本报（chinatimes.net.cn）记者刘诗萌 北京报道
作为人工智能运转的“地基”，信息通信为人工智能提供了最底层的网络连接和算力支撑，稳固、高效的信息通信基础设施成为智能时代不可或缺的系统性底座。尤其是被称为“AI时代的水电煤”的算力，其在未来五年的重要性必然更加凸显。
近日，工信部印发《信息通信行业发展“十五五”规划》（下称《规划》），围绕信息基础设施建设、信息通信产业体系、行业治理体系和治理效能、网络和数据安全保障以及融合应用拓展、全球化发展6个方面，提出26项重点任务。其中，《规划》面向未来五年发展提出多个数据指标，如到2030年信息通信行业收入从2025年的3.8万亿增长到4.1万亿，年均增长1.5%；新建大型超大型算力设施运行点能利用效率（PUE）从1.25下降到低于1.2；智算规模从1590EFLOPS增长至9800EFLOPS；5G（含5G-A）用户普及率从85.7%上升至95%。
沙利文中国业务主管合伙人兼董事总经理陆景向《华夏时报》记者表示，《规划》进一步强调推进中国算力平台全面贯通、加强算力互联互通、推进算力互联网建设，并构建全国统一算力服务市场，同时完善跨区域高速算力传输网络。其核心作用是提高不同地区算力资源的可调度性，使供给相对充裕地区的算力能够更有效地服务需求旺盛地区。这意味着“十五五”期间算力基础设施发展的重点将逐步由“扩规模”向“优结构、强调度、提利用率”深化，通过需求牵引、全国调度和市场化配置进一步提升算力资源配置效率。
从“扩规模”到“优结构”
AI的背后是算力。当前我国算力基础设施正处于由通用算力向智能算力加快转型、算力资源布局持续优化的阶段，人工智能大模型和智能体应用的爆发式增长使得智能算力需求不断提升，也是因此，算力基础设施也从人工智能产业配套升级为国家战略级核心新基建。
2026年，算力网和新一代通信网正式列入“六张网”，成为新型基础设施建设重要组成部分。6月，工业和信息化部发布《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》，这也是我国首次以三年为期、聚焦“人工智能+信息通信”融合发展的专项政策文件。
从数据来看，工业和信息化部新闻发言人、信息通信管理局局长谢存在国新办发布会上向包括《华夏时报》记者在内的媒体介绍，截至2026年6月底，我国智能算力规模达2185EFLOPS。其中东部、中部、西部、东北地区智算规模占全国比例分别是55.9%、10.6%、32.6%、0.9%，全国算力设施整体上架率达71.4%。
不过，全国不同地区的AI基础设施利用率仍有差异，也因此衍生了“算力基础设施是否存在结构性过剩”的讨论。在陆景看来，这一问题更适合理解为不同类型、不同区域算力资源与实际需求之间仍有进一步优化匹配的空间，而不是算力基础设施整体供给过剩。随着AI训练和推理等应用持续拓展，部分既有数据中心需要通过设备更新和技术改造提升对高密度智能计算场景的适配能力，同时新增算力设施也需要更加贴合实际应用需求进行布局。未来行业发展的重点将逐步从单纯扩大算力规模，转向优化算力结构、推动存量设施升级，并通过跨区域调度和供需匹配进一步提高算力资源使用效率。
他指出，《规划》实际上针对算力资源结构性配置问题提出了较为系统的解决方案。在供给端，《规划》提出加快全国一体化算力网建设，构建“枢纽—区域—边缘”多层次算力设施体系，同时强调有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，并面向场景按需部署推理算力设施。这意味着未来算力设施建设将更加突出需求导向和场景导向，而不是单纯扩大建设规模。并且《规划》明确提出深化算力自动化监测与供需匹配，提高算力资源利用率，通过掌握不同地区、不同类型算力资源的供给和使用情况，能够进一步提升新增算力投资和存量资源配置效率。
液冷迎来明确利好
而算力扩张的另外一个刚需则是AI数据中心的冷却。《规划》明确提到，促进信息基础设施绿色化转型，推动通信基站和机房采用低功耗芯片、模块化节能设备，引导算力设施采用高效节能设备以及液冷等先进技术，加大清洁能源使用力度。加快推进存量信息基础设施节能降碳改造，提高可再生能源消费和余热资源回收利用水平。
目前，主要的路径是风冷和液冷两条技术路线。东吴证券研报显示，传统服务器主要依靠风冷和机房空调散热，但机架级AI计算要求GPU通过NVLink实现低时延、高带宽互联，同时CPU、交换芯片、内存和电源功耗同步上升，机柜已转变为统一供电、互联和冷却的计算系统。高密度场景下，继续增加风量会迅速推高能耗和气流组织风险，液冷与高压供电因此成为必要条件。
据TrendForce，2025年液冷散热在AI芯片的渗透率为约33%，预计2026年将上升至53%。其指出，在AI基础设施建设浪潮下，以nvidia、AMD、Google为首的AI芯片持续迭代，单芯片的热设计功耗（TDP）普遍已超越1kW，整柜式AI Server方案的功率更攀升至数百kW，液冷散热逐步成为高端AI基础设施的标准配置。
陆景指出，当前采用液冷技术的AIDC整体比例仍不到40%，目前液冷尚未在AIDC中实现全面普及，但已经进入规模化应用阶段。未来，液冷技术在AIDC中的应用比例预计将持续提升。一方面，随着大模型训练和推理需求增长，AI芯片功耗和单机柜功率密度持续上升，传统风冷在部分高密度计算场景中的散热能力逐步受到限制，液冷的应用必要性不断增强；另一方面，《规划》明确提出引导算力设施采液冷等先进技术，这将进一步推动液冷技术的升级。他预计，未来几年液冷将加快向新建大型、超大型AIDC渗透，其中冷板式液冷将是短中期的主流技术路线，而浸没式液冷等技术则有望随着超高功率密度计算场景增加而逐步扩大应用。
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