算力驅動新質生產力發展的技術機理

【 中圖分類號】F124 【 文獻標識碼】A

在數字經濟與人工智能快速發展的新時代，以數字革命為核心的新一輪科技革命和產業變革正在深入推進，加速推動全球經濟社會數字化轉型進程①。作為表征計算設備集群，或者是衡量處理各種信息能力的基準，算力不僅是大數據處理、云計算、區塊鏈等前沿技術發展的核心動力，也是影響一國或地區數字產業化和產業數字化進程的關鍵變量，更是我國發展新質生產力的關鍵基礎設施和核心驅動要素。

算力發展及其應用，隨著經濟社會轉型發展的持續推進，而不斷深化和擴大。作為集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的新型能力，算力的三大模塊（即基礎算力、智能算力和超算算力），在實際應用中往往可以實現有效分工與相互協作。例如，在進行人工智能大模型訓練時，超算算力至關重要；在大數據分析過程中，就需要發揮智能算力在提取有效信息方面的相關作用。而作為三大模塊的組合，邊緣算力能夠就近為用戶提供實時計算能力，幫助解決網絡延遲產生的問題。因此，算力的能級提升及其應用邊界的擴大，既源于數據要素價值的不斷提升，也得益于各國加快推進數字產業化和產業數字化轉型的戰略需求。

伴隨新一輪科技革命和產業變革深入發展，算力結合大數據和強算法等，在人工智能領域不斷催生新技術、新產業、新模式、新業態，從而推動數字經濟向深度和廣度發展。而在驅動、培育和壯大新質生產力發展方面，算力主要通過促進全要素生產率的提升來發揮相關傳導作用，特別是智能算力和超算算力的應用能夠引致邊際技術進步：這表現為，通過對已有的傳統技術進行邊際改進以提高生產效率；還表現為，通過原創性的技術應用，促進科技創新與產業創新的深度融合，實現智算在綜合技術效率上的進步。

黨的十八大以來，我國算力發展步入整體戰略規劃和快速發展的新時代，大型數據中心、智能計算中心、超算中心加快部署。2022年2月，“東數西算”工程正式全面啟動，使得全國一體化算力網建設進程不斷推進②。在至為關鍵的智能算力發展方面，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布的《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，大模型和生成式人工智能推高算力需求，我國智能算力增速高于預期。隨著算力需求呈現指數級增長，各地加快布局算力產業，特別是2025年以來，隨著國產AI大模型DeepSeek在全球人工智能領域掀起的范式變革，凸顯算力變革和算法創新對新質生產力發展的巨大促進作用。

算力是國家核心競爭力重要組成部分

近年來， 隨著人類社會加速向智能化時代邁進，特別是隨著人工智能逐步進入代理式人工智能（Agentic AI）階段和物理人工智能（Physical AI）階段，人工智能應用場景覆蓋面相應擴大，提高了人們對該技術重塑經濟各個領域的期望，算力需求也隨之呈現出爆炸式增長。算力在經濟社會發展中的角色定位，已不局限于新型基礎設施，而是成為全球主要經濟體搶占新興產業、前沿技術和創新模式戰略制高點的核心競爭要素和關鍵基礎設施。誰能率先發起算力革命，并握有算力儲備和發展的先導性優勢，誰就有機會引領全球新一輪科技革命和產業變革的走向，就能通過底層技術升級改造激活相關傳統產業的競爭力，主導未來的科技發展和產業變革，從而驅動新質生產力的迭代發展，重塑全球產業和經濟生態。

在全球主要經濟體之間的算力競爭中，尤其是在基礎算力和智能算力領域，中國和美國處于領先地位，歐洲和日本緊隨其后。資金實力、技術能力和產業政策支持，正日益成為決定各國在算力領域競爭優勢的關鍵要素。

各國之所以競相加大對算力的投入，是因為算力投入與實際經濟增長呈顯著正相關，由國際數據公司（IDC）、清華大學全球產業研究院、浪潮信息聯合編制的《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示，算力指數平均每提高1個百分點，該國的數字經濟和國內生產總值將分別增長3.6‰和1.7‰。③類似的研究結果也反映在中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書（2023年）》中，根據該白皮書的測算，算力每投入1元錢，就將帶動3元至4元的國內生產總值增長。對有實力的參與主體而言，算力基礎設施的先進水平、覆蓋面以及算力網絡體系的發達程度，日益成為搶占未來發展主導權的關鍵要素。

就全球算力產業發展態勢而言，近年來，隨著以ChatGPT、Sora等為代表的新一輪人工智能技術及其產業化應用的飛速發展，市場對算力需求呈現出幾何級數的增長。ChatGPT通過“大數據+大算力+強算法”，構建出大型自然語言模型，推動人工智能領域的競爭日趨激烈。而DeepSeek通過開源策略在AI領域取得的突破性進展，直接推動競爭對手OpenAI對ChatGPT 商業模式的重新評估與調整。預計開源模型的種類將很快擴展到計算機視覺、機器人技術和圖像生成等應用廣泛的領域，人工智能領域國際競爭規則或將發生新的改變。

算力驅動新質生產力發展的理論邏輯

從表現形式和本質特征來看，算力可以表現為某種意義上的新質生產力，也可以是培育或激活新質生產力的關鍵要素，但新質生產力的內涵顯然要比算力豐富得多，外延也更寬廣。因為算力，本質上是信息系統處理信息和完成計算任務的能力，可以歸為人工智能時代的基礎設施或平臺范疇。而新質生產力則是先進生產力的質態，既包括前沿科技研發水平、產業創新及市場轉化能力，還包括掌握先進技術的專業化人力資本與其他生產要素的創新性配置能力，也涵蓋了技術創新和業態模式創新背景下的管理和制度變革能力。概言之，新質生產力是人工智能時代下，以科技創新為主導、以高質量發展為特征的先進生產力形態，而算力則是從屬于先進生產力范疇的核心生產要素之一。

厘清算力和新質生產力之間的內在聯系之后，就可以進一步明確算力驅動新質生產力發展的理論邏輯：算力作為發展新質生產力的技術底座和先導能力，通過結合大數據和強算法，以及多模態大語言模型的不斷涌現和場景化應用，顯著促進全要素生產率的提高，從而在理論層面內生性闡釋了“科學技術是第一生產力”這一重要論斷在新時代的生命力。

算力驅動新質生產力的理論邏輯，與馬克思主義生產力理論中有關科學技術的基礎性作用論斷，具有深刻的內在一致性。馬克思、恩格斯敏銳認識到，科技創新并不是像“開墾土地”那樣是“生產力單純的量的擴大”，而是創造出“新的生產力”，并且成為生產力發展的決定性因素。馬克思指出：“大工業把巨大的自然力和自然科學并入生產過程，必然大大提高勞動生產率。”④由此可見，算力實質上是科學技術轉化為現實生產力的新型載體——其既繼承馬克思主義關于“勞動資料革命性變革推動生產力躍升”的基本原理，又通過數據要素的指數級增長、算法效能的幾何式增長等新特征，賦予“科學技術是第一生產力”這一論斷時代新內涵。

生產力，在經濟學意義上可以理解為，市場主體將生產要素轉化為產品和服務的效率，即要素投入和產出之比，從技術層面上可以理解為，市場主體所提供的產品，與服務本身所蘊含的科技水平及其解決方案的能力。在工業經濟時代，索洛增長模型通過其生產函數框架，系統揭示了資本積累、勞動力投入和技術進步作為核心要素對經濟增長的內生驅動機制。而當人類社會，從工業經濟時代邁向先進服務業和先進制造業并舉的人工智能時代時，資本和勞動依然是極為重要的生產要素，但以算力為代表的新型科技力量結合“算法+ 數據”的要素融合，正將“科學技術是第一生產力”的科學內涵從物理空間拓展到數字空間，這使得工業經濟時代形成的生產力內涵在人工智能時代發生深刻變革，甚至在某種意義上實現質的躍遷。

算力作為新型技術要素，其驅動新質生產力發展的作用方式和影響維度正在發生深刻變革。在人工智能時代，以芯片算力、大模型算法、分布式計算平臺及高帶寬存儲架構為核心的算力技術體系持續演進，其產業化應用加速迭代，關鍵技術指標幾乎每季度實現顯著突破。其中，人工智能大模型的技術迭代與跨領域滲透，不僅驗證了算力基礎設施的戰略價值，更確立了其作為新質生產力核心驅動力的地位。

算力作為核心生產要素，顯著提升新質生產力的邊際產出效率。當前，消費市場正經歷從規模化供給向個性化體驗的范式轉變，這一趨勢對產業發展的前瞻性創新能力提出更高要求。在此過程中，算法革新與大數據處理技術的突破，共同推動異構算力體系的演進：傳統硅基計算加速向類腦計算、量子計算等前沿領域拓展，而智能算法的持續創新則為技術轉型提供關鍵支撐。值得關注的是，我國部分人工智能領軍企業，已在自主可控的算力底座領域實現技術突破，為培育具有全球競爭力的新質生產力奠定堅實基礎。

算力作為數字經濟時代的關鍵生產要素，通過重構生產函數的內在結構，推動全要素生產率實現從量變到質變的系統性躍遷。在人工智能時代，由于技術革新通過重構勞動資料（如算力基礎設施）和勞動對象（如數據資源）的交互方式，使得新的生產函數需要引入算力密度、數據流動性、算法復雜度等維度，從而引致技術進步的貢獻率，從過去線性增長模式轉向指數增長，推動全要素生產率躍升。

算力驅動新質生產力發展的技術機理

算力的產業價值，取決于與數據要素、應用場景和產業生態的系統耦合，但若離開由大數據、場景應用及配套產業等組成的生態體系，則其本質僅是一種技術工具。隨著我國持續推進“人工智能+”行動，在基礎理論、核心算法、關鍵共性技術及大模型等前沿領域持續加大研發投入，算力資源正加速向產業升級、科技創新、教育變革、社會治理以及日常生活等領域深度滲透，展現出前所未有的融合態勢與發展潛力。

就算力驅動新質生產力的技術機理而言，在日益擴容的數據和不斷增長的計算需求推動下，算力基礎設施數量網絡和質量網絡快速發展，大模型的性能和效率不斷提升，使算力成為催生顛覆性技術及相關產業發展的核心要素。與此同時，隨著新一代人工智能技術的迭代升級和開源大模型不斷擴充應用邊界，智能算力技術產業加速突破“摩爾定律”的約束。算力在支持人工智能技術將物理世界和數字世界相結合的過程中發揮著關鍵作用，進而推動人工智能發展從感知智能走向認知智能，在重構生產函數的同時，也深刻重塑了生產關系和勞動分工模式，并將勞動對象從物理實體擴展至數字孿生體，進一步釋放生產要素的組合潛力，驅動新質生產力高質量發展。

算力在驅動新質生產力的實踐層面，主要表現為以下路徑：算力支撐新型生產方式和智能化服務轉型；算法賦能個性化、精準化的產品與服務供給；依托一體化算力網絡實現資源高效配置；通過跨行業生態協同與多模態AI 的深度應用，推動產業生態的系統性重構。這一過程尤其體現在人工智能應用場景的市場深化與產業融合方面。

目前，基于算力驅動的新產業、新模式、新業態，正在深刻重塑人類生產生活方式，推動社會向更高效、更便捷、更美好的方向發展。隨著算力服務的泛在化演進，其技術應用已實現從工業生產到民生服務的全場景滲透，高效算力支持下的智能制造、生物醫療、智慧醫療、智慧交通、智慧能源、智慧教育、金融科技等快速發展。可以預見，算力不僅將成為驅動新一輪科技革命和產業變革的核心基礎設施，更將成為衡量一個國家能否在人工智能時代占據全球價值鏈頂端地位的關鍵指標。

算力驅動新質生產力發展的實踐進路

我們黨始終高度重視解放和發展社會生產力，堅持運用馬克思主義生產力理論指導實踐，并在實踐中不斷深化對生產力發展規律的認識，豐富和發展馬克思主義生產力理論。而由算力驅動新質生產力發展的相關理論解釋和技術機理，也在不斷推動理論認知向實踐落地轉化。

從國家戰略層面進一步提升算力發展水平，將其打造為國家核心競爭優勢的關鍵支柱。近年來，從中央到地方，與算力相關的政策措施、意見方案頻頻出臺，有效增強產業鏈各端競逐算力賽道的勇氣和信心，更為算力產業高質量發展提供重要指引、筑牢堅固基石。2022年12月，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》對外發布；2022年7月，科技部等六部門聯合印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》；2023年10月，工業和信息化部等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》等一系列行動計劃或指導意見，對于加強算力在國家新一輪的技術和產業發展布局中的地位具有重要意義。2023年10月25日，根據黨中央決策部署，國家數據局正式掛牌成立，標志著我國在精準把握全球數字產業和大數據技術變遷脈搏的基礎上，更加重視頂層設計和統籌推進。建議在“十五五”發展規劃中，強化算力作為發展新質生產力的核心戰略要素和先導性驅動力量的地位，科學部署，有序推進。

從戰略高度進一步加強自主創新的算力技術產業發展體系建設。習近平總書記指出：“必須加強科技創新特別是原創性、顛覆性科技創新，加快實現高水平科技自立自強，打好關鍵核心技術攻堅戰，使原創性、顛覆性科技創新成果競相涌現，培育發展新質生產力的新動能。”習近平總書記就加強自主創新與加快發展新質生產力作出一系列重要論述，為推動高質量發展提供了科學理論指導，為我國進一步加強自主創新的算力技術產業發展體系建設指明了方向。2025年《政府工作報告》也強調，“擴大5G規模化應用，加快工業互聯網創新發展，優化全國算力資源布局，打造具有國際競爭力的數字產業集群”⑤。

盡管當前我國算力產業總體保持穩健發展態勢，部分關鍵指標呈現超預期增長，但在關鍵核心技術自主供給能力建設和產業協同生態體系構建等方面仍存在短板。針對我國在芯片國產化替代和自主軟件生態建設方面存在的突出挑戰，建議在“十五五”發展規劃中從戰略高度進一步加強自主創新的算力技術產業發展體系建設，系統加強算力硬件技術研發與應用支持，重點突破芯片、高性能計算機等關鍵領域“卡脖子”技術，加大研發投入和產業化政策扶持，重點布局量子計算機等前沿硬科技領域，加速推進關鍵核心技術自主可控進程。

持續優化促進算力產業發展的創新生態，提升獨特應用場景優勢。算力發展所需的創新生態，既離不開適配的人力、資本、技術、數據、算法、基礎設施等創新要素或創新資源，也需要持續營造具有全球競爭力的開放創新生態。在大數據和人工智能技術的驅動下，經濟與生活全面邁向數字化乃至智能化，將成為21世紀上半葉人類社會生存與發展形態的顯著特征。目前，智能體日漸具備自主感知、決策與執行能力，原先的輔助工具角色逐步演變為獨立生產力單元。技術的迭代升級，驅動算力發展所需的創新生態系統不斷演進與變革，從涵蓋數據要素、算法框架和算力資源的通用技術池，到通過大平臺的創新整合，成為適配垂直行業應用場景的專用技術模塊，從而逐漸形成多層次的人工智能技術生態。

基于此，建議在“十五五”發展規劃中，持續完善算力產業創新生態系統，重點依托我國獨有的超大規模市場應用場景優勢，加速技術創新和產業升級。強化國家級自主可控的新一代人工智能重大創新平臺建設，以市場化的開源大模型的迭代升級和多維度應用為抓手，吸引全球開發者共同參與，引領算力發展沿著不斷激活人類創新稟賦、服務人類美好生活、尊重人類理性選擇的路徑發展。

強化戰略人才引領與學科交叉融合。實現算力驅動新質生產力的高質量發展，人才是關鍵變量。近年來，全球算力競爭格局發生深刻變革，與算力發展高度聯動的底層技術正發生不完全以政府規劃為靜態指標參照的變化。人工智能特別是大模型的快速發展，加速技術應用場景的滲透，持續重塑全球算力生態。與此同時，掌握核心技術的戰略型人才，正在并將持續引領全球算力競爭的技術格局創新。

在此背景下， 政府、企業、高校及科研院所，應從戰略高度思考并加強對算力基礎理論、前沿技術和產業發展趨勢的研究。建議在“十五五”發展規劃中，從內涵建設上加大對與算力相關的基礎學科和交叉學科的投入，強化學科專業的交叉融合，推動產學研用深度融合，致力于培養算力領域的拔尖創新人才，加強算力人才培養的雙向交流與國際合作。

【注釋】

①章玉貴：《算力經濟發展的重要功能與戰略思考》，《人民論壇·學術前沿》，2023年第5期，第101—108頁。

②汪玉凱：《東數西算：中國數字經濟發展的重要引擎》，《國家治理》， 2022年第13期。

③《〈2022-2023 全球計算力指數評估報告〉發布》，人民網，2023年7月17日。

④馬克思：《資本論》（第1卷），北京：人民出版社，2018年，第444頁。

⑤李強：《政府工作報告——2025年3月5日在第十四屆全國人民代表大會第三次會議上》，中國政府網，2025年3月12日。

責編/ 賈娜 美編/ 楊玲玲