我国算力中心建设：现状、挑战与建议
算力中心建设背景与现状
数字化时代，算力是满足人工智能、大模型等新技术迭代发展的重要基础资源，算力中心作为我国数字经济发展的重要基础设施，也迎来了重要发展机遇。一、算力中心建设的政策环境党和国家高度重视数字经济基础设施建设，已陆续出台一系列政策文件，推动形成全国一体化算力体系和算力中心绿色高质量发展。围绕“东数西算”工程，我国正按照“点、链、网、面”体系化推进全国一体化算力网络工作。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局和工信部制定了《国家数据基础设施建设指引》，提出“加快推动通用算力、智能算力、超级算力等多元异构算力的绿色发展、有机协同”，同时探索采用存算分离架构建设新型智算中心和新材料大数据中心。2月，工信部印发《关于组织开展算力强基揭榜行动的通知》，夯实算力网络发展底座，推动算力网络“点、链、网、面”体系化发展。5月，工信部印发《算力互联互通行动计划》，提出到2026年建成国家、区域、行业算力互联互通平台，接入通、智、超以及云、边、端等各类公共算力资源，实现全国头部算力企业的公共算力资源互联。8月，国务院印发《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网；创新智能算力基础设施运营模式，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全”。9月，《国家发展改革委 国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，提出“构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制，不断提高算力中心绿电比例”。10月，工信部等七部门正式发布《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025-2028年）》，提出“按需布局算力基础设施，加强算力与行业融合应用”。12月，工信部等六部门联合发布《2025年度国家绿色算力设施名单》，提出全国已累计建成国家绿色算力设施306家，有效引领算力设施能效提升和绿色低碳发展。
从地方政策看，各地积极落实“东数西算”工程和全国一体化算力网建设的决策部署，在算力中心规划布局、算电融合、算力服务效能等方面出台一系列政策。四川省印发《四川省算力基础设施高质量发展行动方案（2024-2027年）》，明确算力设施布局、安全保障体系建设等重点任务。北京市印发《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》，提出“加快重点智算中心布局建设，鼓励存量数据中心转型升级为智算中心，支持存量数据中心进行绿色节能改造”。此外，北京市已开始加速布局太空数据中心。二、算力中心规模与结构在顶层设计引导和市场需求驱动下，我国算力中心在用机架规模持续高速增长。截至2025年9月底，我国算力中心在用机架超1250万架。
从全球对比看，中国信通院数据显示，2024年底，全球通用算力规模为628EFlops（FP32），同比增长14%；智能算力规模为5693EFlops（FP16），同比增长64.7%，增速远快于通用算力。根据中国信通院测算，2023年中国算力占全球比例约为31%，排名第二，美欧算力占比分别为41%和15%。近两年全球算力规模持续高速增长，美国算力规模占比持续扩大，我国智能算力规模实现大跨步，截至2025年智算规模已达1590EFlops。算力中心芯片国产化进程不断加速，供应生态呈现多元化发展趋势。英伟达、超微半导体的市场份额仍较高，但昇腾、鲲鹏、海光、浪潮、摩尔线程等芯片在我国新建算力中心的应用比例持续提升。IEA数据显示，美国数据中心的PUE值由2020年的1.39降至2024年的1.32，同期我国算力中心PUE值则为1.46。未来，随着我国“东数西算”工程持续建设及节能技术的应用，能效标准将持续降低。
图4.1 2017-2025年我国算力中心在用机架规模增长情况数据来源：工业和信息化部、中国信息通信研究院
从算力供给结构来看，我国智能算力快速增长，对算力规模增长的贡献率接近90%。2020年我国算力总规模为135EFlops（FP32），且以基础算力为主。“十四五”时期，我国智能算力规模快速增长，特别是2025年增长迅猛。截至2025年底，智能算力规模达1590EFlops（FP16），较9月增长近51%，全年增速超100%。以四川省算力供给为例，截至2025年末四川省通用算力、智能算力、超级算力占比分别为40%、57%、3%，其中智能算力占比由2023年的3%提升至2025年57%。从新增规划来看，四川省在建及规划建设算力规模约283EFlops，其中智算规模占比约为85%；北京市明确要求，原则上不再新增通用算力，新增算力以智能算力为主。从算力供给质效来看，我国算力中心平均上架率由2021年的55%提升至60%以上，在用算力中心平均PUE值2025年6月降至1.42，较2024年的1.46下降0.04，未来随着国家枢纽节点地区新建项目的持续落地，PUE值将持续下降。
表4.1 不同类型算力中心比较数据来源：《全国一体化算力网 算力中心能力评估要求（征求意见稿）》、根据公开资料整理三、算力中心布局与运营从算力中心区域布局看，我国围绕“东数西算”工程开展算力中心有序建设，东西部地区在智算领域呈现互补发展态势。中国信通院发布的《2025综合算力指数》显示，八大国家枢纽节点所在省市算力规模、算力质效等指标均排名前列。截至2025年6月，八大国家算力枢纽节点所在地区机架规模达788.2万标准机架，占全国总量的72.6%，已建成智算规模620EFlops，占我国智算总量的78.7%。超算中心方面，我国已建成14座国家级超算中心，分布在天津、广州、长沙、深圳等地。
我国枢纽节点与非节点地区算力中心发展质效不同。绿电消纳方面，新建数据中心绿色电力比例超80%，而贵州、内蒙古、甘肃等枢纽节点地区可再生能源丰富、绿色发展潜力大，在绿电消纳方面发展较快。比如，中国电信甘肃庆阳智能算力中心采用绿电聚合供电模式，绿电比例达100%。算力规模方面，我国算力水平TOP10城市中9个为国家枢纽节点所在地区，非国家枢纽节点的算力中心标准机架小于3000，算力供给有限。算力利用率方面，我国八大国家枢纽节点算力中心平均上架率高于全国平均水平，国家枢纽节点间算力利用率差距较大，非枢纽节点地区利用率较低。京津冀地区算力需求旺盛，利用率高，平均上架率超70%，而四川、广东等地区上架率在60%左右，浙江、陕西、江苏、内蒙古等地区算力供给大且算力利用率高，而海南、吉林等非枢纽节点地区利用率较低。
从算力中心建设运营看，我国算力中心建设模式已形成以政府引导、市场主导、多元协同为核心的多元体系。在“东数西算”工程的引导下，以中国移动为代表的运营商，华为、阿里为代表的科技公司以及第三方IDC服务商主导国家枢纽节点算力中心建设，同时地方政府参与区域算力中心共建。我国算力中心运营模式由“重建设”向“重运营”转变，算力中心+算力调度平台的建设运营一体化模式通过撮合建设与运营环节，形成资源共享的协同机制，实现资源配置效率跃升。
从算力中心融资角度看，算力中心行业具有投资规模大、投资周期长、投资回收期长等特点。我国政府主导的算力中心以地方政府专项债、银行信贷为主要融资渠道，而企业主导的算力中心主要源于自筹资金和银行贷款。此外，私募股权基金、持有型不动产ABS、公募REITs等创新融资方式正成为算力中心建设中重要的融资渠道。私募股权基金适用于算力中心运营全阶段，既能推动优质算力中心建设，也能助力算力中心升级扩能。算力中心公募REITs是盘活存量资产的有效路径，为算力中心建设、运营企业提供了“投建管退”的资本循环路径。
算力中心建设特点和趋势
“十四五”期间，我国算力中心建设如火如荼，标准机架规模快速增长，算力规模持续扩大，算力结构持续向智发展。我国算力中心呈现以下特点和趋势。
一是绿色化与低碳化。我国算力中心呈现能源高效利用、绿色低碳发展、算力资源高效利用等趋势。2025年度国家绿色算力设施电能利用效率（PUE）平均值为1.25，单位信息设备能耗用水量（WUE）平均值为0.95L/(kW.h)，可再生能源利用率平均值超过70%。算力中心采取余热回收、自然冷源、人工智能能耗控制模型、智能机器人巡检、算电协同、绿色化改造等方法对数据中心进行改造升级，降低PUE值。此外数据中心关键能效指标监测体系的建立推动我国数据中心算力碳效水平提升。
二是集约化与规模化。人工智能产业的快速发展带动了大模型训练、智能推理等高算力场景广泛应用，提高了算力需求，同时也显著提升了对智算中心的依赖程度。目前我国京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝节点进行了大规模算力部署与能源资源的协调，满足地区算力需求；而贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等可再生能源丰富、数据中心绿色发展潜力较大的节点，重点提升算力服务品质和利用效率，充分发挥资源优势，满足非实时算力需求；而国家枢纽节点以外地区主要集中打造具有地方特色、服务本地、规模适度的算力中心，实现算力供需平衡，算力中心的建设由单点算力转向集群效率。
专栏4-1 算力中心运营案例
案例一：中国移动（甘肃庆阳）绿色智算中心
截至2025年，全国一体化算力网络国家枢纽节点之一的甘肃庆阳已建成投运10个智算中心，标准机架达10万架，绿电占比超80%。其中，中国移动在庆阳东数西算产业园区的算力规模超7万PFlops，建成庆阳集群及园区首栋智算中心。中国移动（甘肃庆阳）绿色数据中心规划能耗效率≤1.2。中国移动（甘肃庆阳）绿色智算中心是我国“东数西算”工程庆阳集群首批投入使用的智算数据中心，并入选了2025年度国家绿色算力设施名单。该智算中心通过甘肃省电力交易中心搭建的区域电力交易平台及“省间+省内”协同平台，采用“绿电交易+绿证核销”模式，参与“中长期合约+现货交易+辅助服务”立体化交易，提升绿电采购效率，2024年度可再生能源利用率达80%以上。
案例二：宁波人工智能超算中心
宁波人工智能超算中心项目总投资近10亿元，配备数千台高性能服务器，搭载了最新的GPU和TPU，经过AI计算优化后可以高效处理深度学习、机器学习等复杂任务。截至目前，宁波人工智能超算中心已建成300P智算算力和5P超算算力，累计服务用户169家。该超算中心IT基础设施采用异构体系架构，可以提供智能计算算力和超算算力，且智能计算节点和超算计算节点可以进行高速互联。该项目的创新主要有以下两点：一是算力供给多元化，超算中心采取“超算+智算”模式，其算力应用场景更广，在产业发展、科学研究、社会治理等方面具有更高的算力适配和算法匹配优势；二是安全可靠，宁波人工智能超算中心采用的是全国产自主可控，确保超算中心的数据和技术安全。
算力中心建设面临的风险
在人工智能与数字经济高速发展机遇期，算力中心作为关键新型基础设施，已成为各地超前布局、争夺产业高地核心载体。伴随大规模建设热潮，其资本密集、技术迭代快、高能耗等特性凸显，同时带来投资决策、技术路径、市场供需、能源约束到安全治理等多维度的风险。这些风险相互交织、彼此强化，共同制约算力行业可持续发展。
一是地方政府投资风险。本质是在当前财政约束条件下，如何平衡战略产业超前投资与经济可行性、可持续性的深刻矛盾。当前，受房地产深度调整、行业竞争加剧、物价持续低迷等影响，地方政府财政普遍面临“收入放缓、支出刚性、债务高企”三重压力。一方面，传统依赖土地出让收入持续收缩，税收低速增长，导致可支配财力空间收窄；另一方面，化解存量隐性债务压力大，2025年用于化债的地方政府债券资金规模约3.5万亿元。由于受存量债务拖累，以及化债资金规模加大，基建投资增长偏弱。2025年全年基础设施建设投资同比下降2.2%。而算力中心属于资本密集型新基建，动辄需要数十亿、上百亿初期投入与持续运维费用，构成较大的财政负担。具体风险体现在两个层面：其一，绩效导向迫使投资决策偏离市场需求。为加快达成可视政绩，部分地区为抢占产业高地，在缺乏清晰市场订单与商业可行性实际论证情况下投入项目，容易引发重复建设与产能闲置。其二，激励式竞争放大商业回报不确定性。在区域竞赛中，项目能否盈利有时让位于争夺市场的需要，导致算力服务运营模式仅处于基础资源租赁层面，盈利空间有限且回报周期长，难以覆盖高昂建设成本与资金成本。若无法通过模型调优、行业解决方案等高附加值服务获得稳定收入，项目将长期依赖财政补贴，加剧地方政府财政负担。
二是技术迭代和资产贬值风险。作为投资巨大、折旧周期长的重资产，却服务于技术路线快速变迁、硬件性能不断迭代的行业，这一矛盾使得算力基础设施在投资周期内，面临因技术代际飞跃带来的资产残值不确定性。具体风险体现在三个维度：一是硬件性能与资产加速贬值。GPU等核心算力芯片更新速度远超传统IT设备，其迭代周期已缩短至1-2年。新一代产品在算力与能效上代际提升，直接导致上一代设备的经济价值与市场竞争力急剧下滑。据行业数据，NVIDIA H100 GPU租赁价格从2023年初接近8美元/GPU·小时，下跌至2025年中约2.4美元/GPU·小时，跌幅超70%。算力资产残值管理远较传统IT设备更为复杂。二是基础设施适配压力。在技术跨越式发展和算力需求爆发式增长趋势下，传统服务器简单堆叠模式已无法匹配市场，算力设施正向高密度、液冷化、集群化方向演进，带来更高功率负载和更复杂散热要求。这不仅对传统数据中心的散热、供配电系统及网络设计等构成新挑战，更预示在机房规划与建设模式上必须具备灵活性和前瞻性。三是技术路径选择兼容性难题。当前国产化替代进程中，不同芯片架构与软件生态互不兼容，形成技术割据。依赖单一技术路径则面临与资产价值绑定困境，一旦出于供应链安全考量而切换技术生态，即面临高昂模型迁移成本与算力性能损失风险。而采用多元异构融合策略，又将带来极高平台适配、软硬件协同与管理复杂度，需投入大量研发资源。若资源利用率难以保障，反而加剧资产闲置与贬值。
三是产能和利用率风险。当下制约算力市场的主要因素是“通用算力相对过剩，智能算力相对短缺”并存的结构性失衡。从供给层面看，在AI热潮与产业政策驱动下，部分地方政府与企业存在盲目投资行为，形成大量技术标准不一、调度能力缺失且与市场需求脱节的闲置集群，导致无效产能堆积。此外，昇腾、寒武纪为代表的国产芯片架构多样且生态割裂，软件栈互不兼容，导致AI模型迁移适配成本极高、开发部署复杂，大量算力难以有效调用，加剧利用率低与资源闲置问题。从需求层面看，DeepSeek等现象级产品面世，推动市场对算力的训练需求逐渐转向推理需求，部分已建成智算中心软硬件结构难以适配新需求，加剧算力供需错配。当前，我国数据中心机柜平均上架率约在58%左右，且增长乏力，存在区域不均情况。据浪潮人工智能研究院测算，我国智算中心平均算力使用率仅为30%。国际数据公司（IDC）公布数据显示，企业级通用算力中心利用率仅为10%至15%；其他公开数据显示，部分三四线城市中小规模智算中心整体利用率不足三成。低利用率引发严峻财务与政策困境。算力中心作为高折旧、高耗能经营性资产，在缺乏充足市场营收情况下，其巨额投资与运维成本难以收回，制约财务可持续性发展。由此导致其项目运营高度依赖地方政府通过“算力券”等形式，长期补贴企业用算成本，给地方财政带来持续性负担。
四是能源成本风险。本质是如何平衡高载能产业属性与“双碳”战略目标。实现绿色低碳转型是行业发展必然方向，但当前清洁能源成本溢价、算力供需地域错配及高额网络传输费用等因素，显著推高算力设施建设和运营成本，构成其经济可持续性的核心挑战。首先，能源成本在算力中心运营结构中占据绝对主导。据中商产业研究院统计，在我国数据中心运营成本中，电力成本占比过半（56.7%），远超折旧（25.6%）、房租（7.7%）及其他支出。且满负荷大型算力中心每月耗电量高达1500万度量级，这一特征表明任何电价波动都直接影响项目盈亏。其次，绿色转型面临更复杂的现实困境，主要可归类为以下两点：一是供需空间错配，“东数西算”协同不畅。中国信通院研究表明，在算力需求旺盛的东部地区，其算力中心绿电占比普遍不足20%；而在绿电资源丰沛的西部地区，本地算力需求有限且网络传输专线成本高昂，“东数西算”受技术、成本、机制等多重制约运行受阻。二是绿电成本溢价导致市场动力不足。相较于传统火电，绿电存在0.03-0.05元/千瓦时的环境溢价，导致电费敏感的算力中心运营成本大幅抬升，而终端用户更关注用电成本，普遍缺乏为“低碳”概念付费意愿，因而进一步挤压运营商利润空间。
五是安全与治理风险。在人工智能驱动的科技浪潮下，大模型、量子计算等新技术重塑产业格局，技术安全与合规监管逐渐成为算力基础设施能否稳定运行、市场准入的重要挑战。从技术层面看，在通用计算向AI计算演进过程中，算力中心作为AI训练与推理的载体，面临模型窃取、数据侦察、钓鱼攻击等新型威胁，这些攻击混合真实数据与AI生成信息，更具自动化、规模化和隐蔽性。同时，算力中心高度依赖复杂软硬件供应链，从芯片固件到开源组件，任一环节漏洞都可能引发系统性风险。从监管层面看，算力中心自身技术复杂性和系统异构性，提高合规监管难度，传统治理框架难以直接套用。单一服务器资源调度可能影响多个租户模型训练的安全与效率，要求其管理模式跨区域、多层次、精细化程度更高。同时，数据跨境流动合规性成为更大挑战，不同司法辖区规则可能存在直接冲突，这对运营方技术和治理规则解读能力提出更高要求。
以上风险还存在相互影响。如地方政府在政绩驱动下冲动投资与“规模竞赛”，催生脱离市场真实需求的无效产能与低利用率。而低利用率不仅加剧财务风险，使项目更易受能源成本波动冲击，也因营收不足而无力应对技术迭代与资产贬值，陷入两难困境。同时，技术路径复杂化与技术迭代风险，又进一步放大安全治理的难度与成本。所有风险压力会聚焦地方财政，加剧收支矛盾，形成从决策盲目到运营难题，最终传导至财务承压的恶性循环。
算力中心产业面临潜在挑战
算力中心建设在推动产业发展的同时，其伴生的系统性风险正沿产业链条向上下游传导，对各类市场参与主体构成挑战。
首先，直接参与业务的上市公司或面临运营失控与估值承压。风险可能从运营策略传导至财务资金，进而导致资本市场估值调整。在业务运营层面，上市公司前期规划通常高估算力有效需求，低估技术迭代速度，导致算力设施供需错配进而利用率不足。由于业务未能如期开展、服务器未能按期供货等原因，飞利信、莲花控股、锦鸡股份、鸿博股份等多家上市公司算力服务订单无法兑现，相继公告终止服务采购合同。在财务资金层面，盲目投资算力固定资产，形成高负债扩张局面，由此产生巨额折旧与财务费用。莲花控股2024年年报显示，其算力服务业务毛利率高达42.45%，但利息费用高昂（3186.48万元），净利润亏损（-1455.74万元）。在市场估值层面，当预期核心订单无法实现，公司股价难以支撑，导致投资者信任危机与股价波动。海南华铁约36.9亿算力服务协议在公布后推动其股价连续三次涨停，却在签单半年后被迫终止协议，使其股价持续跌停并收到监管工作函。这一传导链条表明，算力中心建设正从“规模竞赛”，转向考验上市公司运营效率、现金流与市场预期多维管理能力新阶段。
其次，寻求跨界算力的传统企业或面临技术能力与业务错配难题。在重资产、高技术壁垒的算力投资项目中，其算力技术与资源固有短板被逐级放大，进而暴露于资本市场。从技术维度，传统企业因专业团队与技术缺失，导致其项目技术路径误判和设备迭代贬值。若技术依赖外部支援，将造成运营成本失控。从资源维度，作为高能耗投资，巨额资本开支与运营成本持续挤占消耗其主业现金流与信贷资源，进而引发财务与资金危机。从市场维度，传统企业缺乏行业客户、品牌认知与渠道，难以进入市场生态；而资本市场初期因算力热潮而形成估值溢价，也会因业务不及预期而迅速消退，引发股价下跌。美克家居在2025年年底计划收购深圳万德溙光电，在其主业持续承压、资金匮乏，且缺乏技术、人才和渠道协同情况下，试图跨界切入AI算力产业链赛道。同时，其传统家具制造管理体系与算力硬件研发决策效率、研发投入强度、质量管控标准不匹配，若无法快速磨合，或面临技术流失风险。
最后，提供芯片及配套设施的技术公司易受下游需求传导、技术迭代及生态竞争等多重影响。在算力技术服务供应链中，由于下游运营服务市场需求波动，风险向上游核心环节外溢，芯片及配套设施供给侧遭遇技术瓶颈和价格变动，进而制约中游算力设施建设成本，影响下游产品价格和供给。该风险来源分为三个层面：一是下游算力市场结构性失衡。由于通用算力过剩而智能算力短缺，部分项目撤单或延期，造成算力服务需求波动，进而导致上游供应商订单极不稳定。高速互联线缆供应商万德溙业绩高度依赖下游AI集群项目，在市场波动下订单难以交付，2025年前三季度业绩承诺完成度不足62%，且其在2024年到2025年经营性现金流持续净流出，财务风险凸显。二是技术迭代压力与生态竞争。为匹配算力密度快速增长和技术迭代，上游技术公司必须进行高强度研发投入和业务调整。中科曙光作为算力龙头企业，为应对技术分化选择收缩部分整机业务，退出PC与工控机市场，聚焦高性能计算、存储、高端工作站等优势领域。而对于配套设施厂商，如中国石化长城润滑油，在核心服务器制造端需与华为等算力龙头制造商保持同步技术开发，并经过严格产品认证，以进入产业生态、应对技术变革。三是市场投机与非理性扩张。一旦下游算力需求热度下降或客户高度集中，前期非理性投资行为将引发供给端财务危机。这种风险外溢迫使上游产业链加快提升技术、财务与生态协同的综合体系能力。
政策建议
在大力发展新基建、推动数实深度融合背景下，为化解算力中心建设与产业发展融合可能面临的各类风险，需构建政府、行业、企业三方协同的综合性治理框架，通过顶层设计、生态优化与市场主体能力建设相结合，进行多维度、全链条的风险疏导与制度创新，引导算力产业迈向健康、高效、可持续的发展轨道。
从政府角度，应实施系统性引导与规制。一是加强顶层设计与宏观调控。统筹全国算力网络布局，明确全国性和区域性算力中心差异化定位。借鉴“东数西算”工程规划经验，完善项目备案与评估机制，引导资源精准投向智能算力等关键领域，减缓由资源错配造成产能与利用率压力。二是推进算力标准化体系建设。加强算力标准化建设，制定并推广设备互联互通、算力度量、软件接口等关键标准，着力解决不同技术路线和软件生态兼容性问题，避免形成“算力孤岛”。三是保障能源供给，推动绿色转型。加快实施数据中心绿色低碳发展专项行动计划，配套绿电能耗指标，完善绿电交易机制，降低可再生能源成本与门槛，防范能源成本风险。四是创新金融支持与风险分担机制。鼓励开发“算力中心REITs”、“绿色债券”等针对性金融工具，并引导建立算力资产评估和信贷评审机制，分散社会资本投资风险，为产业可持续发展提供资金保障。
从行业角度，应通过协同自律、技术共建与标准引领，优化算力产业生态。一是构建产业协同自律机制。相关机构应引导规范市场秩序，为优化算力服务、引导理性采购提供权威标准，规避结构性风险。同时，构建算力服务商信用评价体系，公开技术评估、服务质量等相关行业报告，降低不完全信息造成的负面影响，降低地方政府投资风险。二是推动共性技术攻关。为应对国产芯片生态不兼容难题，应由产业协会与联盟组织上下游企业、高校及科研院所，共建开源社区，通过共享测试环境、开发通用工具等措施，降低中小企业及跨界传统企业技术门槛与生态壁垒，以应对算力技术迭代风险。三是倡导绿色低碳发展。制定并推广绿色数据中心评价体系与采购指南，引导下游需求端优先采购绿色算力服务。此外，推动建立服务器、冷凝系统等数据中心关键设备回收再利用产业链，减轻企业因技术迭代造成设备折旧和资产贬值压力，将绿色低碳理念融入算力产业全周期。
从企业角度，各类市场主体应依据自身特点，进行差异化定位与精细化运营，深耕优势领域，进而提升整体算力生态效率与竞争力。对于算力运营与集成企业，必须进一步优化算力运营服务，通过提升智能调度能力提高算力集群效率，并通过技术创新降低PUE，强化其成本竞争优势。对于跨界转型传统企业，要依托自身优势领域和资源，避免盲目跟风和非理性投资。可深入挖掘其原有产业链和品牌特性，寻找独具特色的算力场景切入点，实现新赛道投入与主业增值良性循环。对于技术和配套设施供应商，应与下游领军企业进行联合设计与研发，制定并更新技术策略，以满足新一代高密度算力定制化需求，减轻需求波动和技术迭代造成的风险外溢。此外，国产芯片企业应通过软硬件协同优化，在特定场景实现最佳能效比。对于地方国资平台和金融机构，前者应侧重搭建算力产业生态底座，投资建设符合高标准的数据中心机房，并通过参股算力运营商实现资产保值与行业引导。后者应探索与地方政府、行业协会及科研机构合作机制，推出“算力贷”等特色产品，建立算力资产价值评估模型，降低地方政府投资风险，保障算力产业链健康发展。
