训推一体，不止是技术概念，更是降本增效的商业必然。
算力的高下，不看堆了多少张卡，只看撑起了多少次决策。
国产算力突围，唯有以软补硬，才能从可用走向好用。

站在2025年的门槛上，人工智能产业正经历着一场深刻的范式转移。如果说过去两年是属于千亿参数大模型的规模至上时代，那么从现在开始，行业已全面进入 Agent（智能体）驱动的价值创造时代。这种转变不单是应用层的繁荣，更在底层算力架构上掀起了一场关于训推一体与资源重构的效能革命。

中国信通院人工智能研究所软硬件与创新生态部主任李论表示，人工智能的热潮带动了算力产业成为第一轮核心受益方，但当前的算力建设正从单纯的规模化训练向更精细化的系统转变，业界对智算设施的认知已进入训推一体的新阶段。

01PART需求转场：从训练为王到强推理时代

在智算建设的早期，行业的目光几乎全部锁死在单体集群的卡数和算力峰值上。然而，随着大模型进入存量调优与大规模应用阶段，算力需求的结构发生了根本性逆转。

随着 Agent 应用在金融、医疗、代码生成等领域的普及，大模型算力需求结构正发生显著变化，推理算力的需求预计将大幅激增并逐渐超越训练算力。中国电信天翼云首席专家侯圣文指出，全球趋势正从 AI 训练时代走向推理时代。推理意味着算力在具体行业场景中的深度应用，必须通过释放极致的算力性能，推动服务模式从“资源交易型”向“用户体验型”跨越。

这种结构性变化意味着，过去那种重训轻推、将训练与推理物理隔绝的模式已难以为继。训推一体不再仅仅是技术概念，而是基于 TCO（总拥有成本）最优解的商业必然。李论主任认为，虽然行业仍需要大规模设施作为创新基础，但更多的产业设施需要精细化地凝练实际需求。面对国产算力利用率低的痛点，通过以软补硬的系统工程将有效利用率提升，才是国产算力从可用跨向好用的硬指标。

02PART逻辑重塑：Agentic 原生调度定义的“流动算力”

Agent 的崛起，对算力调度提出了前所未有的“拓扑挑战”。不同于简单的 Q&A 式推理，Agent 的运行逻辑涉及复杂任务节点的拆解、多智能体协作以及上下文的高频往复。上海数据港股份有限公司智算业务部总经理冯奇强调，破解之道在于构建“数、智、用”深度融合的协同创新范式。要打破数据与智能的孤岛，防止出现“有数无智”的数据沼泽或“有智无用”的智能悬浮。

以医疗科研场景为例，一个医疗 Agent 在处理一份病历时，可能需要同时调用 CV 模型、语音模型及 LLM。应对这种复杂交互的核心，是将任务转化为可计算的图谱。调度系统通过对图谱中每个节点的算力需求、显存带宽以及上下文依赖进行预识别，结合分布式调度内核，实现底层算力的动态汇聚与自动化分发。这种“流动算力”体系，能让资源在毫秒级内根据任务拓扑进行迁移，确保了 Agent 在复杂决策闭环中的响应确定性。

03PART跨越孤岛：中国特色算力市场的“三无关”路径

相较于海外市场相对集中的资源生态，国产算力市场呈现出高度的碎片化特征：架构异构（多种国产 GPU 并存）、分布离散（算力中心空间分布不均）、供需错配。

面对这种现状，重构的方向必须从单纯买卡转向构建标准。行业正通过“Triless AI”（三个无关）策略实现突围：

• ●资源无关：

   屏蔽底层物理节点的差异，使用户无需感知算力的物理位置。

• ●架构无关：

   要解决国产算子库与中间件的割裂，实现模型在不同硬件间的无缝切换与零代码迁移。

• ●工具无关：

   将数据工程、模型训推、Agent 编排封装为标准化工作流。

通过这种架构解耦，我们能够将离散的算力孤岛编织成一张“算力互联网”。必须消除算力布局的不均衡，通过算网融合调度技术，让分散的算力形成全国算力一张网，从而赋能千行百业。

04PART基础设施协同：算、网、电、数的深度耦合

算力重构的尽头是能源与效率的平衡。在 Agent 时代，计算任务的爆炸式增长带来了惊人的电力消耗。

目前，先进智算中心的单机柜密度已从传统的 6KW-8KW 飙升至 40KW-50KW。这要求基础设施必须实现“算电协同”。例如，引入高效能散热系统与新型储能方案（如锂钠双擎技术），让算力调度能够感知电网负荷，实现峰谷错配。

同时，算网融合技术正成为解决“算力分布不均”的钥匙。通过构建确定性、低时延的算力传输网，可以将西部廉价的清洁电力转化为实时可用的智能算力，输送到东部的 Agent 应用场景中。这种算、网、电、数的四位一体协同，是支撑中国智算底座长期可持续发展的底色。

算力行业的重心正在从算力值转向价值链。在 Agent 时代，我们衡量的标准不再是采购了多少万张算力卡，而是这套底座能支撑多少次高效的决策推理，以及在多大程度上降低了创新的门槛。

国产算力的突围路径已然明晰：通过训推一体化应对复杂的落地场景，通过 Agentic 调度激活沉睡的算力资源，通过架构解耦打破软硬件束缚。当算力真正像水电一样实现随需调配、流转无阻时，我们便在自主智算的底座上，真正握住了通往智能未来的钥匙。