数据高质量治理、完善数据标注与评测体系，将为人工智能商业化规模应用提供可持续数据支撑，并促进智能原生业态和新模式发展。 前景： “十五五”期间，我国人工智能发展将从“单项突破”转向“系统能力竞争”。随着“人工智能+”全面实施，算力基础设施更加集约高效、绿色低碳，数据要素制度与高质量数据集建设同步推进，叠加智能终端与智能体应用加速落地，智能经济新形态有望形成更广泛的规模效应。下一阶段的竞争焦点将集中在场景牵引、工程化能力、数据治理水平及跨区域资源协同效率上。谁能率先打通“数据—算力—应用—产业”闭环，谁就能在新一轮产业变革中占据优势。
打造智能经济新形态，既是技术驱动的产业升级，也是以新型基础设施引领高质量发展的系统工程。面向“十五五”，需以算力网为支撑、以算电协同促绿色发展、以高质量数据集夯实基础，推动政策、技术与市场协同发力，将人工智能的潜力转化为实体经济的增长动力，在更广泛的应用场景中培育新动能、塑造新优势。