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工信部聯通信〔2023〕180號
各省、自治區、直轄市通信管理局，各省、自治區、直轄市及新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、黨委網信辦、教育廳（局、教委）、衛生健康主管部門，中國人民銀行上?？偛?、各省、自治區、直轄市分行，有關***企業、**金融企業，各有關單位：
現將《算力基礎設施高質量發展行動計劃》印發給你們，請結合實際，認真貫徹落實。
工業和信息化部
**網絡安全和信息化委員會辦公室
教育部
國家衛生健康委員會
中國人民銀行
***國有資產監督管理委員會
2023年10月8日
算力基礎設施高質量發展行動計劃
算力是集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的新型生產力，主要通過算力基礎設施向社會提供服務。算力基礎設施是新型信息基礎設施的重要組成部分，呈現多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征，對于助推產業轉型升級、賦能科技創新進步、滿足人民美好生活需要和實現社會高效能治理具有重要意義。為加強計算、網絡、存儲和應用協同創新，推進算力基礎設施高質量發展，充分發揮算力對數字經濟的驅動作用，制定本行動計劃。
一 總體要求
（一）指導思想
以***新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的二十大精神，立足新發展階段，完整、準確、全面貫徹新發展理念，加快構建新發展格局，著力推動高質量發展。以構建現代化基礎設施體系為目標，面向經濟社會發展和國家重大戰略需求，穩步提升算力綜合供給能力，著力強化運力高效承載，不斷完善存力靈活保障，持續增強算力賦能成效，全面推動算力綠色安全發展，為數字經濟高質量發展注入新動能。
（二）基本原則
多元供給，優化布局。堅持多元發展路線，調動各類市場主體積極性，構建通用、智能和超級算力協同發展的供給體系，持續優化算力資源地域布局，加強集約化建設，強化算網存用協調發展，推動新一代信息技術與算力設施融合應用，引導算力運營智能化升級。
需求牽引，強化賦能。堅持市場需求導向，發揮區域比較優勢，進一步釋放工業、金融等重點行業對算力應用的需求潛力，激發智能算力、邊緣算力等全場景應用創新活力，推動算力與實體經濟融合發展。
創新驅動，匯聚合力。堅持創新驅動，遵循技術、標準、產業和應用漸次導入的規律，推動核心技術攻關。充分發揮科研院所、高校和企業在技術攻關、成果轉化中的創新主體作用，形成技術產業發展合力。
綠色低碳，安全可靠。堅持綠色低碳發展，全面提升算力設施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平。統籌發展與安全，進一步強化網絡、應用、產業鏈安全管理和能力建設，構建完善的安全保障體系。
（三）主要目標
到2025年，計算力方面，算力規模超過300 EFLOPS，智能算力占比達到35%，東西部算力平衡協調發展。
運載力方面，國家樞紐節點數據中心集群間基本實現不高于理論時延1.5倍的直連網絡傳輸，重點應用場所光傳送網（OTN）覆蓋率達到80%，骨干網、城域網全面支持IPv6，SRv6等創新技術使用占比達到40%。
存儲力方面，存儲總量超過1800EB，先進存儲容量占比達到30%以上，重點行業核心數據、重要數據災備覆蓋率達到100%。
應用賦能方面，打造一批算力新業務、新模式、新業態，工業、金融等領域算力滲透率顯著提升，醫療、交通等領域應用實現規模化復制推廣，能源、教育等領域應用范圍進一步擴大。每個重點領域打造30個以上應用標桿。
二 重點任務
（一）完善算力綜合供給體系
1. 優化算力設施建設布局。按照全國一體化算力網絡國家樞紐節點布局，京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等節點面向重大區域發展戰略實施需要有序建設算力設施；貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等節點推進數據中心集群建設同時，著力提升算力設施利用效率，促進東西部高效互補和協同聯動。加強數據中心上架率等指標監測，整體上架率低于50%的地區規劃新建項目應加強論證。支持我國企業“走出去”，以“一帶一路”沿線國家為重點布局海外算力設施，提升全球化服務能力。
2. 推動算力結構多元配置。結合人工智能產業發展和業務需求，重點在西部算力樞紐及人工智能發展基礎較好地區集約化開展智算中心建設，逐步合理提升智能算力占比。推動不同計算架構的智能算力與通用算力協同發展，滿足均衡型、計算和存儲密集型等各類業務算力需求。
3. 促進邊緣算力協同部署。加快邊緣算力建設，支撐工業制造、金融交易、智能電網、云游戲等低時延業務應用，推動“云邊端”算力泛在分布、協同發展。加強行業算力建設布局，滿足工業互聯網、教育、交通、醫療、金融、能源等行業應用需求，支撐傳統行業數字化轉型。
4. 推動算力標準體系建設。加快制定面向業務需求的算力設施、IT設備、智能運營等方面的基礎共性標準，完善相關技術要求、測試方法等，充分發揮標準對產業發展的引領和推動作用。同步探索算力計量、感知、調度、互通、交易等方面標準建設，支撐算網融合產業化發展。
專欄1 算力供給提升行動
一是持續開展國家算力中心典型案例遴選，鼓勵各方主體創新探索智能計算中心建設運營模式和多方協同合作機制。二是舉辦中國算力大會，凝聚產業共識，開展算力技術、產品、應用的宣傳推廣，營造算力發展的良好氛圍。三是持續發布《中國綜合算力指數》，對全國算網存能力進行綜合評價。
（二）提升算力高效運載能力
1. 優化算力高效運載質量。探索構建布局合理、泛在連接、靈活高效的算力互聯網。增強異構算力與網絡的融合能力，通過網絡的應用感知和資源分配機制，及時響應各類應用需求，實現計算、存儲的高效利用。針對智能計算、超級計算和邊緣計算等場景，開展數據處理器（DPU）、無損網絡等技術升級與試點應用，實現算力中心網絡高性能傳輸。
2. 強化算力接入網絡能力。推動城域光傳輸設備向綜合接入節點和用戶側部署，加快實現大帶寬、低時延的全光接入網絡廣泛覆蓋，城區重要算力基礎設施間時延不高于1ms。提升邊緣節點靈活高效入算能力，滿足企業快速、就近、靈活、高效聯接算力需求。
3. 提升樞紐網絡傳輸效率。推動算力網絡國家樞紐節點直連網絡骨干節點，逐步建成集群間一跳直達鏈路，國家樞紐節點內重要算力基礎設施間時延不高于5ms。推動超低損光纖部署，優化光纜路由。加快400G/800G高速光傳輸網絡研發部署和全光交叉、SRv6、網絡切片、靈活以太網、光業務單元等技術應用，實現網絡傳輸智能高效、靈活敏捷、按需隨選。
4. 探索算力協同調度機制。推動以云服務方式整合算力資源，充分發揮云計算資源彈性調度優勢。鼓勵各方探索打造多層次算力調度架構體系，建設可滿足各類創新主體開展多元異構算力調度、應用、研發、驗證的平臺環境。依托國家新型互聯網交換中心、骨干直聯點等設施，促進多方算力互聯互通。
專欄2 算網融合發展行動
一是探索建設多層級算力調度平臺，逐步實現多元異構算力跨域調度編排。二是構建算力互聯互通體系，統一算力資源標識和身份認證，依托部省算力互聯互通平臺開展試點驗證。三是建立算網監測機制，開展算力設施運載力評估，打造一批算網城市標桿。四是實施“算力強基揭榜掛帥”，突破一批標志性技術產品和方案，加速新技術、新產品落地應用。
（三）強化存力高效靈活保障
1. 加速存力技術研發應用。圍繞全閃存、藍光存儲、硬件高密、數據縮減、編碼算法、芯片卸載、多協議數據互通等技術，推動先進存儲創新發展。鼓勵先進存儲技術的部署應用，實現存儲閃存化升級，進一步提升我國全閃存技術競爭力。
2. 持續提升存儲產業能力。鼓勵存儲產品制造企業持續提升關鍵存儲部件等自主研發制造水平，打造存儲介質、存儲芯片、存儲系統和存儲應用相互促進、協同發展的產業生態。
3. 推動存算網協同發展。加快存儲網絡技術研發應用，推動計算與存儲融合設計，促進存儲與網絡和計算協同發展，引導合理配置存算比例，實現數據在算力中心內部和算力中心之間的高效流動。
專欄3 存算協同發展行動
一是開展數據中心存儲能力成熟度研究及評價，提升全場景存力服務能力，促進存算網均衡發展。二是鼓勵在關鍵信息基礎設施中使用自主的存儲設備，通過全閃存儲整機帶動關鍵存儲部件的國產化應用。三是加強數據中心存力監測，定期發布《中國存力發展報告》。
（四）深化算力賦能行業應用
1. 構建一體化算力服務體系。打造集成多方算力資源和開發平臺的算力服務，鼓勵各地為中小企業、科研機構提供普惠算力資源，降低算力使用成本和門檻，保障算力使用需求。推動算力在更多生產生活場景的應用落地，支撐個人增強現實（AR）、虛擬現實（VR）設備在社交、娛樂方面的沉浸式場景應用；保障家電控制、環境控制、安防報警等智能家居應用算力供給。提升公共算力支撐能力，滿足圖書館、美術館、體育館等大型惠民場所智能服務算力需求。持續推進算力對創新應用的支撐，推動算力在元宇宙、數字孿生等新業態拓展應用。
2.“算力+工業”。針對“智慧工廠”等場景數據實時計算要求，加快部署工業邊緣數據中心，推動算力賦能智能檢測、故障分析、人機協作等技術迭代，不斷提升不同工業場景業務處理能力。面向原材料、裝備制造、消費品、電子信息等領域，圍繞工業生產種類特性多、生產時間長、質量要求高等特點，以及安全污染隱患大、智能化水平低等難點，瞄準高端化智能化綠色化方向，逐步構建工業基礎算力資源和應用能力融合體系，滿足不同類型工業企業在研發設計、生產制造、倉儲物流、營銷服務等方面的算網存用需求，推動工業企業技術改造、降本增效和綠色化轉型，加快推進算力賦能新型工業化建設應用。
3.“算力+教育”。鼓勵科研院所根據需求適度建設算力資源，有效支撐面向重大項目或課題的開發與創新。推進公共算力資源覆蓋校園，鼓勵各類高等院校、職業院校積極運用算力平臺為學校實習實驗實訓環境、平臺和基地建設及轉型發展提供支撐，促進教育公平，全面提升教育體系內在質量水平。
4.“算力+金融”。加快算力在金融領域的創新應用，構建多節點并行的分布式算力資源架構，提供跨地域資源高效管理、核心業務多地多活部署能力。圍繞金融市場高頻交易等低時延業務場景開發部署智能邊緣算力節點，實現金融業務邊緣側數據的篩選、整合與處理，為金融業務發展提供更為精準、高效的算力支持。
5.“算力+交通”。面向智慧交通需求，加快“中心-區域-邊緣”多層級算力設施部署，支持感知、通信、控制相關設備的標準化接入與數據匯聚，為道路交通精細化管理、場站樞紐智能運營等跨域綜合信息應用以及車路協同自動駕駛、港口礦山自動化生產等低時延高可靠應用提供靈活高效的算力支撐。
6.“算力+醫療”。統籌建設國家和省級醫療大數據中心，完善區域全民健康算力平臺，支撐“互聯網+醫療健康”應用體系高質量發展。加快基層衛生健康邊緣數據中心建設，強化對各級醫療機構的邊緣算力支撐，實現醫療算力資源的有效下沉。
7.“算力+能源”。加快建設能源算力應用中心，支撐能源智能生產調度體系，實現源網荷互動、多能協同互補及用能需求智能調控。推動鼓勵龍頭企業以綠色化、智能化、定制化等方式高標準建設數據中心，充分利用現有能源資源優勢，結合自身應用需求，提供“能源流、業務流、數據流”一體化算力。
專欄4 算力應用創新行動
一是滾動發布《算力產業圖譜》《算力強基產品目錄》，鼓勵行業組織積極開展算力企業交流與產品推廣活動，加快算力應用產業化發展。二是組織開展算力賦能評價，推動算力深度賦能千行百業。三是舉辦“華彩杯”算力創新應用大賽等活動，遴選與行業需求深度結合的算力應用成熟解決方案入庫。
（五）促進綠色低碳算力發展
1. 提升資源利用和算力碳效水平。持續開展國家綠色數據中心建設，鼓勵企業加強綠色設計，加快高能效、低碳排的算網存設備部署，推動軟硬件協同聯動節能。支持液冷、儲能等新技術應用，探索利用海洋、山洞等地理條件建設自然冷源數據中心，優化算力設施電能利用效率、水資源利用效率、碳利用效率，提升算力碳效水平。
2. 引導市場應用綠色低碳算力。積極引入綠色能源，鼓勵算力中心采用源網荷儲等技術，支持與風電、光伏等可再生能源融合開發、就近消納，逐步提升算力設施綠電使用率。加快探索構建市場導向的綠色低碳算力應用體系，推動業務模式、計費模式和管理模式創新。
3. 賦能行業綠色低碳轉型。推動算力設施在工業等重點行業發揮應用賦能作用，支撐行業數據分析、動態監測、工藝優化等生產環節創新，促進企業經營活動數字化、智能化發展，助力行業節能減排，構建“算力+”綠色低碳生態體系，降低社會碳排放總量。
專欄5 算力綠色低碳行動
一是開展綠色低碳技術、算力碳效模型等研究，開展綠色低碳算力園區評價，發布算力設施綠色低碳發展年度報告。二是構建算力中心、算力應用“碳中和等級”能力指標體系，開展算力設施、算力應用碳效核查與評估。三是引導供電、制冷、服務器、網絡、存儲等產業鏈各環節梳理核算碳足跡，發布創新低碳產品與解決方案目錄，推進算力應用全產業鏈節能減排。
（六）加強安全保障能力建設
1. 增強網絡安全保障能力。嚴格落實網絡安全法律法規要求，開展通信網絡安全防護工作。強化安全技術手段建設，加強對網絡流量、行為日志、數據流轉、共享接口等安全監測分析，推動威脅處置向風險預警和事前預防轉變，建立威脅閉環處置和協同聯動機制，提升威脅處置科學性、精準性和時效性。
2. 強化數據安全保護能力。加強數據分類分級保護，根據監管要求對重要和核心數據實行精準嚴格管理。制定數據全生命周期安全防護要求和操作規程，配套建設數據安全風險監測技術手段，加強數據安全風險的分析、研判、預警和處置能力。
3. 強化產業鏈供應鏈安全。加強產業鏈協同聯動，逐步形成自主可控解決方案，鼓勵算力基礎設施采用安全可信的基礎軟硬件進行建設，保障供應鏈安全。加強關鍵技術研發和創新，提升軟硬件協同和安全保障能力。依托一體化算力應用安全保障體系，形成“云網邊端”安全態勢感知和網絡協同防護能力。推動智能化分析和決策在未知安全風險自主捕捉和防御環節的應用，持續提升算力安全保障能力。
4. 保障算力設施平穩運行。強化算力網絡保障，對重要網絡設施采用雙節點、雙路由配置，避免出現單點故障。加強物理設施保護，定期開展巡查巡檢，制定應急預案，提高應急處置能力。對重要系統和數據，建立熱備雙活機制，應用仿真灰度測試、混沌工程等新技術，發掘并消除軟件系統潛在隱患。
專欄6 算力安全保障行動
一是基于算力數據生產和消費需求，進行數據全生命周期保護和管理，實現算網一體的數據高效流轉和數據安全防護、計算。二是推動算力建設運營應用安全標準體系建設，多角度推進安全標準研究和應用，開展算力設施安全等級測試，總結安全治理優秀經驗。三是聚焦CPU、GPU、操作系統、存儲等關鍵產品，推動關鍵技術試點驗證，形成標桿應用產品與方案，構建軟硬件相互適配、協調發展的生態體系。
三 保障措施
（一）加強統籌聯動
加強部門協同，分工做好重點任務組織保障，合力推進算力設施發展。鼓勵地方政府結合實際制定針對性強、可操作的實施方案，探索能耗“雙控”向碳排放“雙控”過渡機制和算力應用綜合稅收考核機制，因地制宜推動算力設施建設和產業發展。成立算力戰略咨詢專家委員會，開展前瞻性、戰略性問題研究，為算力發展重大決策提供咨詢。
（二）加大金融支持
發揮國家級政府投資基金和國家產融合作平臺引導作用，鼓勵地方探索實施“科技產業金融一體化”專項和“補貸保”聯動試點，加大對算力重點項目的支持。推動符合條件的項目申報發行基礎設施領域不動產投資信托基金，支持社會資本向算力產業流動。鼓勵金融機構加大對綠色低碳算力基礎設施的信貸支持力度，支持符合條件的企業發行綠色債券。
（三）深化交流協作
充分發揮產業聯盟、標準組織的組織引導作用，促進技術研發、產業化推廣、基礎設施建設、人才培養等方面的交流與合作。支持國內算力企業走出去，積極拓展國際合作渠道。鼓勵國內企業、研究機構、高校在算力技術與標準等方面加強國際交流與合作。
（四）強化平臺支撐
完善中國算力平臺建設和數據采集機制，推動大型以上數據中心加入網絡協同系統，持續加強典型案例的質量評價和跟蹤工作。探索算網存資源的協同對接，加強優秀示范、典型案例推廣，有效推動產業鏈上下游技術創新協作、資源共享。
名詞解釋
1.力設施
是集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的新型信息基礎設施，可實現信息的集中計算、存儲、傳輸與應用，呈現多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征，對助推產業轉型升級、賦能我國科技創新、滿足人民美好生活和實現社會高效能治理具有重要意義
2.計算力 ( ComputationalPower，CP )
是數據中心服務器對數據處理并實現結果輸出的一種能力，是衡量數據中心計算能力的一個綜合指標，包含通用計算能力、超級計算能力和智能計算能力。常用計量單位是每秒執行的浮點運算次數 (FLOPS，1EFLOPS=10^18 FLOPS)，數值越大代表綜合計算能力越強。據測算，1 EFLOPS 約為 5臺天河2A 或 50 萬顆主流服務器 CPU 或 200 萬臺主流筆記本的算力輸
計算公式為:CP=CP+CP +CP 超級
3.運載力 (Network Power，NP)
是算力設施數據傳輸能力的表現，包含網絡架構、網絡帶寬、傳輸時延、智能化管理與調度等在內的綜合能力，涉及數據中心內部和數據中心之間的網絡傳輸，是衡量網絡傳輸調度能力的綜合指標。
4.存儲力 ( Storage Power，SP
是數據中心在數據存儲容量、性能表現、安全可靠和綠色低碳四方面的綜合能力，是衡量數據中心數據存儲能力的一個綜合指標，包含存儲陣列等外置存儲設備和服務器內置存儲設備。存儲容量常用計量單位是艾字節 (EB，1EB=2^60bytes )，性能表現常用計量單位是單位容量的每秒讀寫次數 (IOPS/TB，Input/Output Operations Per Second/TB)，災備比例是安全可靠的一個重要表現。
5.算力中心
是以風火水電等基礎設施和 IT 軟硬件設備為主要構成，具備計算力、運載力和存儲力的設施，包括通用數據中心、智能計算中心、超算中心等
6.效
是兼顧服務器的碳排放量和算力性能的綜合指標，指服務器使用周期內產生的碳排放與所提供的算力性能的比值，為服務器設備設計、選型提供重要參考。根據實測，在 5 年使用周期中，單位算力性能的碳排放量一般在 20 ~ 60kg 之間，能效水平較好的 CPU 排放可達 30kg 以下
7.論時延
以路網距離為參照，按照光傳輸速度計算出口路由器間的時延。
8.重點應用場所
指區域內黨政機構 (區縣及以上)，金融機構 (銀行、證券、保險等 )，重點高校和科研機構，三級以上醫院，大型工業企業的總部、分支機構所在場所以及縣級以上開發區和產業園區
9.光傳送網 ( Optical Transport Network，OTN
指在光域內實現業務信號傳送、復用、路由選擇、監控，并且保證其性能指標和生存性的傳送網絡
10.IPv6 分段路由 ( Segment Routing IPv6，SRv6)
是根據源路由理念設計，基于 IPv6 網絡的分段路由技術，使用占比指網絡側 SRv6 節點數量。
11.先進存儲 (Advanced Storage，AS )
指應用全閃存陣列、SSD 等先進存儲部件，采用存算分離高密等先進技術，單位容量數據操作能力達到萬 IOPS (每秒讀寫次數 ) 以上的存儲模塊。
12.算力滲透率
指在一個地區或者行業中，應用算力的廣度和深度的綜合值，反映了算力在該地區或行業的普及程度及應用深度，是評估算力賦能的重要指標之一。
13.算力資源
指數字社會發展所需要的具有信息計算、傳輸、存儲與應用能力的技術與設施，包括但不限于 CPU、GPU 等計算資源，
交換機、路由器等網絡資源，存儲陣列、分布式存儲等存儲資源，防火墻、入侵檢測系統等安全資源，以及風火水電等支撐保障資源。
14.能計算中心
指通過使用大規模異構算力資源，包括通用算力 (CPU)和智能算力 (GPU、FPGA、ASIC 等)，主要為人工智能應用( 如人工智能深度學習模型開發、模型訓練和模型推理等場景 )提供所需算力、數據和算法的設施。智能計算中心涵蓋設施、硬件、軟件，并可提供從底層算力到頂層應用使能的全棧能力15.數據中心電能利用效率 (Power Usage Effectiveness,PUE )
指數據中心總耗電量與數據中心 IT 設備耗電量的比值，一般用年均 PUE 值衡量。詳細計算和測量要求參照 YD/T 2543《電信互聯網數據中心(IDC)的能耗測評方法》。PUE 數值大于 1,越接近 1 表明用于 IT 設備的電能占比越高，制冷、供配電等非IT 設備耗能占比越低。
計算公式為: PUE=PTotal/PIT
式中:
PTotal一維持數據中心正常運行的總耗電，單位為 kWh。
PIT一數據中心中 IT 設備耗電，單位為 kWh。
16，數據中心水資源利用效率( Water Usage EffectivenessWUE )
數據中心總耗水量與數據中心 IT 設備耗電量的比值( 單位:L/kWh)，一般用年均 WUE 值。WUE 數值越小，代表數據中心利用水資源的效率越高
18源網荷儲
是一種包含“電源、電網、負荷、儲能”整體解決方案的運營模式，是數據中心實現碳中和的一種重要方式，能夠提高電網安全運行水平，可解決清潔能源消納過程中電網波動性等問題。
