編者按

國家數據局最新數據顯示，截至2026年3月，我國日均AI詞元（Token）調用量突破140萬億，較2024年初的1000億實現超千倍增長，短短三個月較2025年底再漲40%。詞元作為AI交互的核心計量單位，其爆發式增長折射出我國AI產業從試點落地走向全民普及的質變。本文從硬件突破、架構革新、標準升級、綠色節能、場景落地五大維度，拆解中國AI算力實現跨越式增長的底層邏輯，展現算力基礎設施自主可控與高效協同的硬核實力。

國產芯片筑牢算力底座

分布式架構破解萬億級詞元處理瓶頸

AI算力的千倍躍升，絕非單一硬件升級的結果，而是國產芯片自主突破與分布式計算架構協同發力的系統性成果。在國家超算中心、智算樞紐的規模化部署中，國產AI芯片徹底打破了高端算力依賴進口的僵局，成為支撐海量詞元調用的核心載體。

從芯片端來看，以昇騰、海光、寒武紀為代表的國產AI加速芯片，完成了從單點突破到集群化落地的跨越。國家超算中心新建節點普遍搭載國產DCU、MLU系列芯片，單芯片算力密度較前代提升6倍以上，且實現了指令集自主化、接口標準化，徹底打通了硬件兼容壁壘。不同于傳統通用芯片，國產AI芯片針對大模型推理、詞元解析等場景做了專項優化，單卡詞元處理效率提升300%，既能支撐萬億參數大模型訓練，也能滿足高頻次、低延遲的推理調用需求。截至2025年底，全國國家級智算中心國產芯片占比突破85%，形成了覆蓋訓練、推理、邊緣計算的全棧算力硬件體系。

硬件突破的同時，分布式計算架構的革新，解決了單節點算力無法承載萬億級詞元流量的核心難題。傳統集中式算力架構存在算力調度滯后、通信延遲高、單點故障風險大等短板，面對日均百億級詞元調用已顯吃力，更無法適配140萬億級的爆發式需求。我國率先構建了“云-邊-端”協同的分布式算力網絡，依托RDMA高速互聯、超節點耦合技術，將分散在各地的算力節點整合成統一的資源池，實現算力彈性調度、任務并行處理。

這套分布式架構采用模塊化解耦設計，通過自研算力編排引擎，實現異構芯片、不同規格服務器的無縫協同，單集群可支持萬卡級并行運算。針對詞元調用碎片化、高頻次的特性，架構采用分片處理機制，將海量詞元請求拆解為若干子任務，分發至最優算力節點執行，節點間通信延遲降至1微秒以內，算力利用率從傳統架構的60%提升至92%。正是這種“硬件自主+架構協同”的組合，讓我國AI算力實現了從“單點高性能”到“全局高吞吐”的轉變，穩穩承接住詞元調用的千倍增長。

數據中心標準迭代升級

液冷+量子通信賦能綠色高效算力

算力爆發的背后，是數據中心建設標準的顛覆性升級。2024至2025年，我國AI數據中心從“規模擴張”轉向“質效雙升”，政策標準、技術路線全面迭代，液冷節能技術、量子通信加密技術的規模化應用，既破解了高密算力的散熱難題，又保障了海量數據傳輸的安全與高效，實現算力增長與能耗下降的雙向奔赴。

對比兩年間的數據中心建設標準，核心指標實現跨越式收緊。2024年，我國新建大型數據中心PUE（電源使用效率）要求控制在1.3以內，機柜功率密度主流標準為20kW，液冷技術僅作為試點方案；2025年，國家發改委、工信部聯合印發新版標準，明確新建AI智算中心PUE必須低于1.25，國家樞紐節點降至1.2以內，機柜功率密度提升至40kW以上，液冷技術從可選方案升級為強制標配。同時，標準新增算力密度、碳減排、算力調度效率等考核指標，倒逼數據中心從“粗放建設”轉向“精益運營”。

液冷技術的規模化落地，是達標核心抓手，也是算力節能的關鍵突破。傳統風冷技術在機柜功率超過30kW后便觸及物理極限，散熱效率低、能耗占比高，PUE難以突破1.5。而液冷技術通過冷板散熱、浸沒式冷卻兩種路線，散熱效率是風冷的30倍，可穩定支撐50kW以上超高密度機柜。目前，我國超算中心、頭部智算平臺普遍采用冷板式液冷方案，PUE可穩定控制在1.12-1.15，部分浸沒式液冷節點PUE低至1.05，每萬千瓦算力年節電超3000萬度。2025年，我國液冷服務器市場規模突破70億美元，新建AI數據中心液冷滲透率達65%，徹底改寫了高算力必高能耗的行業定律。

量子通信技術的融入，則為分布式算力網絡筑牢安全防線。海量詞元調用伴隨著海量數據傳輸，傳統網絡傳輸存在數據竊聽、篡改風險，量子通信依托量子態不可克隆原理，實現數據傳輸的絕對安全。我國在長三角、粵港澳算力樞紐間搭建了量子加密通信干線，將算力節點間的詞元數據、調度指令納入量子加密體系，傳輸延遲僅增加0.3微秒，卻實現了數據安全的量級提升。同時，量子通信與分布式算力調度結合，可實現跨地域算力資源的安全共享，進一步放大分布式架構的算力優勢。

長三角智能云平臺實戰

動態負載均衡優化算力資源分配

技術架構與硬件標準的升級，最終要靠場景落地驗證價值。長三角某省級智能云平臺作為全國算力調度試點項目，依托動態負載均衡算法，實現了算力資源的精細化分配，為140萬億詞元調用提供了可復制的落地范本。該平臺整合了區域內6座超算中心、23個邊緣算力節點總算力超8EFLOPS，日均承接詞元調用量占全國總量的18%，是算力高效調度的典型樣本。

該平臺核心突破在于自研的自適應動態負載均衡算法，打破了傳統算力調度“固定分配、靜態響應”的弊端。針對詞元調用潮汐性明顯、區域分布不均的特點，算法實時采集各算力節點的負載率、延遲、功耗等12項指標，通過機器學習模型預測詞元流量峰值，提前調度閑置算力承接高并發請求。當某一節點出現過載時，算法可在毫秒級完成任務遷移，避免算力擁堵；在低峰時段，則自動關停閑置服務器，降低空載能耗。

落地成效尤為亮眼：平臺算力調度響應時間從秒級壓縮至毫秒級，算力資源利用率穩定在90%以上，詞元調用失敗率降至0.01%以下，單機柜日均詞元處理量較傳統調度模式提升2.3倍。同時，該算法實現了異構算力的智能適配，針對訓練類、推理類不同詞元任務，自動匹配最優算力節點，兼顧效率與成本。截至2026年3月，該平臺支撐了區域內超2000家AI企業、數百萬終端的詞元調用需求，峰值時段可同時處理超10億次詞元請求，驗證了分布式算力網絡的實戰能力。

結 語

140萬億詞元調用的千倍躍升，是中國AI算力自主創新的里程碑，更是算力基礎設施從跟跑到領跑的縮影。國產芯片筑牢硬件根基，分布式架構打通協同壁壘，標準升級與綠色技術倒逼質效提升，動態調度實現資源最優配置。未來，隨著算力網絡持續完善、技術不斷迭代，中國AI算力將進一步釋放潛能，為數字經濟高質量發展提供更強勁的支撐。