算力产业正面临着一系列结构性挑战，而算网融合被视为解决这些问题的关键，以下是具体分析： 算力产业面临的结构性挑战供需错配问题： 需求端爆发式增长：人工智能技术快速发展，大模型的训练和推理对算力需求呈指数级膨胀，例如从谷歌的BERT到OpenAI的GPT系列，再到国产大模型DeepSeek，参数量从亿级跃升至千亿级，模型训练的算力每年增长4-5倍。 供给端结构失衡：品类上，通用算力过剩，面向AI、高性能计算等高端应用的算力供给不足；地域上，东部沿海地区算力资源集中，中西部地区算力过剩但应用需求不足，造成资源浪费。绿色节能挑战：算力基础设施能耗问题突出，随着算力规模不断扩大，其能源消耗也相应增加，这对实现可持续发展目标带来压力，需要在提升算力的同时，降低能耗，推动算力绿色发展。技术架构与协同难题：传统数据中心面临智算高密度、高弹性需求带来的挑战，算力体系从通用向智能演进，不仅涉及计算架构、资源调度的革新，还需要商业模式与基础设施建设的全面升级，以满足日益复杂的算力需求和多方面的协同诉求。 算网融合成为破题关键的原因优化资源配置：算网融合可构建智能、可靠、高效的算力网络，通过智能流量调度，帮助企业减少训练时间，如头部互联网数据中心（IDC）向算力服务提供商转型时，算网融合能减少30%的训练时间，同时提高GPU平均利用率达95%以上，从而实现算力资源的高效利用，缓解供需错配问题。提升协同效率：随着人工智能从“模型驱动”向“场景驱动”演进，数据、算法与算力三大核心要素的深度融合至关重要。算网融合能够将算力和网络深度结合，满足复杂场景下对算力调度效率、网络响应速度以及资源协同能力的高要求，推动跨区域、跨中心的算力协同，更好地支撑多样化、差异化的应用需求。推动绿色发展：算网融合有助于优化算力基础设施的布局和运行方式，通过合理调度算力资源，降低整体能耗。例如，三大运营商因地制宜，在自然冷源丰富、可再生能源充足的地区打造绿色数据中心，并发布新一代智算数据中心基础设施技术方案，利用算网融合实现“风光储充+算力中心”协同调度管理模式，推动算力与能源的高效协同，助力实现绿色节能和可持续发展目标。促进产业升级：算网融合推动算力中心向智能、高效、绿色的智算中心转型，带动产业链各方加速布局和创新，推动数据中心从“机柜租赁商”向“智能算力服务商”升级转型，促进算力产业从“堆硬件”向“拼效率”的发展模式转变，提升整个算力产业的质量和效益，为AI产业等数字经济的高质量发展奠定坚实基础。
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