一、核心背景算力已成为国家核心生产力智能算力需求指数级增长大模型推动算力从训练主导转向推理主导未来推理占比超 70%。产业面临三大痛点异构芯片协同难、算力供需错配、算效偏低各国均将智能算力上升为国家战略。全球主要国家大规模投入建设算力互联网与主权算力网络我国以东数西算 算力互联互通行动计划为抓手推进 “先互联、再成网、建统一大市场”。二、核心定义与特点智能算力服务汇聚 GPU/NPU 等异构资源通过统一接口按需提供可度量的计算、存储、网络服务。与 IDC、云服务核心差异交付从机柜 / 云主机→任务式交付训练、渲染、词元技术从土建 / 虚拟化→异构调度、算网协同计费从机柜 / 时长→按任务、按产出计费三、三层体系架构资源层提供 GPU/NPU、存储、网络等基础算力支撑万卡级集群。互联互通层统一标识、调度、交易实现跨域算力 “找、调、用”。应用层面向场景封装为任务式服务推理、渲染、云终端、智能体。四、四大关键技术算力标识网关给算力发 “身份证”实现全网可查、可调、可对话。算网协同RDMA、SRv6 实现高速低时延传输。资源池化虚拟化、资源解耦CXL提升利用率。异构算力调度统一框架 智能匹配跨芯片 / 跨云最优分配。五、典型应用场景高强度计算大模型训推、科学计算、高清渲染。结果交付类云游戏、云电脑 / 云手机、词元服务。垂直行业智慧工业、智慧金融、智慧零售云边端协同。六、市场与产业链全球AI 算力市场高速增长美欧大规模投入形成硬件、云、运营商三大生态。国内2025 年市场规模超 1300 亿元云厂商 运营商主导词元调用量两年增千倍。产业链上游芯片依赖与国产突破并存中游算力互联互通平台加速建设下游MaaS、词元服务成为主流。七、四大发展趋势架构中心化→云边端高频协同服务资源供给→任务式交付格局独立发展→算力互联网聚合价值计算能力→生态价值与普惠用算八、典型实践报告附长三角、湖北、深圳、联通 CubeAI、成渝五大算力互联互通平台案例均以统一标识、跨域调度、市场化服务盘活算力、降本增效、赋能产业。点击文后阅读原文可获得下载资料的方法。欢迎加入智能交通技术群扫码进入。点击文后阅读原文可获得下载资料的方法。联系方式微信号18515441838