理所當然的，AI成為了今年兩會上最熱門的產業話題。諸位代表各抒己見，從不同角度提出了高瞻遠矚的建言。但無論如何發展，AI的發展還是離不開算力的支撐，也是當前我國AI產業發展面臨的瓶頸之一。

因此，算力建設自然也成為了代表委員們熱議的焦點話題。從智算中心建設到國產化突圍，從綠色發展到產業應用，一系列提案和建議勾勒出中國算力產業的未來藍圖。

01

從量到質的雙重躍升

春節期間，DeepSeek“服務器繁忙”已經成了互聯網名梗。全國政協委員黃群慧指出，DeepSeek等大模型對算力需求很大，卻面臨算力供給不足、網絡擁擠的現實矛盾，因此呼吁加快全國一體化算力網布局，破解算力短缺瓶頸。

全國政協委員張云泉也指出，盡管DeepSeek等模型通過“小力出奇跡”優化效率，但通用大模型仍遵循參數規模擴張與算力需求正相關的規律。當前國內智算中心在算力密度和效率上與國際先進水平仍有差距。他建議打造國家級大算力集群，推動基于國產芯片的超智融合算力中心建設，提升整體算力利用率。

全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬則提交了關于“推進異構算力基礎設施建設”的建議，提出異構算力設施升級的緊迫性。他指出，大模型應用的算力成本高企、技術復雜度攀升，需通過自主研發和資源共享機制，推動AI普惠落地。這不僅是對基礎設施的“硬核”升級，更是對算力產業效率的深刻反思。

在全球AI競賽中，算力底座的自主可控成為繞不過的話題。全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰在兩會上提議，加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態，擺脫對國外技術的依賴。

02

綠色發展與產業賦能

算力產業的高能耗問題一直是痛點。成都市政協委員雍世平提出“綠電+算力”一體化發展模式，建議構建跨區域“綠電飛地”直連機制，將成都的算力中心與清潔能源深度綁定。通過算電協同政策提升算力產業可持續發展能力，推動產業長期穩定發展。

嘉興市政協委員毛亞萍提出“算力+”“數據×”戰略，推動制造業數實融合。她建議統籌算電協同、打造數據應用場景，并創新教科人融合機制。并提出強化產業規劃引領，出臺數據產業政策，制定數據產業五年規劃及政策細則。

當前，大模型在醫療、金融等領域已獲得廣泛應用，也得到了從政府到企業大力支持。算力與產業的深度融合，已成為中國經濟高質量發展的“新抓手”。

根據IDC圈不完全統計，進入2025年，我國已投產智算中心項目達150個（詳情參考：算力產業核心內刊｜2025年150個已投產智算中心項目布局、主導機構及國產芯片結構分析），業內也有部分聲音表示智算中心過剩。從眾位委員代表的提議可以看到，當前我國算力產業還處于供不應求的階段，主要矛盾在于高質量算力的稀缺，以及算力供給與需求的不匹配上。

中國素有“基建狂魔”之稱，如今世界正邁向人工智能時代。相應的，我國也必須進入“算力狂魔”時代。真正的建立起遍布全國的智算網絡，讓算力如水、電般觸手可及、隨手可得，才能讓AI真正普惠到每一個民眾，造福整個社會。