9月27日至29日，以“聚智向新 算领未来”为主题的2024中国算力大会在河南郑州举行。工信部表示，将从规划设计、创新驱动、应用培育、安全保障四个方面，稳步提升我国算力产业综合实力，持续提升算力的赋能成效，构建适应中国式现代化发展所需要的算力产业体系。

工信部总工程师赵志国在开幕式上表示，工信部将面向重大区域发展战略制定发展规划，促进东西部算力高效互补和协同联动；面向人工智能等新兴产业制定发展规划，建设一批智算中心，合理配置通算、智算、超算的比例；同时，还将建设一批可满足各类创新主体进行算力研发、验证、调度、应用的载体平台，重点面向中小企业培育一批算力应用解决方案的提供商，建设一批集成多方资源、开放多项能力的服务平台。

截至6月底，全国在用数据中心机架总规模超过830万标准机架，算力总规模达到了246EFLOPS，其中智能算力规模超过76EFLOPS，位居世界的前列，产业发展不断提质增效向新。

赵志国表示，各行业数字化、高端化、智能化转型步伐加快，更加迫切地需要以算力设施为代表的新型数字信息基础设施来畅通要素流动、经济循环的“大动脉”。

目前算力领域互联互通纵深推进，成渝算力节点1毫秒的时延保障能力逐渐形成，区域集群到周边主要城市之间5毫秒时延保障的能力广泛覆盖，国家枢纽节点间20毫秒时延的保障能力已全面实现。

与此同时，绿色化改造的步伐加快，数据中心等重要基础设施更新升级，绿色化赋能的步伐在加快，在采矿、钢铁等行业形成了一批节能减排的典型应用。在算力领域，全国算力中心平均电能利用效率（PUE）降至1.47，创建国家绿色数据中心246个，超140个算力中心绿色低碳等级达到了4A级以上的标准。

中国信息通信研究院院长余晓晖在大会期间发布的《中国综合算力指数报告（2024）》显示，截至2023年底，全球算力基础设施总规模达到910EFLOPS，同比增长40%。从人工智能模型角度看，过去20年间（2003~2023年），智能算力需求大概增长超过百亿倍，构成算力增长的最主要驱动力。

余晓晖认为，与美国相比，我国算力芯片生态比较碎片化，有几十款算力芯片，不同的芯片对应不同的开发框架、软件栈以及算子库等。这是一个非常大的挑战，异构算力之间的协同稳定问题亟需解决。此外，算力的需求和供给中间目前存在很多错位，不能完全精准适配，算力互联成网会是下一步需要推动的重点工作；算力中心的能耗问题愈发受到关注，未来需要将算力和电力进行统筹规划。

赵志国表示，接下来工信部将强化规划设计，统筹好量的增长和质的提升。完善建设布局的机制，面向重大区域发展战略，制定发展的规划，促进东西部算力高效互补和协同联动；完善多元配置的机制，面向人工智能等新兴产业制定发展规划，建设一批智算中心，合理配置通算、智算、超算的比例；完善互联互通的机制，构建算力互联的程序规则、市场规则、质量监测的规则，推动形成以算力大市场体系服务统一大市场建设的发展格局。

在创新驱动方面，赵志国提出，工信部将加快关键核心技术攻关，推动高端芯片、架构设计、大模型算法、高速传输协议等基础软硬件技术实现更大的突破；建立健全算力产业的标准体系，加快创新成果产业转化；组织实施产业链强链补链的行动，开展算力强基、揭榜挂帅，建设一批可满足各类创新主体进行算力研发、验证、调度、应用的载体平台，探索形成科技创新和产业创新深度融合的发展路径、发展模式。

工信部数据显示，工业、教育、医疗、能源等多个领域的算力应用项目超过了1.3万个，有力支撑了人工智能的快速发展，为在更大范围更高水平上共享数字化发展的成果奠定了坚实的基础。

赵志国表示，工信部计划在工业企业研发设计、生产制造、仓储物流、营销服务等重点环节，培养一批典型的应用场景和解决方案，打造算力的服务体系，重点面向中小企业培育一批算力应用解决方案的提供商，建设一批集成多方资源、开放多项能力的服务平台，在公益、教育、交通、能源等重点领域形成可复制、可推广的发展模式。

在安全保障方面，工信部将完善信息通信网络安全防火管理体系，提升国家算力网络基础设施安全服务的保障能力，增强数据安全防护的能力，加强数据分级分类的保护，明确各类主体数据安全的责任，形成数据安全保护的合力，增强设施平稳运行的能力，建成应急预案提升处置的能力，推动形成云、网、边、端安全一体协同发展的能力。

大会期间，中国算力服务平台（河南）宣布正式启动；《中国综合算力指数（2024年）》《中国算力发展报告》《中国存力发展报告》《中国运力发展报告》《智算中心服务发展报告》等研究报告集中发布；8个框架协议、9个合作协议、5个战略协议集中签约，总金额达231.2亿元。

祝嫣然

发展通算、智算、超算等多元化算力资源，支持企业参与算力全产业链生态建设，构建高质量算力供给体系。

推动算力赋能千行百业，重点面向人工智能、工业生产、城市治理、科研教育等重点方向开展算力创新应用，支撑不少于20个行业模型训练推理。

金壮龙表示，推动人工智能赋能新型工业化。以智能制造为主攻方向，夯实算力、算法、数据等技术底座，培育若干通用大模型和行业大模型。

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