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导读：这份由中国信通院云计算与数字化研究所出具的报告，完整收录 2026 年智能算力产业各类原始统计数据、体系架构与落地运行记录，全文只平铺客观产业事实，不叠加任何行业观点与落地方案。

报告开篇统一界定智能算力服务基础定义，调研文本记录该服务依托互联网整合 GPU、NPU 等异构硬件资源，依靠标准化统一接口对外输出可计量计算、存储与网络配套能力，核心作用打通底层算力硬件与上层各类 AI 业务应用。

文本清晰区分智能算力、传统云服务与 IDC 机房服务三类形态的底层差异，交付载体层面，IDC 以物理机柜空间为交付核心，云服务输出标准化云主机，智能算力直接按训练任务、词元、渲染作业结算交付。

技术重心存在明确分层，IDC 侧重机房供电制冷等基建运维，云服务聚焦同构资源虚拟化，智能算力核心攻关跨架构异构调度、全域高速互联配套技术。计费逻辑同步形成区分，IDC 按机柜带宽计价，云服务按资源租用时长收费，智能算力依托任务复杂度与实际算力消耗核算费用。

整套服务分为三层逻辑架构，最底层为算力资源层，统筹各类芯片、存储与网络硬件，搭建可弹性调度统一资源池，可支撑万卡规模并行训练集群稳定运行。

中间互联互通层承担全网调度职能，依托算力唯一标识、算网协同传输、全域调度系统，完成跨地域、不同企业算力资源感知匹配，统一采用卡时作为基础计量单位完成资源流转交易。

上层为应用交付层，面向大模型推理、工业仿真、云终端、智能体等场景封装成套服务，用户无需接触底层硬件调度流程，直接获取完整任务运行结果。

报告梳理四项底层核心支撑技术，算力标识技术为各类算力分配全局识别编码，配套专用网关完成跨厂商资源标准化对接；算网协同依托 RDMA、SRv6 协议压缩跨节点传输延迟，打通算力流动网络瓶颈。

算力资源池化技术依靠容器与硬件解耦方案，拆分服务器计算、存储单元自由组合，提升硬件整体利用率；异构算力调度搭建统一适配平台，兼容不同架构芯片，自动匹配任务与对应算力资源。

行业落地场景被客观划分为三类基础类型，高强度并行计算覆盖大模型预训练、生物医药仿真、影视高清渲染，依靠大规模集群完成长周期复杂运算。

结果交付类场景以云游戏、云电脑、词元智能体为主，核心特征低时延实时交互，算力集中部署在云端，终端仅作为操作显示载体。

垂直行业边缘协同场景覆盖制造、金融、零售板块，采用云边分层处理模式，边缘节点完成实时感知推理，云端汇总数据开展长周期分析推演。

全球市场统计数据完整收录，调研引用 Gartner 测算数值，2026 年全球 AI 优化服务器市场支出达到 3530 亿美元，全品类 AI 基础设施整体支出突破 1.36 万亿美元。

全球市场竞争形成三类生态阵营，芯片厂商以硬件一体化方案为核心，头部云服务商搭建全域调度平台，电信运营商主打跨区域算力互联网络建设。

国内市场原生记录显示，2025 年国内智能算力服务市场规模突破 1300 亿元，业务分为企业级 AI 服务与消费级云终端两大板块，云电脑用户规模增长幅度超百分之百。

词元调用量形成直观增长记录，2024 年初国内日均调用量 1000 亿次，至 2026 年 3 月数值突破 140 万亿次，两年区间增长幅度超千倍，头部大模型平台日均调用体量处于行业前列。

国内算力产业上游涵盖芯片、服务器、数据中心三类供给端，国产通用算力硬件在政务、特定行业完成规模化落地，高端训练芯片仍存在供给缺口。

中游市场由多家国资与民营云平台共同构成，各地政府牵头搭建区域算力互联互通平台，电信运营商推出专属调度系统，推进全域资源统一纳管。

下游以 MaaS 模型服务、词元调用业务为主要业态，国内云厂商、运营商分别面向互联网企业与政企单位提供差异化算力交付服务。

国内多地建成区域级算力互联平台，长三角、湖北、深圳、成渝等地均落地统一调度系统，接入区域内智算、超算、通用算力资源，搭建本地算力流通市场。

各地平台统一遵循 “1+M+N” 分层运营框架，1 个省级总调度枢纽搭配多个区域节点与行业专属算力站点，打通跨企业、跨城市资源调用通道。

报告完整记录国内算力互联互通推进时间节点，2026 年完成标准与标识体系搭建，2028 年实现全国公共算力标准化互通，形成可随时调取全域算力网络。

来源:互联网