国常会部署算力网建设 产业一线订单火热 算力调优付费意愿高

看量养龙

　　算力网是人工智能发展的基础支撑。9月11日召开的国务院常务会议，研究算力网建设有关工作。

　　财联社记者在河北廊坊举行的中国算力大会采访相关产业链企业了解到，算力网建设不仅是硬件的堆叠，更是“存算协同”与“全栈调优”的系统工程。

　　焱融科技市场部负责人张晓雯对记者表示，随着国家加快建设全国一体化算力网并持续推进关键软硬件自主可控，政企和国资客户对国产AI基础设施的需求正在明显释放，市场订单意愿十分强烈。从客户采购逻辑来看，过去很多项目首先关注设备品牌和单点参数，现在越来越关注自主可控、生态适配、规模化性能、供应链安全以及全生命周期运营成本。

　　清程极智联合创始人师天麾也感受到了同样的市场热度，他直言目前客户对算力调优的付费意愿非常高，核心原因就是国产算力使用门槛较高，急需软件优化来盘活资源，这为人工智能基础设施公司带来了大量实际订单。

　　政企和国资客户对国产AI基础设施的需求正在明显释放

　　国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力对财联社记者表示，国常会强调合理布局、规范有序，核心是避免算力建设一哄而上、重复投资，破解过去部分地区盲目上马智算中心带来的资源错配、能耗浪费问题。

　　“算力属于高能耗重资产基础设施，如果各地脱离产业需求竞相新建，容易出现高端算力紧缺、低端IDC闲置并存的局面，同时加剧局部区域电力、能耗指标紧张，不利于算力产业长期健康发展。算力建设不是比拼机柜数量，必须坚持以需求定供给，统筹能耗、土地、电力、网络等要素，兼顾短期AI应用需求与长期绿色安全底线。”朱克力表示。

　　焱融科技市场部负责人张晓雯对记者表示，随着国家加快建设全国一体化算力网并持续推进关键软硬件自主可控，政企和国资客户对国产AI基础设施的需求正在明显释放。但市场并非简单的短期“订单爆发”，而是进入了更为理性的“规模化验证和应用落地阶段”。

　　在张晓雯看来，算力基础设施是一个复杂系统，真正影响投资回报的，不是账面上配置了多少算力，而是这些算力能否持续得到高速、稳定的数据供给。

　　结合产业一线实践，张晓雯认为，当前，行业正面临严峻的结构性堵点，即存储性能不足导致GPU因等待数据而处于低利用率状态，最终形成“有算力、用不好”的困境。

　　随着推理时代到来，这一痛点愈发明显。行业数据显示，2026年国内AI推理工作负载占比已超62%。面对从“训练时代”向“推理时代”的转移，客户的预算逻辑发生了根本性转变。

　　张晓雯对记者表示，客户越来越关注每秒能够输出多少Token、首Token时延以及单Token成本。从国家和产业层面看，提高算力使用效率、减少重复计算，本质上是在用更高效的数据基础设施提升整个社会的算力投资回报。

　　针对国家给予国产算力硬件最高30%的设备投资补贴，张晓雯认为政策是“加速器”，但并非根本原因。

　　张晓雯表示，智算中心通常运行五年以上，客户最终算的是全生命周期的经济账。如果产品不能稳定支撑大规模业务，仅靠补贴无法完成替换。焱融坚持核心软件自主研发，通过架构和软件效率，推动Token效能提升120%以上，单位性能硬件成本也同比例降低。这种长期效能和成本优势，才是推动客户从传统海外存储方案迁移的核心动力。

　　目前客户对算力调优的付费意愿非常高

　　如果说“存力”是算力网的基石，那么“算力调优”则是盘活全局的关键。

　　当前，国产算力在硬件层面虽已具备基础，但在软件生态和实际运行效率上仍面临巨大挑战。

　　清程极智联合创始人师天麾在接受财联社采访时直言，当前国产算力主要面临两大痛点，“不好用”和“不高效”。

　　他坦言，英伟达的优势在于生态丰富，开源软件几天就能跑起来；而国产硬件由于软件生态不完善，很多客户买了机器却难以高效运行。在算力产能受限的背景下，许多服务器运行效率较低，有很大的效率提升空间。

　　算力调优正是解决这一痛点的“手术刀”。师天麾介绍，通过自研推理引擎等中间件软件，清程极智能够帮助国产显卡高效生产Token，将算力性能发挥提升至50%甚至80%，原来10台机器发挥出20台的性能，或者原来要买50台现在买20台就够了。

　　这种调优能力的价值，在当前的商业环境中正被迅速放大。

　　师天麾对记者分析，随着C端、B端AI推理应用集中爆发，API付费模式跑通，大模型推理赛道整体跨过投入产出失衡阶段。Token生意的盈利逻辑逐渐成立，让算力调优从“锦上添花”变成了“雪中送炭”。每一次效率的提升，都会直接体现在企业的利润表上，这也是当下全行业愿为优化技术重金买单的主因。

　　结合一线市场感知情况，师天麾对记者表示，目前客户对算力调优的付费意愿非常高。

　　破局“散热”瓶颈

　　在本届大会上，产业链的散热材料端，惠丰钻石的金刚石散热方案也引起了行业关注。

　　惠丰钻石轮值总经理鲍思玮向记者表示，当前智算中心PUE优化最大痛点就是高密度算力带来的散热压力，制冷能耗居高不下。金刚石基散热方案，从芯片热源端入手，凭借超高导热能力快速导出GPU/CPU 高热流，稳定芯片结温，避免高温降频损失算力。

　　鲍思玮介绍，该方案一方面可以抬升冷冻水供水温度，降低冷水机组、风机水泵负荷，直接压低制冷能耗，助力智算中心PUE进一步下探；同时兼容风冷、板式液冷、浸没液冷多种架构，算力负载波动时快速平抑热冲击，平滑机房用电曲线，更好匹配绿电消纳，实现算电协同。

　　“另外材料热稳定性强，全生命周期热性能衰减小，延长服务器硬件寿命，减少设备迭代带来的碳排放，同等算力下还能提升单机柜算力密度，节约机房基建投入，全方位支撑绿色算力建设。”鲍思玮同时谈到。

　　在北方算力枢纽、京津冀算力网络建设背景下，鲍思玮表示，新产品金刚石铜复合材料热膨胀系数可调控，和芯片、基板匹配度高，面对北方大温差环境，反复冷热循环下不易脱层失效，充分发挥自然冷源优势。面对AI集群多卡并发的瞬时高热负荷，可以有效消除机柜热点，规避集群过热宕机风险。

月光下守候

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