算网融合：从“建节点”到“连资源”的万亿级跃迁
1、算网融合行业概述
（1）概念本质
算网融合的本质，是让算力从“分散孤岛”变成“可调度资源”。过去算力和网络是两套独立体系，数据中心只管存算，网络只管传输，跨域调度几乎不可能。算网融合要做的，是把全国各地的数据中心、超算中心、智算中心用高速网络连成一张网，让算力像电力一样可计量、可调度、可交易。它不是一个单项技术，而是一套从硬件到软件、从标准到运营的系统性工程。
（2）行业定位
从产业属性看，算网融合兼具公共品和市场化的双重身份。一方面，算力网与水网、电网、通信网并列，属于国家战略性基础设施，承担普惠算力供给的公共职能；另一方面，算力交易、词元计费、调度服务又是市场化行为，参与者需要找到可持续的盈利路径。这种双重属性决定了行业不能完全靠政策驱动，也不能完全靠市场自发演进，必须找到政策引导与商业闭环之间的平衡点。
（3）算网融合行业发展现状
算网融合行业发展现状
资料来源：普华有策
（4）政策环境总结
“十四五”以来，算网融合政策体系加速成型。2021年“东数西算”工程启动，2025年工信部印发《算力互联互通行动计划》，同年10月部署城域“毫秒用算”专项行动。进入2026年，政策密度显著提升：3月“十五五”规划纲要明确构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网，4月中央政治局会议将算力网纳入“六张网”战略布局，9月国务院常务会议专题研究算力网建设，工信部印发《信息通信行业发展“十五五”规划》提出13项具体指标，明确2030年智能算力规模达到9800EFLOPS目标。政策体系已从框架搭建进入工程化落地阶段，算力网与水网、电网并列成为国家级基础设施，算电协同、普惠算力、国产芯片适配成为核心政策着力点。
算网融合行业主要政策分析
资料来源：普华有策
2、技术水平及特点
（1）算力调度从“尽力而为”走向“准时可达”
传统网络的设计逻辑是“尽力而为”，数据能传到就行，时延和抖动没有硬性保证。但算力调度场景不同，工业控制要求毫秒级确定性，远程医疗不允许任何抖动，AI训练对网络丢包极度敏感。确定性网络技术的成熟，让网络从“软承诺”变成“硬保障”。端到端抖动控制在微秒级、故障倒换不超过1毫秒，这些指标意味着算力调度从“可以调”进入了“可靠调”的阶段。技术突破的意义不在于指标本身，而在于它打开了时延敏感场景的算力服务空间。
（2）国产高速互联技术打破通信瓶颈
国产算力集群长期面临一个尴尬：芯片算力在追赶，但集群互联拖了后腿。训练大模型时，网络通信耗时占训练总时长的三到五成，超过一半的计算资源在等待数据传输。国产IBGDA技术实现规模化落地，核心价值在于让GPU可以不依赖CPU自主发起节点间通信，消除传统路径中的调度开销。这项技术主要解决MoE模型中高频小消息通信的难题，为国产大模型训练提供了不依赖国外互联技术的替代方案。突破的意义不在单项技术指标，而在于国产算力体系从芯片到互联到框架的完整性在提升。
（3）算电协同从概念进入平台化运营
算力中心是能耗大户，一座大型智算中心的年耗电量堪比一座中型城市。算电协同要解决的是“算力跟着绿电走”的问题——哪里绿电充裕、电价低谷，算力任务就往哪里调度。绿电直连、源网荷储等方案在西部枢纽先行先试，算电协同调度平台实现跨域任务迁移。这件事的价值是双重的：对算力运营方而言压降了用电成本，对国家而言提升了绿电消纳率。算电协同正在从政策倡导变成有商业逻辑的运营模式。
（4）6G通感算智融合成为明确方向
“十五五”规划首次明确适时启动6G商用，并将网络原生AI、通感智算融合列为关键技术方向。6G和5G的本质区别不在速率，而在于网络定位的变化——从“连接管道”变成“原生智能平台”。这意味着网络本身要具备感知、计算和智能决策能力，能够适配多智能体互联网的通信需求。通感算智融合对网络架构和安全机制都提出了全新要求，当前仍处于技术预研和标准探索阶段，但方向已经清晰。
3、算网融合行业发展机遇分析
（1）全国一体化算力网建设的投资拉动机遇
算力网建设新增直接投资规模巨大，信息基础设施累计投资体量可观。光通信、国产算力硬件、液冷与高效储能、AI服务器、算力调度平台等细分赛道均将受益。投资主体以企业为主，意味着市场化程度高，具备技术优势和客户资源的企业更容易获得份额。投资拉动的乘数效应还体现在对下游人工智能、自动驾驶、低空经济等产业的带动上。
（2）国产算力生态成熟带来的替代机遇
国产IBGDA技术规模化落地、算力互联互通标准推进、国产芯片适配力度加大，这些变化正在让国产算力从“可用”走向“好用”。系统闭环的形成降低了国产替代的迁移成本。对于国内ICT企业而言，这是一个从跟随到引领的窗口期：谁能在异构协同、高速互联、调度平台等关键环节形成技术壁垒，谁就能在国产算力生态中占据有利位置。
（3）推理算力需求爆发带来的市场扩容机遇
推理工作负载占比超过训练，意味着算力服务从集中式大集群转向分布式边缘节点。边云协同推理、行业专属算力服务、MaaS平台等新业态为产业链参与者开辟了增量空间。推理场景的碎片化对算力网络的时延、抖动、可靠性提出差异化要求，能够提供定制化服务的企业将获得溢价能力。智能体经济和词元计费模式进一步放大了推理算力的市场空间。
（4）算电协同带来的绿色发展机遇
算电协同突破算力用能瓶颈，绿电直连、源网荷储、高效储能等建设模式受到政策鼓励。算力用电成为全社会能耗核心增量，推动算力与绿电深度融合既能压降运行成本，也能提升全球市场竞争力。绿色算力评价体系和绿色算力凭证核发为算力服务差异化定价创造了新维度。在碳约束趋紧的背景下，绿色算力将从成本项变成竞争力项。
（5）前沿新场景带来的增量市场机遇
空天地一体化、低空经济、具身智能、6G通感算智融合等前沿场景为算网融合开辟了新市场空间。算力服务从传统数据中心向全域覆盖延伸，影视渲染、生物医学计算等“东数西算”新场景持续拓展算力应用边界。这些新场景的共同特点是需求尚未定型、标准尚未建立、竞争格局尚未固化，对于具备技术储备和场景理解能力的企业而言，是建立先发优势的窗口期。
4、算网融合行业发展挑战分析
（1）核心技术自主可控的攻坚挑战
半导体领域关键技术问题尚未根本解决，光刻机等关键装备仍依赖进口。国产算力集群在训练万亿参数模型时，算力利用率偏低，高价芯片大量时间处于等待数据状态。集群互联层面，高速通信网络仍需升级，全国一体化算力调度平台尚待完善，跨区域资源匹配效率有待提高。技术攻坚的难点在于，这不是单点突破能解决的，需要芯片、互联、框架、调度、应用全链条的协同进步。
（2）算力供需匹配的效率挑战
东西部智算规模差异显著，供需空间错配问题突出。西部枢纽算力资源利用率偏低，东部算力需求旺盛但受能耗指标和土地资源约束。算力定价机制和交易规则尚不健全，跨区域算力调度的市场化程度有待提升。算力资源从供给富余区域向需求旺盛区域流动的机制尚未完全建立。效率提升需要技术手段和制度设计双管齐下：技术上提升调度精度和网络性能，制度上建立统一市场和定价规则。
（3）数据安全与跨域合规的治理挑战
AI智能体、跨域算力网络打破传统静态安全边界，算网融合环境下面临新型安全威胁。深度合成鉴伪、算力设施防护、训练数据保护、智能体安全等关键技术攻关成为安全领域重点。跨区域算力调度涉及数据跨境流动、隐私保护等合规问题，制定算力互联规则、服务质量标准、运行安全责任等制度体系是亟待解决的问题。安全与合规的挑战在于，它既是技术问题也是治理问题，需要技术手段和制度框架同步建设。
（4）标准体系与生态协同的建设挑战
算力并网标准仍在制定过程中，异构算力资源的统一度量、计费和调度标准尚不完善。开源生态项目在推动异构算力互联互通，但跨芯片智算生态的规模化落地仍需产业各方协同推进。国际标准方面，中国在IETF、ITU等组织推动算网融合标准建设，但全球范围内的标准协调和互认机制仍在构建中。标准建设的难点在于，它需要产业链上下游、国内外多方达成共识，周期长、协调成本高。
北京普华有策信息咨询有限公司《2026-2032年算网融合产业深度研究及趋势前景预判报告》围绕算网融合行业展开系统分析。首先界定算网融合的定义与行业特征，梳理其从概念萌芽到工程化推进的发展历程。其次，从政策环境入手，总结“十四五”以来至2026年的行业政策与规划体系，并分析技术体系、产业链结构及上中下游发展态势。在此基础上，重点剖析行业竞争格局，涵盖运营商、云服务商、设备商及全球标杆企业的竞争态势。报告结合AI大模型爆发、新质生产力培育与“十五五”规划纲要，分析算网融合在新旧产业融合、前沿新场景中的机遇，并对市场前景与核心驱动因素做出研判，为行业参与者提供决策参考。