广东
算力本身是一个相对狭义的概念，它指的是计算设备处理数据并完成各类计算任务的能力。无论是训练一个千亿参数的大语言模型，还是让AI助手在几秒钟内回答一个复杂问题，抑或是根据一段文字描述生成一幅图像，所有这些智能化操作的背后，都离不开CPU、GPU以及各类AI加速芯片所提供的底层计算能力。
从需求端来看，算力规模正在经历一场爆发式的增长。根据工业和信息化部公布的数据，截至2026年6月底，我国智能算力规模已经达到2185EFLOPS，与去年同期相比增长了177%，这样的增速意味着智能算力在短短一年时间内几乎翻了两番。与此同时，国家数据局的统计数据显示，中国日均Token调用量从2024年初的约1000亿次，已经增长到2026年3月的超过140万亿次，增长幅度超过千倍。每一次大模型的问答交互、每一幅AI生成的图片、每一个智能体的决策推理，背后都在持续消耗着Token，而这些Token的消耗又直接转化为对算力基础设施的真实需求。
更重要的是，算力基础设施的需求具有极强的确定性和刚性。当前AI行业竞争激烈，各类大模型层出不穷，应用的此消彼长难以预料，但无论最终哪一家企业、哪一个产品在竞争中胜出，模型训练和推理对算力的消耗都不会减少，反而会随着技术进步和应用普及而持续增加。这种“无论谁赢，我都不会输”的特性，使得算力基础设施在整个AI产业链中处于一种类似于“卖铲人”的独特地位。
从政策层面来看，国家对算力基础设施的战略定位也在不断升级。从早期的“东数西算”工程布局8大枢纽节点和10个数据中心集群，到工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，再到全国一体化算力网“8+10+3”空间布局的持续推进，一系列政策信号的密集释放表明，算力基础设施已经被提升到类似于交通、能源、通信等传统基础设施的战略高度来看待。
从产业趋势来看，有研究机构测算，2027年全球AI基础设施资本支出或将超过1万亿美元，未来5年全球AI基础设施累计资本支出可能达到6.8万亿美元。当AI正从一种技术概念演变为类似于电力、互联网一样的国家级经济基础设施时，算力设施本身正在成为一种能够持续创造经济价值的生产资料，这也意味着围绕算力基础设施的投资逻辑，正在从短期博弈向长期配置转变。
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