140万亿词元调用背后：中国AI算力如何实现千倍跃升？

编者按

国家数据局最新数据显示，截至2026年3月，我国日均AI词元（Token）调用量突破140万亿，较2024年初的1000亿实现超千倍增长，短短三个月较2025年底再涨40%。词元作为AI交互的核心计量单位，其爆发式增长折射出我国AI产业从试点落地走向全民普及的质变。本文从硬件突破、架构革新、标准升级、绿色节能、场景落地五大维度，拆解中国AI算力实现跨越式增长的底层逻辑，展现算力基础设施自主可控与高效协同的硬核实力。

国产芯片筑牢算力底座

分布式架构破解万亿级词元处理瓶颈

AI算力的千倍跃升，绝非单一硬件升级的结果，而是国产芯片自主突破与分布式计算架构协同发力的系统性成果。在国家超算中心、智算枢纽的规模化部署中，国产AI芯片彻底打破了高端算力依赖进口的僵局，成为支撑海量词元调用的核心载体。

从芯片端来看，以昇腾、海光、寒武纪为代表的国产AI加速芯片，完成了从单点突破到集群化落地的跨越。国家超算中心新建节点普遍搭载国产DCU、MLU系列芯片，单芯片算力密度较前代提升6倍以上，且实现了指令集自主化、接口标准化，彻底打通了硬件兼容壁垒。不同于传统通用芯片，国产AI芯片针对大模型推理、词元解析等场景做了专项优化，单卡词元处理效率提升300%，既能支撑万亿参数大模型训练，也能满足高频次、低延迟的推理调用需求。截至2025年底，全国国家级智算中心国产芯片占比突破85%，形成了覆盖训练、推理、边缘计算的全栈算力硬件体系。

硬件突破的同时，分布式计算架构的革新，解决了单节点算力无法承载万亿级词元流量的核心难题。传统集中式算力架构存在算力调度滞后、通信延迟高、单点故障风险大等短板，面对日均百亿级词元调用已显吃力，更无法适配140万亿级的爆发式需求。我国率先构建了“云-边-端”协同的分布式算力网络，依托RDMA高速互联、超节点耦合技术，将分散在各地的算力节点整合成统一的资源池，实现算力弹性调度、任务并行处理。

这套分布式架构采用模块化解耦设计，通过自研算力编排引擎，实现异构芯片、不同规格服务器的无缝协同，单集群可支持万卡级并行运算。针对词元调用碎片化、高频次的特性，架构采用分片处理机制，将海量词元请求拆解为若干子任务，分发至最优算力节点执行，节点间通信延迟降至1微秒以内，算力利用率从传统架构的60%提升至92%。正是这种“硬件自主+架构协同”的组合，让我国AI算力实现了从“单点高性能”到“全局高吞吐”的转变，稳稳承接住词元调用的千倍增长。

数据中心标准迭代升级

液冷+量子通信赋能绿色高效算力

算力爆发的背后，是数据中心建设标准的颠覆性升级。2024至2025年，我国AI数据中心从“规模扩张”转向“质效双升”，政策标准、技术路线全面迭代，液冷节能技术、量子通信加密技术的规模化应用，既破解了高密算力的散热难题，又保障了海量数据传输的安全与高效，实现算力增长与能耗下降的双向奔赴。

对比两年间的数据中心建设标准，核心指标实现跨越式收紧。2024年，我国新建大型数据中心PUE（电源使用效率）要求控制在1.3以内，机柜功率密度主流标准为20kW，液冷技术仅作为试点方案；2025年，国家发改委、工信部联合印发新版标准，明确新建AI智算中心PUE必须低于1.25，国家枢纽节点降至1.2以内，机柜功率密度提升至40kW以上，液冷技术从可选方案升级为强制标配。同时，标准新增算力密度、碳减排、算力调度效率等考核指标，倒逼数据中心从“粗放建设”转向“精益运营”。

液冷技术的规模化落地，是达标核心抓手，也是算力节能的关键突破。传统风冷技术在机柜功率超过30kW后便触及物理极限，散热效率低、能耗占比高，PUE难以突破1.5。而液冷技术通过冷板散热、浸没式冷却两种路线，散热效率是风冷的30倍，可稳定支撑50kW以上超高密度机柜。目前，我国超算中心、头部智算平台普遍采用冷板式液冷方案，PUE可稳定控制在1.12-1.15，部分浸没式液冷节点PUE低至1.05，每万千瓦算力年节电超3000万度。2025年，我国液冷服务器市场规模突破70亿美元，新建AI数据中心液冷渗透率达65%，彻底改写了高算力必高能耗的行业定律。

量子通信技术的融入，则为分布式算力网络筑牢安全防线。海量词元调用伴随着海量数据传输，传统网络传输存在数据窃听、篡改风险，量子通信依托量子态不可克隆原理，实现数据传输的绝对安全。我国在长三角、粤港澳算力枢纽间搭建了量子加密通信干线，将算力节点间的词元数据、调度指令纳入量子加密体系，传输延迟仅增加0.3微秒，却实现了数据安全的量级提升。同时，量子通信与分布式算力调度结合，可实现跨地域算力资源的安全共享，进一步放大分布式架构的算力优势。

长三角智能云平台实战

动态负载均衡优化算力资源分配

技术架构与硬件标准的升级，最终要靠场景落地验证价值。长三角某省级智能云平台作为全国算力调度试点项目，依托动态负载均衡算法，实现了算力资源的精细化分配，为140万亿词元调用提供了可复制的落地范本。该平台整合了区域内6座超算中心、23个边缘算力节点总算力超8EFLOPS，日均承接词元调用量占全国总量的18%，是算力高效调度的典型样本。

该平台核心突破在于自研的自适应动态负载均衡算法，打破了传统算力调度“固定分配、静态响应”的弊端。针对词元调用潮汐性明显、区域分布不均的特点，算法实时采集各算力节点的负载率、延迟、功耗等12项指标，通过机器学习模型预测词元流量峰值，提前调度闲置算力承接高并发请求。当某一节点出现过载时，算法可在毫秒级完成任务迁移，避免算力拥堵；在低峰时段，则自动关停闲置服务器，降低空载能耗。

落地成效尤为亮眼：平台算力调度响应时间从秒级压缩至毫秒级，算力资源利用率稳定在90%以上，词元调用失败率降至0.01%以下，单机柜日均词元处理量较传统调度模式提升2.3倍。同时，该算法实现了异构算力的智能适配，针对训练类、推理类不同词元任务，自动匹配最优算力节点，兼顾效率与成本。截至2026年3月，该平台支撑了区域内超2000家AI企业、数百万终端的词元调用需求，峰值时段可同时处理超10亿次词元请求，验证了分布式算力网络的实战能力。

结 语

140万亿词元调用的千倍跃升，是中国AI算力自主创新的里程碑，更是算力基础设施从跟跑到领跑的缩影。国产芯片筑牢硬件根基，分布式架构打通协同壁垒，标准升级与绿色技术倒逼质效提升，动态调度实现资源最优配置。未来，随着算力网络持续完善、技术不断迭代，中国AI算力将进一步释放潜能，为数字经济高质量发展提供更强劲的支撑。