前 言
编制目的与意义：当前人工智能领域的发展不断加速，超大规模智算集群作为支撑大模型研发、数字经济升级的算力基础，其发展水平直接关系到科技竞争力与战略发展。编制本报告，旨在通过系统性布局，保障重要科技任务落地，为基础大模型、航天仿真、气候预测、科研等领域提供算力支撑。通过超大规模建设构建数字经济发展新优势，将算力优势转化为产业优势，支撑制造业、医疗、金融等千行百业的智能化转型，为“数字中国”建设提供核心驱动力。
本报告主要研究内容包括超大规模智算集群国际、国内发展背景、现状和意义。分析超大规模智算集群建设技术路线、建设标准与运营机制，研究建立算力供需匹配的动态平衡机制，规模化建设以及创新运营模式。同时，报告通过分析国内外技术迭代，推动硬件、框架、集群的端到端协同，形成服务器、集群、模型、应用的完整生态，让超大规模集群成为AI产业创新基础，带动相关产业发展。
编制依据：主要编制依据包括：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》、《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等国家总体规划。《算力互联互通行动计划》《算力基础设施高质量发展行动计划》等算力专项政策，《超智融合集群能力要求》《高性能计算(HPC)云平台能力要求》等行业标准与规范，以及各地产业发展规划、落地经验和企业发展态势。
参编单位：中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、杭州阿里云飞天信息技术有限公司、之江实验室、联通数字科技有限公司、中兴通讯股份有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司、北京探微芯联科技有限公司、京东科技信息技术有限公司、恒为科技(上海)股份有限公司、上海芯问科技有限公司。
参编专家：陈屹力、郑立、刘天赐、应启明、崔娜妮、涂传滨、敖波、杨非、陈升、孙柠、傅科杰、唐哲、黄强、王洪斌、李秦洋、严昱瑾、史磊、缪懋、沈天珺、刘学、孙玉增、范震、卿华、贺皓、韩冬、周欣悦、张连富、陈纲。
一、研究背景与意义
1.1超大规模智算集群的需求导向
超大规模智算集群是支撑人工智能(AI)大模型发展和产业创新的核心基础设施，智能算力已超越基础算力成为增长主导引擎。国际头部科技企业正积极部署十万卡及以上的超大规模集群。国内方面，智算集群建设在政策驱动下快速发展，市场规模持续扩大，力求实现算力产业的创新引领。
超大规模集群是国内应对硬件设备受限、单卡算力不足问题的关键，通过架构研发与全链条整合，形成完善AI产业。同时，超大规模智算集群作为顶层项目具有极强的“示范效应”,拉动包括硬件制造、组件制造、网络基础设施、能源生产和电源管理等产业链发展。是对算力是核心生产力战略的实践，为在大模型研发上构建显著的技术优势，积极布局下一代通用人工智能研发的算力制高点。
1.2产业发展需求
大模型与生成式AI的行业落地正推动算力需求从互联网领域向传统行业渗透，工业、车联网等领域已形成明确算力需求场景，且需求规模随人工智能的应用深化持续扩张，大规模、高端算力的需求迫切。软件及信息技术服务业方面，国内大模型创新研发主体已逐步收敛，从事基础大模型研发的厂商主要包括互联网巨头，以及大模型初创企业两类主体。工业方面，算力需求主要来自于工业AI、数字孪生、工业大数据等前沿场景，目前我国5G工厂的智能化、信息化水平在各自行业处于领先水平，部署的算力规模远高于同行业其他企业。未来工业大模型将深度参与工业IT任务编排和OT生产制造，工厂需要根据生产线数量和智能生产环节数量部署大量算力。
智慧交通方面，智慧交通领域大模型建设和应用加速兴起。2025年3月，山东、陕西、江西等六省交通集团联合发布的经纬交通大模型，覆盖“建、管、养、运、服”全链条AI场景。此外，阿里、科大讯飞、华为、海信等互联网企业相继发布交通大模型，赋能城市、高速交通智能化。头部车企与云服务厂家加速合建智算中心。
1.3研究报告核心价值
本报告立足算力建设格局与产业发展痛点，为超大规模智算集群建设路径和产业发展提供支撑。
一是战略发展价值，本报告聚焦国际国内发展现状，系统梳理智算集群从万卡到十万卡级的突破路径，为保障算力领域先进性提供技术路线图，助力在人工智能发展中构建高性能算力底座。
二是技术突破价值，报告针对智算集群互联效率、网络架构、存储适配等核心瓶颈，提出“算存网协同优化”“全栈工程化适配”等系统性解决方案，明确高密度节点部署、分布式协同训练、智能调度等关键技术的落地标准，为大规模集群效能提升提供实操指引。
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