随着人工智能的快速发展，算力产业的变革也在不断加速。如今，数据传输的时延已达到前所未有的水平：从内蒙古和林格尔新区的数字集群出发，传输至京津冀枢纽的时延已稳定在5毫秒以内；至长三角枢纽的时延控制在15毫秒以内；而向粤港澳、成渝等区域延伸，时延则保持在20毫秒以内。这一进展标志着“京数蒙算”、“沪数蒙算”和“粤数蒙算”等概念已成功转化为现实。
这项技术的突破意味着，我国在算力基础设施的建设上取得了巨大的进展，尤其是在广东、贵州、河北等地，算力产业的快速发展正推动着智能化的浪潮不断向前。根据最新数据显示，截至今年6月底，我国在用算力中心标准机架已达1085万架，智能算力规模达到788EFLOPS，算力产业已经进入了一个高质量、规模化发展的新阶段。
作为支撑人工智能产业发展的关键基础设施，算力的建设和布局对行业发展至关重要。赛智产业研究院院长赵刚在接受采访时指出，AI技术正在从单点突破转向全栈重构，这为产业链上下游企业带来了前所未有的市场机遇。他强调，随着AI芯片性能的指数级跃升，国内领先的芯片设计与制造企业将不断推陈出新，研发出更先进的AI芯片。同时，智能传感器等自主创新技术也在不断进步，为行业注入新的动力。
在智能算力领域，面对基础模型训练、推理模型以及具身智能体等应用需求的增长，东数西算等枢纽节点将继续推进“扩规模、调结构、绿色化”的发展策略，深化智能算力中心的建设。这不仅推动了智算网络、智算服务器、数据存储等细分产业的发展，也为AI行业的进一步应用创造了条件。
随着大模型向多模态、推理模型和世界模型的方向发展，企业的基础模型也在逐步扩大，万亿参数规模的模型已经不再是遥不可及的目标。与此同时，数据的创新应用正在大幅提升数据生产效率和质量，自动化数据标注、数据合成等技术创新为企业带来了新的市场机会。
在AI应用方面，从生成式对话到智能体、具身智能体等多领域的迅速发展，智能体操作系统和开发平台等新兴市场也在不断涌现。这些技术的迭代和创新，标志着人工智能应用的快速演进和深度整合。
为了推动这一趋势，工业和信息化部近期发起了城域“毫秒用算”专项行动。这一行动的实施预计将在短期内激发网络设备等算力基础设施的需求，而从中长期来看，则有望为边缘计算和AI行业的应用开辟广阔的蓝海市场。因此，银河证券建议，关注算力调度与运维、算力基础设施建设、智能驾驶和AI行业应用等相关领域的投资机会。
根据国际数据公司与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，未来两年中国智能算力规模仍将保持高速增长，预计2023至2028年期间，年复合增长率将达到46.2%。这一预测表明，大模型和生成式人工智能将继续推高算力需求，带动整个行业的发展。
“人工智能生态正在从企业单打独斗的局面，逐渐转向产业链的协同合作。”赵刚指出，人工智能产业的未来需要政府、企业、科研机构等各方的共同努力，推动产学研用的协同发力，构建一个安全、可控且良性循环的产业生态。他建议，政府应出台相关政策，支持AI产业的规划与发展，同时加强AI技术应用中的伦理、合规等方面的制度建设。企业应在AI产品、商业模式和应用创新上持续发力，加速智能体软件与新一代AI终端的整合创新。此外，科研机构应关注AI基础模型、AI芯片等前沿技术的突破，加强核心技术攻关，推动重要技术成果的转化。
通过全社会的共同努力，中国的人工智能产业将迎来更加繁荣的未来。