贸易战下的产业韧性：被关税「重压」出来的本土充沛算力资源

文 | 智能相对论，作者 | 陈泊丞

重压之下，海绵里的水将被持续挤出来。随着技术的迭代以及市场环境的转变，我国的算力基础设施建设正在上演一场“ 挤出水分” 的理性回归。

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如今，中美贸易摩擦加剧，特别是美国对我国的 AI 芯片出口管制升级，本土算力行业正面临着显著的供应链压力和成本压力。而这种不稳定的环境影响，正是算力基建“ 挤出水分” 的第一重压力。

在这种情况下，当高性能芯片无法充分供应，那么我国的算力行业必须得学会利用现有的资源来优化应用情况。算力基建的重心不再是“ 建新”，而是“ 利旧”—— 榨干每一块现有芯片的性能，或许是接下来整个本土算力行业需要解决的问题。

同时，一旦“ 利旧” 思维成为主导，算力行业的发展就不只是局限在高性能芯片的替代上。这场新运动正在从政策层面联动到技术层面，从地方传递到企业，全面影响本土算力行业的发展。

算力大摸底，基建终究迎来“ 退潮”？

从去年开始，业内便传来算力基建增速放缓的信息。而到今年，越来越多的信号继续强化这一趋势。

根据财联社最新报道，为深入实施“ 东数西算” 工程，推动实施全国一体化算力网，强化算力基础设施建设统筹布局，相关部门对算力基础设施项目实施“ 窗口指导”。同时，部分市正计划下发关于算力摸底的相关工作通知，摸底数据将作为国家算⼒资源统筹布局的重要依据。

在「智能相对论」的视角中，如果算力摸底工作能在全国范围内顺利开展，这将是我国算力行业发展的一个关键拐点。据不完全统计，全国范围内智算中心相关的项目就有 200 个以上，但其中 90% 的算力在 1000P 以下，低效能的基建出现冗余问题，对当前 AI 产业的价值十分有限。

低效能或是不达标的算力基建本身对于整个国家算力网络而言就是一种资源型的浪费。在算力摸底工作的推进下，接下来的本土算力行业或将迎来更直接的资源再分配和格局重构，进一步释放现有算力资源的价值。

根据 IDC 圈的统计数据，今年一季度，我国大陆共 165 个智算中心项目出现新动态，其中 58% 的项目处于已审批筹建状态、33% 处于在建或即将投产状态、仅 10% 处于已投产/试运行状态。

也就意味着，如果算力摸底工作是一场“ 釜底抽薪”，那么可能有相当大一部分项目被喊停，从基建层面纠正过去算力资源错配的问题，进而把有限的资源继续重新分配，推动算力利用率在现有的市场规模上实现增长。

不可否认，这会是一场剧烈的行业阵痛。同时，如果现在不进行某种程度上的“ 刮骨疗伤”，未来也将后患无穷。在当前不稳定的市场环境影响下，算力市场的供求关系正存在微妙的波动。

此前，莲花控股、飞利信、锦鸡股份、鸿博股份等多家企业接连终止相关算力合同，金额高达数十亿元。如果说这是市场需求退潮的信号，那么此时的算力摸底工作将最大程度减少未来算力资源过剩所导致的“ 搁浅” 现象。

从某种程度来说，这场算力行业的理性回归来得正是时候。

囤芯片不是算力行业的唯一解

在美国巨大的关税压力和限制芯片出口策略下，不少人认为应对这一危机的关键在于囤芯片，只要在充足的芯片库存支持下，挺过去或许就会好了。

事实上，这一想法不仅低估了贸易战的下限，也错判了算力行业的发展路径。国家推动全国一体化算力网建设，明确提出“ 东数西算” 工程与算力资源统筹调度目标，其根本逻辑在于解决“ 算力供需时空错配” 与“ 局部资源闲置” 问题。

简单来说，在算力基建层面，硬件堆砌模式面临着政策约束、成本压力和供应链风险等多重问题，并非未来发展的长久之计。在这些趋势下，算力行业最迫切需要解决的算力利用率低的问题，根据中国信通院的报告，全国已上线的智算中心的算力整体利用率仅 32%。

目前来看，算力利用率的提升正在成为各大厂商的主要议题，而更多的解决方案则是面向大模型的训推阶段，旨在解决行业最真实的痛点。例如，联想基于万全异构智算平台通过统一调度 CPU、GPU 等多元算力，支撑 DeepSeek 训练 MFU 超 60%，故障断点续训恢复时间小于 1 分钟，算力利用率提升 40%。

目前，百度旗下的百舸 4.0 在训练主流开源模型时，集群 MFU 也同样提升至 58%，有效训练率达到 98%。而业内对于 MFU 的提升主要来自于算法优化、AI 加速套件应用等手段，像百舸 4.0 选择的路径为自主研发出了大模型训推加速套件 AIAK。在算子优化层面，相比英伟达的自研算子加速库，可实现 10% 的性能提升。