国家数据局：我国智算总规模截至7月底达245万PFLOPS，超八成集中在枢纽与算电协同区

据新华社消息，在 8 月 29 日举行的 2026 中国国际大数据产业博览会主题交流活动上，国家数据局相关负责人介绍，截至 2026 年 7 月底，我国智算总规模已达到 245 万 PFLOPS（FP16）。其中，八大国家算力枢纽和三个算电协同发展区已建成的智算规模，占全国比重超过 85%。这意味着，面向大模型训练、推理、智能体应用和行业 AI 落地的算力底座，正在向国家级枢纽节点和能源协同区域进一步集中。

来源显示，目前已有 145 万 PFLOPS 智能算力纳入国家级监测调度平台监测范围，算力资源集约化利用和一体化调度能力持续增强。PFLOPS 指每秒可执行千万亿次浮点运算，相关数据通常用于衡量高性能计算和 AI 计算能力；本次披露采用 FP16 口径，更贴近当前 AI 模型训练与推理中常见的半精度计算场景。

智算从“建资源”进入“调资源”阶段

从此次信息看，我国智算基础设施的重点不只是继续扩容，而是围绕布局、调度、能耗和产业生态进行系统优化。国家数据局表示，下一步将继续优化算力布局、提升供给能力，强化监测调度以提高利用效率，并深化算电协同、培育产业生态，推动算力高质量发展。

对 AI 产业而言，智算规模扩大只是第一步。随着大模型从通用训练走向行业应用，企业更关注算力是否可获得、价格是否稳定、跨区域任务能否调度，以及推理服务能否长期支撑业务。国家级监测调度平台纳入的算力规模提升，意味着更多资源有望从分散建设转向统一感知和协同使用，减少部分地区“有卡难用”、部分场景“用卡低效”的问题。

• 规模层面：全国智算总规模达到 245 万 PFLOPS（FP16），为大模型与智能应用提供基础支撑。
• 布局层面：八大国家算力枢纽和三个算电协同发展区承载超过 85% 的已建成智算规模。
• 调度层面：145 万 PFLOPS 智能算力已纳入国家级监测调度平台监测范围。
• 政策方向：后续重点包括优化供给、提升利用效率、推进算电协同和培育产业生态。

算电协同为何成为关键变量

智算中心不同于传统数据中心，其 GPU、AI 加速卡和高速互联设施对电力供应、散热能力、网络条件和运维能力都有更高要求。当模型参数规模、上下文长度和智能体任务复杂度提升后，算力消耗会从训练环节延伸到持续推理与多轮调用环节，电力成本和能源结构会直接影响 AI 服务成本。

因此，智算资源向国家算力枢纽与算电协同发展区集中，背后是产业效率的考量：一方面，靠近能源供给和网络骨干节点有助于降低综合成本；另一方面，通过统一监测调度，可以让不同地区、不同主体建设的算力形成更强的协同能力。对于中文 AI 应用开发者和企业用户来说，这可能带来更稳定的模型训练、微调和推理资源，也有利于云厂商、模型公司、行业软件服务商围绕算力平台构建服务生态。

智能体应用正在放大算力需求

在本届数博会相关信息中，国家数据发展研究院院长胡坚波也提到，智能体应用正在带动词元服务加速发展。来源显示，2025 年我国智能体专利授权量超过 3400 件，增速为上一年的两倍以上，显示出围绕智能体的创新明显加快。

智能体的兴起会让 AI 从“单次问答”走向“多步骤执行”，涉及规划、调用工具、检索资料、生成内容、执行自动化流程等环节。每一次任务拆解和工具调用，都可能带来更多模型推理请求，也会让词元服务、向量检索、工作流编排和企业数据接口成为新的基础能力。由此看，智算规模的提升与智能体生态的发展并非孤立事件，而是同一轮 AI 基础设施升级中的两个侧面。

总体来看，245 万 PFLOPS 的全国智算规模释放出一个明确信号：我国 AI 基础设施建设正在从单点扩张迈向体系化运营。接下来，算力能否被高效调度、能否与电力和网络资源协同、能否转化为模型工具和行业应用的实际生产力，将成为衡量智算高质量发展的关键。