算力银行与算力超市打开AI赋能新大门

工业和信息化部4月在为中小企业发展推出的算力赋能专项政策文件中首次提出“算力银行”和“算力超市”概念，不仅意味着我国算力资源建设从“拼规模”模式转向“拼流通”取向，从“堆积木”方式进入“拼调度”轨道，而且代表着中小企业获取与使用算力的门槛大大降低，同时易得性与易用性显著提高，中国算力产业也从“集中开发”正式迈入“普惠运营”的全新阶段，算力资源朝着金融化、商品化方向华丽转身的过程中也因此可以不断提升自身的配置与利用效率。

按照国家数据局公布的数据，近年来，我国算力总规模年增速达到30%左右，截至2025年底，智能算力规模已超1590 EFLOPS（每秒执行千万亿次浮点运算），算力总量位居全球第二。只是繁荣背后还有隐忧，存在较为显著的结构性矛盾，尤其是供需错配的矛盾更为突出。首先是算力资源分布呈现明显的“东热西冷”格局。其次是低端算力过剩而高端智能算力不足。再次是算力资源向着大型企业尤其头部厂商集中但中小企业算力十分饥渴的割裂。最后是中小企业算力需求具有“小批量、碎片化、临时性”特征，与传统算力服务“长期绑定、固定规格、大额预付”模式不匹配，中小企业难以按需取用；不仅如此，算力交易平台的供需对接力度不够，企业获取算力不仅需经过多层渠道，中间成本较高。打破传统供给模式难以适配中小企业需求的格局，必须颠覆固有业务运行程序与方式，通过完善市场机制，创建与畅通用算新路径。

AI产业链上的新物种

算力银行其实借用了传统银行的存贷逻辑，一方面吸引有富余算力的企业或数据中心把暂时用不上的GPU、CPU存进来，并以此获得价值变现；另一方面将资产端存入的算力有偿借给负债端的企业，后者因此获得必需的资源补充。

与传统银行一样，算力银行也是以信用为纽带，资产端的企业除享有算力收益权外，还可以通过算力收益权的抵押获得货币资产，同时负债端的用户不需要一次性投入巨额资金购买服务器，而是依据自身的信用和项目需求，支取算力。看得出，算力银行的核心本质是算力资源池化与金融化。所谓“池化”，就是把天南地北、不同型号、不同厂商的算力资源全部打通，形成一个巨大的“算力池”；所谓“金融化”，就是让算力有了资产的属性，即可存储、可贷款与可交易。因此，算力银行的核心技术在于调度。它通过类似“削峰填谷”的机制，进行跨周期调度（将夜间的闲置算力调配给白天的紧急任务）和跨区域调度（将西部的低成本算力输送给东部的高时效需求）。

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作为AI产业链上的新物种，算力超市则是汇聚多元算力服务、支持在线交易的公共算力服务门户，类似于算力行业的淘宝、京东，它把不同供应商、不同性能、不同规格以及不同价格的算力产品全都汇聚到线上平台，不管是CPU、云主机，还是单卡、多卡计算服务，企业都能像网购一样在线挑选、一键支付、即时调用。只是与普通电商相比，算力超市不卖实物，主要发生的是算力交易。

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区别于传统算力交易中通常以“台”或“节点”为单位或者按年与按月打包出卖的方式，算力超市推行的是按“卡时”“核时”甚至按Token计费，这种灵活计费更贴近中小企业碎片化、轻量化需求。不仅如此，算力超市既可将算力“化整为零”，如将原本只能整机租赁的算力拆解到单张显卡的级别，也可实现算力的“化零为整”，如提供算力+AI+网络的一体化服务方案。

比较评判，算力银行解决的核心问题是供给侧的资产沉淀与跨周期配置，算力超市解决的核心问题是需求侧的触达性和易用性，前者负责盘活存量，后者负责撮合买卖，两种力量紧密策应与有机组合，共同架构起未来算力流通的重要基础设施，接下来的算力世界，会像用水用电那样方便灵活。

搭建中国普惠算力方阵的背后

围绕着算力资源的建设与布局，除了在宏观层面搭建起了中国算力平台、中国企业服务网算力平台和国家算力互联网服务节点专区等重要性算力基础设施外，上海、杭州、广东等地在算力银行和算力超市方面的探索性成就已远超预期。作为国内首家算力生态超市，上海电信的算力超市直接衔接了青浦临港智算中心的算力资源；杭州的算力调度平台让算力产品的显存、规格、售价清晰展示，在线签约、按量计费一步到位；广东电信旗下的算力超市更是实现了算力与AI应用解决方案的集成输出。因此，无论是算力银行还是算力超市，接下来都会更强劲地释放出由点到面的扩容性节奏。

首先，算力银行与算力超市是经济思维进化的“显示器”。一方面，打破算力资源的寡头化格局，撕破由资源稀缺性与成本驱动而垒筑起来的供求壁垒，进而将更多的中小企业纳入到AI的豪华坐席之上，算力成为了更为普惠的消费品，这本质上就是一场关于“算力平权”的国家级实验。另一方面，将算力从一种具有排他性的“固定资产”，转变为一种具有流动性的“数字信用”和“公共产品”，形象重塑的背后，其实是对算力作为一种关键生产要素在功能性上的深度矫正，同时也是算力资源的一次价值再革命。

其次，算力银行与算力超市沉淀出统一大市场的“价格锚”。目前算力交易多以双边谈判为主，缺乏统一的定价标准，信息严重不对称，而构建算力银行与算力超市的底层逻辑是建立透明的价格发现机制，且未来还会编制“国家算力价格指数”，当算力平台汇聚了海量交易数据后，市场将拥有权威的定价基准，这有利于打破区域壁垒，形成全国统一、高效流转的算力大市场。

再次，算力银行与算力超市成就了异构算力的“消纳池”。国内算力产业面临的一个现实是芯片种类繁多，国产芯片生态尚在完善中，存在大量的异构“算力孤岛”。通过算力超市这一统一的出口，平台可以在后台通过技术手段屏蔽底层硬件的差异，将缤纷多次的国产算力统一打包成标准化的服务销售给用户。这实际上为国产生态提供了宝贵的“市场验证”机会和生存空间，通过市场的“反哺”倒逼国产软件栈的成熟。

最后，算力银行与算力超市充当了新质生产力的“孵化器”。当算力应用的各种障碍被拆除，算力生产的普惠化与算力消费的全民化不仅能够激发中小企业的创新活力，让更多创业者大胆拥抱AI浪潮，更能推动算力在制造业、农业、教育、金融等各行各业的落地应用，让算力真正成为新质生产力的核心支撑，相应地，更庞大的存量资产被激活，更丰富的市场增量被引爆。

全方位提升政策支持力度

创建算力银行与算力超市的重心是为企业尤其是中小企业数智化转型提供算力赋能，最终让算力资源成为微观经济活动的创新燃料，由此更需要政策工具发挥出更为强大的支撑与牵引力度。

首先，要搭建立体化算力对接平台。算力对接平台具备资源整合能力，是算力银行和算力超市落地的技术中枢。目前包括中国算力平台、中国企业服务网算力平台、国家算力互联网服务节点专区等三大国家级算力平台基本成型且处完善过程中，其主要作用就是跨区域协同与市场化交易，接下来要重点创建省级与市级算力平台，分别结合本地产业需求，在打造AI、智能制造等场景的同时，聚力对本地算力资源进行池化整合与弹性配置，引导与支持企业按需获取普惠算力资源。

其次，要提升算力服务易用性。围绕企业数字化转型城市试点、特色产业集群、创新型产业集群、先进制造业集群、算力互联互通节点等区域，因地制宜建设一批普惠算力赋能中心，提供面对面技术咨询与资源供给服务；依托算力平台，按区域、类型、企业主体等维度分类提供智能匹配、使用指导及咨询服务等功能；支持开展面向企业需求的普惠算力服务能力评测，助力企业筛选适配自身业务场景的算力服务商；在各个层级的算力平台尤其是国家级算力平台上分行业、分企业类型汇聚与展示出多样化普惠算力产品，方便企业特别是中小企业“一站式”选型和采购。

再次，要夯实算力供给的基础设施底座。一方面，按需建设部署边缘数据中心、训推一体机等边缘算力设施，为企业提供就近接入、快速响应的算力支持，同时设立面向不同行业与不同类型企业的专属算力池，推广统一接口规范协议，支持算力服务企业灵活接入；另一方面，引导基础电信企业、算力服务企业等各类主体建设面向企业的先进存力中心，提供就近接入的海量数据供给资源池，提升数据存储响应能力；不仅如此，要扩大城域1毫秒时延圈覆盖范围，提升网络对算力服务的支撑能力，降低企业算力访问与应用时延。

第四，要创设利于算力对接的市场环境。基于培育与扩大算力应用空间的目的，可考虑在不同领域、不同类型企业遴选一批算力应用成效显著、可复制性强的应用场景和典型项目，分类分级形成普惠算力赋能各行业数字化转型场景清单，推动优秀算力应用实践在广泛适配、集成创新和规模化推广方面先行先试。与此同时，可参照上海等地的成功经验，鼓励地方政府向符合产业导向的中小企业补贴“算力券”“存力券”“运力券”，简化获取和使用流程，同时支持商业银行开发“算力贷”，并实现“政府算力券+银行算力贷”的协调联动。

最后，要提升市场主体的信任度与安全度。在算力银行中，算力存入企业最大的担忧是数据安全和隐私泄露，为此需要通过可信计算、机密计算等技术手段，确保存入的算力在执行任务时不会泄露相关数据，同时也可通过建立类似于存款保险制度的算力保障机制，防止因平台调度失误导致的算力“挤兑”或违约风险；此外，随着摩尔定律放缓，算力成本下降困难，平台方如何在提供普惠算力的同时，覆盖高昂的调度成本和技术研发投入，这需要算力银行和算力超市不仅要做资源的搬运工，更要通过增值服务来构建自身的造血能力。

（作者系中国市场学会理事、经济学教授）

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