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政策力推,近万亿投资!中国算力网络冲刺“毫秒时代”!

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来源:中国工业报

中国工业报 高娟

当金融交易的系统延迟被牢牢锁定在6.5毫秒,当医药零售的服务一致性因AI赋能而飙升75%、成本直降40%——这组数字背后,是中国算力网络从“规模扩张”迈向“质量保障”的战略转型。

随着工信部印发《关于开展城域“毫秒用算”专项行动的通知》,未来三年,近万亿元投资将重塑算力基础设施格局。一个算力如水电般随取随用、服务可承诺、性能可度量的“确定性时代”正在到来,这不仅是技术升级,更是中国数字经济高质量发展的关键基石。


来源:摄图网

政策引领|从“规模竞争”到“运力竞争”

“国家在当前阶段强力推动‘毫秒用算’能力建设,是落实‘人工智能+’战略的重要举措,希望构建像水电一样随取随用的算力基础设施,为人工智能发展筑牢根基。”中国联通研究院副院长、首席科学家唐雄燕在接受中国工业报采访时,一语道破此次专项行动的战略意图。

唐雄燕指出,从“连通”到“性能保障”的转变,是智算互联和AI应用对网络的新要求,也是此次专项行动的核心任务。他进一步阐释,从技术演进的视角看,国家此举既是算力网络技术进步的“水到渠成”,也是面向“人工智能+”战略的“超前布局”。可以说,“毫秒用算”是技术演进和产业需求双轮驱动的结果。

这一判断深刻揭示了中国算力产业发展的阶段性变迁。唐雄燕表示,过去几年,我们主要关注的是算力“总量”和“规模”,比如建了多少个数据中心、拥有多少标准机架、总算力规模全球排名第几。而现在,“毫秒用算”专项行动的提出,意味着竞争重心将从静态的“资源占有”转向动态的“服务能力”。

“我国的算力竞争正在经历从单纯的‘规模竞争’转向以‘网络运力’为核心的质量与效率竞争。”唐雄燕强调,“网络运力”决定了算力能否被高效、经济、可靠地转化为实际生产力。

银河证券的分析报告精准地呼应了这一观点。其分析指出,此次行动是对“东数西算”节点的延伸升级,针对“城域算力接入时延高”“跨区域调度效率低”等短板提出精准破局方案,构建受指标约束的“算力中心互连-资源接入-应用可达”三维架构,将促进算力资源利用率进一步提升。

“毫秒用算”目标的提出,并非空中楼阁,其背后是坚实的技术积淀与喷薄欲出的市场需求。

唐雄燕表示:“从网络技术角度看,近年来,400Gbps及以上速率的光传输系统技术已经成熟并开始规模商用,提供了巨大的数据传输带宽基础;全光交换(OXC)技术使得网络节点间的信号调度几乎可以无阻塞、低时延地进行;IPv6的规模部署和以SRv6为基础的IPv6+技术发展,使得承载网能够提供更确定性的路径和更精细化的调度能力。”

“从市场需求角度看,AI大模型训练、科学计算、实时金融交易等应用,已经将低时延从锦上添花的优化项变成了事关业务生死的必备项,市场需求发出了对高性能算力服务的强烈呼声。”唐雄燕进一步指出,国家此举更有“超前布局”的意义,是网络建设范式从“应用驱动”向“基础设施先行”的转变,是供给侧改革思路的体现,旨在用先进的基础设施来激发和创造新的业务需求与产业形态。

产业链重构开启|催生万亿投资机遇

“毫秒用算”专项行动不仅是一次技术升级,更是一场产业链重构的投资盛宴。其带来的巨大经济价值,正吸引着资本市场的高度关注。

国新证券分析师钟哲元指出,工信部“毫秒用算”专项行动的推进,将为资本市场带来明确的产业链投资机会。短期来看,政策将直接刺激网络基础设施的需求,光通信产业链最为受益。中长期而言,随着低时延网络环境的建成,投资重心将向软件和应用层转移,算力调度与边缘计算环节的企业,以及智能驾驶领域的企业,和AI赋能各行业(如办公、金融、教育、医疗等)应用厂商将迎来广阔的成长空间。

银河证券同样认为,该行动需要对网络基础设施进行大面积升级替换,间接推动算力芯片、服务器、光模块、交换机等网络传输关键环节的需求增长。同时,行动规划推进任务式调度、算网运维智能体发展,边缘计算与算力调度将成为推动智能算力网络建设的重要环节。通过提高边缘计算节点密度,可以将算力资源下沉到城域网络边缘,支持AI应用调用云端大模型及海量数据,特别是对于多模态大模型,降低时延可以优化客户端交互体验。通过构建“云-边-端”一体化算力调度系统,结合AI智能体驱动网络监控,实时检测时延、抖动、丢包率等指标,形成算网运维智能体。

简而言之,行动规划为算力基础设施带来了网络、边缘计算、算力调度三大环节的明确政策机遇。据测算,为实现前述目标,2025-2027年,预计将带动8000亿至10000亿元的巨额投资。投资将梯次展开,2025年约为3000亿元,随后两年加速扩张。


来源:摄图网

从投资角度看,“毫秒用算”专项行动催生的机会呈现出清晰的时序性。钟哲元指出,短期来看,政策直接刺激了网络设备、光通信、算力基础设施等硬件环节的需求,相关企业将优先受益。中长期来看,随着低时延网络环境的建成,投资重心将向软件和应用层转移,专注于算力调度与运维的平台、以及深耕于各行业的 AI 应用解决方案提供商将迎来发展的蓝海。投资者可沿“基础设施-网络技术-调度平台-行业解决方案”的产业链条进行布局,同时也需密切关注技术迭代、市场竞争及政策实施进度等潜在风险。

“毫秒用算的最终价值体现在上层应用的体验革新与商业化加速上。”钟哲元强调,当网络时延稳定在毫秒级别,AI应用特别是对交互体验要求极高的场景将迎来爆发式增长。智能驾驶、AI办公、金融、教育、医疗等领域将涌现大量实时交互应用,推动AI技术从概念验证走向大规模商业落地。

挑战破局|从理想指标到普遍服务的跨越

尽管政策目标明确、技术路径清晰,市场前景广阔,但实现从实验环境的理想指标到商用网络的普遍服务”,仍面临多重挑战。这不仅是技术攻关,更是对产业协同、商业模式和成本控制的综合考验。

“要实现从实验环境的理想指标到商用网络的普遍服务,面临多方面的挑战。”唐雄燕对中国工业报表示,关键在于如何实现规模化、低成本、高稳定性的精细化网络管理与控制,尤其是跨域、跨厂商的端到端协同与控制。实验室设备单一,环境简单,而商用网络涉及多个管理域,域内又包含来自不同厂商的路由器、交换机、光设备。如何让这些异构设备统一理解并执行如低时延路径、确定性保障等复杂策略,是很大的工程难题。

同时,运营维护的复杂性与成本压力也是重大挑战,当网络从“连通”变为“提供差异化SLA(服务等级协议)”时,故障定界、业务发放、性能优化的复杂度呈指数级上升。唐雄燕进一步指出,面向2027年城域毫秒用算的网络能力指标,中国联通的城域网络架构将会进一步优化:

首先是网络架构扁平化,从“核心调度”转向“边缘直达”,推动“城域核心池化”与“业务边缘化”,多个城域核心节点通过全光网组成一个资源池,同时将大量的业务处理和算力调度功能下沉到汇聚机房甚至接入站点,将汇聚机房重构为“边缘数据中心”,使得用户访问算力时在城域范围内可实现“毫秒级”直达。

其次是承载服务定制化,从“尽力而为”转向“使命必达”,全面部署IPv6+ 技术体系,利用SRv6编程能力,为不同的算力应用(如AI推理、实时渲染)定制端到端的路径,实现算力流量“一跳入云”。

再次是网络运营智能化,从“人工运维”转向“自智网络”,构建统一的“算网大脑”,通过数字孪生技术,实时感知全网算力资源和网络状态,当用户发起算力请求时,能够综合考虑位置、时延、成本等因素,智能匹配最优的算力节点和网络路径,并自动下发指令完成端到端部署和保障。未来的城域网络,将不再是简单的“连接管道”,而是一个无缝覆盖、高效畅通的“算力交换网”。

网宿科技产品总监王文滨则从产业实践角度,指出当前最大的挑战来自边缘节点的规模化部署成本、跨域资源的统一调度复杂度,以及杀手级应用的匮乏。这三者的交织叠加——边缘节点规模化部署的成本压力、跨域资源统一调度的技术复杂度,以及面向传统行业的场景化应用供给不足。

“边缘节点需要广泛下沉,意味着巨大的基础设施建设与运维成本。同时,要将遍布各地的算力资源像调度一台计算机内部的资源那样灵活高效,其技术复杂度极高。”面对这一双重挑战,王文滨向中国工业报阐述了清晰的破局路径:

01

一是推动成本分摊机制,联合运营商、地方政府探索“共建共享”模式,通过节点资源复用降低部署成本。

02

二是攻坚核心技术,联合产学研力量研发跨厂商、跨架构的统一调度协议,搭建标准化测试验证平台,提升调度效率与兼容性。

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三是深化场景赋能,从行业痛点出发打造“小而美”的标杆应用,以可量化的价值(如生产效率提升、运营成本降低)激发市场需求,反向带动产业发展。

唐雄燕进一步指出了一个更为基础性的挑战:城域网络建设深入“最后一公里”,必然涉及复杂的市政规划、管道资源和站点准入。他呼吁,建立更高层面的“算网基础设施统筹协调机制”,将光缆布放像水电燃气一样纳入新建园区的市政标配。具体而言,应在规划阶段实现“同步规划”,审批环节推动“并联审批”,施工环节推行“联合施工”,实现“一次开挖,多方受益”。这需要超越企业层面的政策强力推动,才能打破壁垒,畅通“毛细血管”。

生态共建|将“可度量”时延转化为“可售卖”价值

构建“毫秒用算”能力,非一家之力可成。运营商、设备商、云服务商、应用开发商必须形成合力,构建开放、融合的算力生态。而最终的成功,取决于能否将“毫秒级时延”这一技术参数,转化为企业愿意付费的关键业务价值。

王文滨对中国工业报阐述了网宿科技的生态参与策略:一是强化边缘节点布局,依托现有覆盖全球的边缘节点网络,结合政策要求加密产业园区、医疗中心等重点场所节点部署,打造“1毫秒时延圈”核心能力。二是深化技术融合,将CDN的高速传输能力与边缘计算的实时处理能力结合,推出“边缘算力+高速网络”一体化解决方案。三是参与标准共建,凭借在算网融合领域的实践经验,参与城域算力调度、时延评估等相关标准制定。

唐雄燕则表示,中国联通在IPv6+和全光算力网领域的技术创新和领先实践,正是为了提升算力服务质量和效率,并将算网能力转化为普惠的数智化能力。中国联通正在联合产业伙伴,攻克跨域协同控制等一系列技术难题,推动“静态、被动、尽力而为”的传统网络演变为“动态、主动、可承诺SLA”的智能网络。

将“毫秒级时延”从网络参数转化为企业愿意付费的关键业务指标,是关键一跃。唐雄燕详细阐述了其商业化思路,关键在于将网络能力与客户的业务价值深度绑定,并实现精准的度量与保障。

网络产品设计思路需要转型。在“可度量”方面,从原来的网络层监测转向业务级SLA,产品不仅仅承诺网络节点的时延,而是承诺从客户的生产端(如工业相机)到算力端(如AI质检模型)的端到端业务时延。例如,为工业质检场景提供“视频流从采集到返回分析结果≤10毫秒”,为金融交易提供“订单指令从券商机房到交易所核心≤1毫秒”等可量化指标。为此需要通过部署在用户侧的探针和与业务应用联动的监测系统或者通过随流检测技术来实现,数据对客户透明可视,作为计费与赔付的凭据。

在“可售卖”方面,针对不同行业需求设计分级、可选的SLA产品体系。可根据不同业务的价值和时延敏感度,提供“铂金、金、银”等不同等级的SLA套餐。例如,“铂金级”保障99.999%的可用性和微秒级时延,适用于极速交易,按价值付费;而“银级”可能保障毫秒级时延和99.9%的可用性,适用于AR/VR互动娱乐,价格更亲民。同时,探索SLA与算力捆绑销售的模式,如“10毫秒圈+AI推理算力”的打包产品。

价值奇点|让“确定性”成为千行百业的底色

当“毫秒用算”的网络底座夯实,其带来的变革将在各行各业璀璨绽放。除了互联网行业,工业制造、智慧医疗、车联网、金融交易等传统行业都将成为首批受益行业。这些行业对实时数据处理、低时延响应需求迫切,“毫秒用算”能直接解决其核心痛点。

目前,产业界已经涌现出一批成熟的应用案例,证明了“毫秒用算”的巨大价值。例如,在工业质检领域,山东联通构建基于宽带核心网BNC架构的算力云池,将机器视觉算力下沉至园区边缘,实现低时延、高效率的工业检测服务,极大提升了钢坯转钢检测准确率;在云电竞场景,山东联通打造了网云一体游戏算力云池,覆盖50余家网咖,实现电竞数据一跳入云;在金融交易领域,广东联通打造低时延金融专线,采用SD-OTN政企精品网为头部券商提供交易专线,时延直接降低至6.5ms,大幅提升交易效率,直接带动营业收入的增长。

在AI应用生态方面,网宿边缘AI凭借低时延、高安全、强实时的全链路能力,打造覆盖“模型接入×知识增强×智能执行”三位一体的生态矩阵:通过边缘AI网关实现百种模型统一调度,依托RAG技术注入行业知识库,结合MCP服务打通业务闭环,助力企业快速构建智能客服、智慧办公、编程助手等场景应用。以某头部医药零售企业为例,该企业通过网宿边缘AI应用搭建智能客服系统,门店沟通效率与患者满意度显著提升:服务一致性提升75%、人工核查成本降低40%、患者信任度提升50%。

未来,网宿科技将持续融合边缘智算网络,开放更多预置模型与组件库,赋能千行百业构建“边缘智能体”——让AI不止于响应,更深入业务流程;不止于降本,更创造可持续增长价值。


来源:摄图网

​设备商的角色也同样关键。华为发布的AI-OTN解决方案,正是从两个层面重塑光网络。

OTN for AI,构建弹性超宽、超高可靠的运力底座,实现“一点接入、算力随取随用”。通过OTN集群、Beyond1T、DC-OTN等技术实现算力超宽无损互联;通过端到端全光交换、AI增强型WSON、fgOTN/OSU等技术提供极致低时延、高可靠的“毫秒用算”体验。

AI for OTN,将AI技术融入OTN设备,实现光器件、光模块到整机系统的全面智能化,结合数字孪生和AI通信大模型,推动光网络从“被动管道”向“智能管道”升级。

华为光产品线总裁谷云波透露,北京、上海、湖北、吉林等多地运营商已推出“毫秒用算”套餐,服务教育、医疗、智慧城市等行业。例如,北京支撑卫健诊疗、交通管理等十多个行业的模型训练与实时推理;湖北为中小微企业提供普惠云渲染服务;吉林面向家庭推出“云电脑”套餐,基于1ms全光网络实现云端操作媲美本地主机。

“城域毫秒用算网络能力体系的形成,将催生‘无所不在’的计算范式,重构产业链价值分配,促进区域经济协调发展,提升我国数字经济的国际竞争力。”唐雄燕展望道。

这场由政策牵引、技术驱动、生态共建的算力革命,其深远影响远超算力本身。它通过提升算力的利用效率和普惠水平,为千行百业的数字化转型注入强劲的“确定性”动力,是激活数据要素潜能、发展新质生产力的关键支撑。中国正坚定地从算力大国向算力强国迈进。而“毫秒用算”,正是这条攀登之路上最关键、最坚实的一块基石。一个“算力随取随用,应用即时响应”的确定性时代,正加速到来。

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