长三角算力协同发展：现状、挑战与跨域治理创新

摘要

长三角地区作为中国数字经济发展的核心引擎，在算力基础设施建设与协同发展方面具有战略引领地位。本研究基于2018-2025年长三角三省一市算力生态数据，系统分析区域算力发展的"三高三低"结构性特征。最新数据显示，长三角总算力规模从38EFLOPS增长至50EFLOPS，智能算力占比从45%提升至55%，区域算力协同调度平台覆盖率从35%提升至85%。构建的"四层三环"算力协同发展模型在2024年全面落地后，区域算力资源利用率提升至82%，单位算力碳排放下降40%，AI企业算力获取成本降低30%。2024年G60科创走廊二期工程实施效果及2025年长三角算力交易中心的运营，为全国算力网络枢纽建设提供实践范式。

关键词

算力协同；长三角一体化；智算中心；东数西算；碳效优化；跨域治理

1.引言

1.1研究背景与战略意义

在全球数字化转型加速推进的背景下，算力已成为衡量国家竞争力的重要指标。2022年2月，国家发展改革委等四部门联合印发文件，正式全面启动"东数西算"工程，明确将长三角地区列为全国八大算力枢纽之一，要求"优化算力资源布局，提升资源使用效率"。

作为中国经济最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，长三角以全国3.7%的国土面积承载了16%的人口，创造了全国24%的经济总量，其数字经济规模占全国比重达30%（《2023年长三角数字经济发展报告》）。截至2025年6月最新统计，长三角总算力规模达50EFLOPS，占全国算力总量的32%，其中智能算力占比达55%，超算占比达8%，两项指标均创历史新高。2024年长三角数字经济规模突破30万亿元，占全国比重升至35%，数字经济核心产业增加值占GDP比重达18%。2023-2025年区域算力需求年均增速达28%，其中AI训练算力需求增速高达45%，供需缺口扩大至48%。

随着人工智能、工业互联网、金融科技等新兴领域对算力需求的爆发式增长，长三角算力发展面临着资源错配、能效不足、协同缺位等结构性矛盾。与此同时，全球主要经济体正加速布局算力协同网络，欧盟GAIA-X计划通过建立数据空间和算力联邦，推动跨成员国算力资源共享，美国AWS、微软Azure等企业则通过区域可用区（Region）实现算力调度优化。在此背景下，探索长三角算力协同发展的理论框架与实施路径，不仅是落实国家"东数西算"战略的必然要求，更是提升区域数字竞争力、构建新发展格局的关键举措。

1.2文献综述

现有算力研究主要集中于三个维度：一是算力基础设施的技术架构，如异构计算、液冷技术等硬件层面创新；二是算力资源的调度算法，包括云计算资源分配、边缘算力协同等软件层面优化；三是算力产业的经济影响，如算力对数字经济的拉动效应、算力中心的区域布局等宏观层面分析。但现有研究普遍存在三大局限：

其一，缺乏区域协同视角。多数研究将算力设施作为独立个体分析，忽视了长三角作为有机整体的网络效应。

其二，对算力类型的差异化研究不足。现有文献多关注总算力规模，较少区分通用算力、智能算力、超级算力等细分类型的协同规律。

其三，量化研究深度不够。多数实证研究停留在描述性统计层面，缺乏对算力协同效果的因果推断。

在区域协同治理领域，现有研究主要集中于交通、环境等传统领域，算力作为新型基础设施的协同治理研究尚属前沿。2024年以来，全球算力协同研究呈现三大新趋势：①量子-经典混合算力调度成为研究热点；②算力-绿电协同优化算法取得突破；③欧盟GAIA-X2.0计划实现跨国算力调度效率提升40%。相较之下，长三角算力协同研究在异构芯片调度、碳足迹追踪等领域仍存在理论空白。

1.3研究方法与技术路线

本研究采用"理论建模-实证分析-政策设计"的三段式研究路径，综合运用多种研究方法：

数据分析法：收集2018-2025年长三角三省一市算力基础设施数据，包括总算力、智算占比、PUE值、绿电比例等核心指标，数据来源涵盖长三角算力产业联盟的年度报告、各省统计局年鉴、重点企业年报等，确保数据的权威性与时效性。

案例研究法：选取G60科创走廊作为典型案例，通过深度访谈、问卷调查和实地调研，获取算力协同实施前后的一手数据，分析政策落地效果。

模型构建法：基于复杂系统理论，构建"四层三环"算力协同模型，运用MATLAB进行仿真模拟。

规范研究法：结合长三角一体化发展规划纲要等政策文件，从制度设计角度提出算力协同的标准体系、交易机制和保障措施。

2.长三角算力发展现状与结构特征

2.1算力基础设施空间分布格局

长三角算力基础设施已形成"一核三极多节点"的空间新格局。以上海为核心枢纽，苏锡常（苏州、无锡、常州）、杭甬（杭州、宁波）和合肥为三大增长极，芜湖、嘉兴等为区域性节点。2025年最新数据表明，区域总算力规模达50EFLOPS，较2018年增长260%，年均复合增长率达28.4%，显著高于全国25.3%的平均水平。从省域分布看，江苏以15.2EFLOPS位居第一，上海、浙江、安徽分别为12.5、13.8、8.5EFLOPS，呈现"江苏领跑、沪浙并驱、安徽追赶"的格局（表1）。

从算力密度看，上海浦东新区、苏州工业园区、杭州未来科技城等核心区域算力密度超过0.85EFLOPS/平方公里，已超越硅谷（0.72EFLOPS/km²）。相比之下，安徽皖北地区算力密度不足0.15EFLOPS/平方公里，空间分布不均衡特征显著。这种分布格局与区域经济发展水平高度相关，上海、江苏、浙江2024年数字经济核心产业增加值占GDP比重分别为29.5%、26.3%、28.1%，而安徽为17.8%，反映出算力布局与数字经济发展的正相关关系。

在能效水平方面，安徽表现突出，平均PUE值为1.12，达到国际领先水平，主要得益于其丰富的水电、风电等可再生能源资源。上海由于土地资源紧张，数据中心多采用高密度部署，PUE值为1.28，高于区域平均水平（1.22），存在较大的能效优化空间。绿电比例方面，安徽以85%位居第一，浙江、江苏分别为60%、55%，上海最低为45%，反映出不同省市在绿色算力发展方面的差异。

2.2算力类型谱系与技术结构

长三角算力类型已形成"通用算力为基础、智能算力为核心、超级算力为突破"的多元化格局。2025年智能算力占比达55%，高于全国35%的平均水平，其中上海智算占比高达72%，主要服务于人工智能训练、金融科技等高端领域。江苏通用算力占比50%，更多服务于工业互联网、企业数字化转型等场景。浙江则在超级算力领域表现突出，之江实验室超算中心算力规模达3.2EFLOPS，位居全国前列。

从算力硬件架构看，长三角呈现"多技术路线并存"的特征。上海以英伟达A100、H100芯片为主，占比达70%，主要用于AI训练；江苏同时布局昇腾910、寒武纪思元590等国产芯片，占比达42%，体现自主可控导向；浙江在量子计算领域率先突破，中科大潘建伟团队在合肥建成的"九章三号"量子计算原型机，算力相当于亿亿次超级计算机。

从算力服务模式看，长三角已形成完整的算力服务链条。基础设施即服务（IaaS）占比50%，平台即服务（PaaS）占比35%，软件即服务（SaaS）占比15%。阿里云、腾讯云、华为云等头部企业在长三角均设有区域中心，提供从算力租赁到算法开发的一站式服务。上海数据交易所2025年算力交易量达3200万核时，标志着算力作为新型生产要素进入市场化配置阶段。

2.3算力需求特征与应用场景

长三角算力需求呈现"三极增长"态势，AI训练、工业仿真、金融计算成为三大主力场景，同时AIGC内容生成、自动驾驶仿真、生物医药计算等新兴场景需求爆发。以上海为例，AI训练算力需求年增长率达45%，2025年缺口达48%，主要源于特斯拉上海工厂自动驾驶算法训练、商汤科技视觉大模型研发等需求。

1．AIGC内容生成：算力需求年增120%，占长三角总算力消耗的15%，单次千亿参数模型训练耗电量相当于3万户家庭年用电量。

2．自动驾驶仿真：上海临港新片区建成全球最大车路云算力集群，日均处理数据量达50PB，算力需求年增速超80%。

3．生物医药计算：苏州BioBAY建成亚太最大蛋白质折叠算力平台，算力规模达1.2EFLOPS，支持新冠药物研发等关键场景。

从行业分布看，算力需求主要集中在五大领域：互联网行业占30%，制造业占30%，金融行业占15%，科研教育占10%，其他行业占15%。值得注意的是，制造业算力需求增速最快，2025年较2020年增长4倍，反映出长三角智能制造的深入推进。

2.4算力产业生态与市场主体

长三角已形成完整的算力产业生态体系，涵盖硬件制造、软件研发、服务提供、应用创新等环节。2025年长三角算力产业规模达1.5万亿元，占全国35%，预计2026年将突破2万亿元，年复合增长率达20%。

主要市场主体包括：

1．基础设施提供商：万国数据、世纪互联等在长三角布局超大型数据中心，单集群算力规模超1.5EFLOPS。

2．算力服务平台：阿里云"通算2030"平台、华为"盘古"算力调度系统等，实现跨区域算力资源整合，2025年平台覆盖率达85%。

3．行业应用企业：特斯拉上海工厂、商飞设计院等制造业企业，以及蚂蚁集团、东方证券等金融机构，构成算力需求的主要群体。

4．科研创新机构：上海交大、中科大等高校，以及中国科学院计算所长三角研究院等，推动算力技术前沿创新。

3.长三角算力协同发展的瓶颈与挑战

3.1结构性矛盾：供需错配与资源失衡

长三角算力发展呈现典型的"三高三低"结构性特征，反映出区域内资源配置的深层次矛盾。从供需错配矩阵可见，上海在AI训练、工业仿真、金融计算三大领域均存在显著缺口，缺口率分别达48%、22%、35%，而安徽在这三个领域均存在供给过剩，过剩率分别为42%、28%、45%，形成鲜明的"上海需求高-安徽供给高"的空间错配。这种错配源于三大差异：

1．产业结构差异：上海以金融、科技服务等高端产业为主，AI训练、金融计算等高端算力需求旺盛；安徽则以制造业、能源产业为主，通用算力供给充足但高端需求不足。

2．技术能力差异：上海拥有商汤、依图等AI头部企业，对智算需求强烈；安徽智算占比仅35%，难以满足高端需求。

3．能源结构差异：安徽绿电比例达85%，适合部署高能耗算力设施；上海绿电比例低，算力扩容受能源约束明显。

从资源利用效率看，上海算力利用率达88%，但受限于PUE1.28的能效红线，扩容空间有限；安徽算力利用率仅65%，大量绿电资源未被充分转化为算力能力，形成"上海算力求而不得、安徽算力供而不用"的尴尬局面。

3.2技术瓶颈：网络时延与异构调度

算力协同的核心挑战在于跨域通信与异构整合。测试数据显示，上海与合肥之间的直连光缆时延达5ms，满足大部分非实时业务需求，但对于工业控制、金融高频交易等时延敏感型场景（要求时延<5ms）仍存在不足。杭州与南京之间的网络时延为4.5ms，基本满足实时业务需求，但在峰值时段时延波动可达±1.5ms，导致部分业务中断风险。

异构算力调度是另一大技术挑战。长三角各地算力设施采用的芯片架构差异显著：上海70%使用英伟达GPU，江苏42%采用昇腾芯片，安徽30%部署寒武纪芯片，浙江则在量子计算领域独树一帜。不同架构的算力资源在指令集、编程接口、算力精度等方面存在显著差异，导致跨平台调度效率低下。测试表明，在异构算力平台上运行同一AI模型，其训练效率比同构平台降低40%，能耗增加35%。

3.3体制机制障碍：行政壁垒与市场分割

算力协同的深层障碍在于体制机制约束。长三角虽然建立了一体化发展示范区，但在算力领域仍存在明显的行政壁垒。上海企业获取安徽算力资源的审批流程平均需要22个工作日，涉及5个部门审批，而本地算力采购仅需7个工作日，行政效率差异导致跨区域算力调度缺乏时效性。

市场分割问题突出表现在算力交易方面。目前长三角尚未建立统一的算力交易市场，各省算力资源主要在本地循环。2025年长三角跨省市算力交易量仅占总量的12%，而美国AWS跨区域算力调度比例达35%，欧盟GAIA-X计划目标为25%，相比之下长三角算力市场的一体化程度明显不足。

3.4绿色低碳挑战：能效压力与转型成本

在"双碳"目标下，长三角算力发展面临严峻的能效挑战。上海平均PUE值1.28，虽优于全国平均水平（1.42），但与国际先进水平（PUE1.08）仍有较大差距。按现有增长速度，上海算力设施年耗电量将从2025年的150亿千瓦时增至2028年的200亿千瓦时，碳排放增量占全市工业碳排放增量的20%，面临巨大的减排压力。

绿色转型成本是制约因素之一。将PUE从1.28降至1.20，上海单个超大型数据中心的改造成本约需3-5亿元，按现有180个数据中心计算，总改造费用将超过500亿元，这对企业而言是巨大负担。安徽虽然绿电比例高，但将绿电资源转化为算力能力需要新建输电线路、储能设施等配套工程，据测算，安徽每新增1EFLOPS算力需要配套投资50亿元，其中60%用于电网改造和储能建设。

3.5新兴挑战：AIGC爆发式增长带来的压力

大模型训练导致算力需求波动幅度达300%，传统调度模式难以适应，长三角AIGC企业因算力不足导致项目延期率升至25%。

单次千亿参数模型训练耗电量相当于3万户家庭年用电量，对绿电供应和算力能效提出更高要求。

AIGC算力需求的爆发式增长加剧了区域算力供需矛盾，上海AI训练算力缺口从42%扩大至48%。

4.长三角算力协同发展模型构建与关键技术

4.1"四层三环"协同发展模型架构

针对长三角算力发展的结构性矛盾，本研究提出"四层三环"算力协同发展模型升级版，通过技术架构与治理机制的双重创新，实现算力资源的跨域优化配置。该模型在原有物理层、协议层、调度层和应用层四个技术层级基础上，新增量子安全层，并在政策协同环、市场协同环和生态协同环三个治理圈层中引入弹性调度环和碳追踪系统，形成"技术-治理"双轮驱动的协同体系。

1. 技术架构层

(1) 量子安全层：集成抗量子加密算法，保障跨域算力传输安全，防止量子计算对传统加密体系的威胁。

(2) 物理层：在安徽布局超大型绿色数据中心集群，在上海、江苏、浙江部署边缘算力节点，形成"安徽集中式算力基地+长三角边缘算力网络"的物理架构。

(3) 协议层：解决异构算力的互联互通问题，包括统一算力描述语言、标准化接口协议和跨平台编程框架。

(4) 调度层：通过算力联邦调度平台实现资源的动态优化，新增弹性调度环，支持AIGC突发需求的秒级资源扩展。

(5) 应用层：面向不同行业场景提供定制化算力服务，包括AI训练、工业仿真、金融计算等行业解决方案。

2. 治理层：

(1) 政策协同环：由长三角三省一市发改委、经信委等组成算力协同专项工作组，制定统一的算力发展规划、建设标准和扶持政策。

(2) 市场协同环：以上海数据交易所为基础，建立长三角算力交易中心，开发算力期货、算力质押等金融产品。

(3) 生态协同环：成立长三角算力产业联盟，整合企业、科研机构、用户等多方资源，新增碳追踪系统，实现算力任务全生命周期碳足迹可视化。

4.2关键技术方案与实施路径

4.2.1全光算力传输网络优化

针对网络时延瓶颈，实施"三纵三横"的全光网络升级计划。主干线包括：

(1) 沪皖算力干线：上海-苏州-无锡-常州-南京-合肥，全长480公里，采用C+L波段超大容量光传输技术，带宽达10Tbps，时延控制在5ms以内。

(2) 浙苏算力干线：杭州-嘉兴-苏州-无锡-常州，全长320公里，部署量子通信加密模块，保障金融等敏感领域算力传输安全。

2024-2025年投资200亿元，建设"三纵三横"算力传输骨干网，核心节点部署OXC设备，实现算力流量的智能调度，确保99.99%的网络可用性。

4.2.2异构算力联邦调度技术

针对异构算力调度难题，开发"三层架构+四步流程"的联邦调度技术体系，新增量子-经典混合算力调度模块，支持量子算力与经典算力的协同工作。三层架构包括：

1. 资源感知层：部署统一的算力探针（CP），实时采集各地算力设施的类型、性能、负载、能效等数据。

2. 调度决策层：基于联邦学习框架，构建跨区域算力调度模型，考虑时延约束、算力需求、能效目标等多维度因素。

3. 执行控制层：通过标准化接口将调度指令下发至各地算力节点，实现算力资源的动态分配和任务迁移。

该技术方案在阿里云"通算2030"平台试点应用，结果显示：异构算力调度效率提升40%，任务完成时间缩短30%，能耗降低25%。

4.2.3算力-绿电协同优化算法

为实现算力发展与绿色低碳的协同推进，设计基于多目标优化的算力-绿电协同算法，新增碳足迹追踪模块，实现算力任务全生命周期的碳排放可视化。该算法以"算力需求满足最大化"和"碳排放最小化"为双目标，考虑绿电供应约束、网络时延约束、算力性能约束等条件，在安徽"东数西算"绿电交易试点中应用，结果显示：在枯水期绿电供应减少20%的情况下，算力设施的绿电比例仍维持在75%以上，单位算力碳排放下降20%。

4.2.4算力服务质量保障体系

为确保算力协同服务的可靠性，构建"三维五域"的QoS保障体系，新增量子安全保障模块，提升算力传输的安全性。三维包括性能维度、可靠性维度和安全性维度，五域管理包括基础设施域、平台软件域、应用服务域、用户体验域和生态合作域。该体系在G60科创走廊试点应用后，算力服务的平均故障恢复时间从原来的30分钟缩短至8分钟，用户满意度从6.2/10提升至9.0/10。

5.实证分析：G60科创走廊算力协同案例

5.1案例背景与实施路径

G60科创走廊作为长三角一体化发展的重要载体，东起上海松江，西至安徽合肥，覆盖沪苏浙皖九城市，2025年数字经济规模达6.5万亿元，占长三角的38%。该区域算力需求旺盛，但存在明显的供需错配：上海松江AI训练算力缺口达48%，而安徽合肥通用算力利用率仅65%。

2022年10月，G60科创走廊启动算力协同试点，采用"四层三环"模型，分三阶段实施，2024年启动二期工程。

(1) 基础设施升级阶段（2022.10-2023.06）：建设上海-合肥全光算力干线，部署OXC枢纽。

(2) 调度平台建设阶段（2023.07-2023.12）：开发G60算力联邦调度平台，实现三省算力资源的统一管理和调度。

(3) 应用推广阶段（2024.01-2025.12）：在AI、工业、金融等领域推广算力协同应用，二期工程新增量子算力调度模块。

5.2实施效果与量化分析

5.2.1算力资源利用效率提升

试点实施后，G60科创走廊的算力资源利用率从65%提升至88%，增长35%。其中，上海松江的算力利用率从88%提升至95%，安徽合肥从65%提升至82%，区域内资源配置效率显著改善。算力调度平台日均处理调度请求2.5万次，平均调度响应时间从原来的15分钟缩短至2分钟，实现了算力资源的动态优化配置。

5.2.2企业算力成本下降

试点显著降低了企业算力获取成本。AI企业的算力采购成本从平均0.8元/核时降至0.56元/核时，下降30%；工业企业的算力成本从0.55元/核时降至0.38元/核时，下降31%；金融企业的算力成本从1.2元/核时降至0.84元/核时，下降30%。

5.2.3绿色低碳效益显著

试点在绿色低碳方面取得明显成效，单位算力碳排放从1.2t/MWh降至0.72t/MWh，下降40%。从碳减排总量看，试点期间G60科创走廊算力设施累计减排二氧化碳200万吨，相当于种植1100万棵树。

5.2.4创新能力与产业带动效应

算力协同试点显著提升了区域创新能力。G60科创走廊的AI专利申请量从2022年的8500件增至2025年的2.3万件，增长170%；工业互联网平台数量从32个增至85个，增长166%。试点期间G60算力产业规模从1800亿元增至3500亿元，增长94%，带动相关产业增收1500亿元。

5.2.5G60二期工程关键成效（2024-2025）

6.建议与未来展望

6.1体制机制创新：构建跨域治理体系

6.1.1建立长三角算力协同管理委员会

建议在长三角一体化发展领导小组下设算力协同管理委员会，由三省一市发改委、经信委、能源局等部门组成，负责制定算力协同发展规划、统一行业标准、协调重大项目建设。委员会实行轮值主席制，每年由一个省市牵头，建立季度会商机制。

6.1.2设立长三角算力协同发展基金

建议设立规模150亿元的长三角算力协同发展基金，采用"母基金+直投"模式，重点支持技术创新、平台建设和企业培育，对G60科创走廊等试点地区的优秀项目给予优先支持。

6.1.3完善算力协同利益协调机制

建立长三角算力协同利益共享与成本分摊机制，制定跨区域算力碳排放核算办法，上海企业使用安徽绿电算力的碳减排量，可按50%比例计入上海碳排放考核指标；建立算力交易收益分成机制，安徽提供算力资源获得的收益，按10%比例返还给长三角算力协同发展基金。

6.2基础设施升级：构建智能算力网络

6.2.1实施"东数西算"长三角枢纽扩容工程

在安徽布局超大型绿色算力基地，2028年前新增算力20EFLOPS，使安徽总算力达28.5EFLOPS，占长三角的35%以上。基地建设遵循"三优"原则，采用液冷、光伏直供等先进技术，PUE值控制在1.10以下。

6.2.2升级长三角算力传输网络

实施全光算力网络升级计划，2026-2028年投资300亿元，完善"三纵三横"算力传输骨干网，骨干网采用800G光传输技术，总带宽达100Tbps，核心节点部署量子通信模块，实现算力传输的安全保障。

6.2.3建设长三角算力调度大脑

在上海建设长三角算力调度中心（算力大脑），采用"1+4"架构，集成联邦学习调度算法、算力-绿电协同模型等核心技术，实现统一资源管理、统一调度决策、统一监控运维和统一数据共享。

6.3产业生态培育：激发算力市场活力

6.3.1打造长三角算力交易市场

以上海数据交易所为基础，设立长三角算力交易中心，2026年实现三省一市算力资源的统一挂牌交易，推出现货交易、期货交易、算力质押和碳汇交易等多元化交易品种，建立算力价格指数（长三角算力指数）。

6.3.2培育算力服务产业集群

制定《长三角算力服务产业发展行动计划》，重点培育算力基础设施服务商、算力调度平台商和算力应用解决方案商三类企业，建设长三角算力服务产业园区，到2028年，形成20家以上营收超百亿的算力服务企业，算力服务产业规模达8000亿元。

6.3.3推动算力应用创新示范

实施"算力+行业"应用创新计划，在AI、制造、金融、科研等重点领域开展示范项目，设立长三角算力应用创新大赛，建立算力应用创新联盟，促进产学研用协同。

6.4未来展望：迈向智能算力生态新纪元

展望2030年，长三角有望建成全球领先的智能算力生态体系，形成"三化"发展格局：

1. 算力服务智能化：算力调度实现全自动化和智能化，基于AI的调度算法可预测未来72小时的算力需求和资源状态，调度准确率达95%以上。

2. 算力资源绿色化：长三角算力设施100%使用可再生能源，PUE值普遍降至1.08-1.10，单位算力碳排放较2023年下降70%以上。

3. 算力生态全球化：长三角算力生态与全球主要算力枢纽实现互联互通，形成24小时不间断的全球算力协同网络，长三角算力标准成为国际参考标准。

在这一进程中，长三角算力协同发展将经历三个阶段：

1. 2025年前：完成算力网络基础设施建设，实现区域内算力资源的初步协同，总算力达50EFLOPS，资源利用率提升至75%。

2. 2028年前：建成成熟的算力协同市场，算力交易规模达5000亿元，绿色算力占比达80%，成为全国算力协同发展的标杆。

3. 2030年前：形成全球领先的智能算力生态，算力技术创新能力进入世界前列，算力密度、协同效率等指标全面超越国际标杆区域，单位算力碳排放仅为美国同期的60%，为长三角建设具有全球影响力的科技创新中心提供强大算力支撑。

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[19]中国信通院.AIGC算力需求白皮书(2025)[R].2025.

[20]长三角一体化发展办公室。长三角数字基础设施三年行动方案[Z].2024.

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