中国为何推出人工智能算力券
中国正尝试通过一种新方式，让规模较小的企业也能用上强大的人工智能工具。从北京、上海到成都、深圳，各地政府纷纷发放算力券，以公共补贴降低租用高性能服务器进行人工智能训练和推理的成本。此举有双重目标：一是让中小企业能够负担得起人工智能模型的构建和测试；二是盘活中国快速增长的数据中心网络中未充分利用的算力。上海已拨款约6亿元人民币用于算力券，最高可覆盖80%的租赁费用，另拨款1亿元人民币发放数据券，重点支持大语言模型训练。深圳宣布推出规模达每年5亿元人民币的计划，企业和机构可获得最高50%的常规补贴，初创企业的补贴比例则为60%。成都正扩大试点，为研究机构提供1亿元人民币资金。山东目前提供3000万元人民币，并计划投入规模更大的10亿元人民币，建设本地人工智能基础设施。北京和河南也已开始受理类似计划的申请。
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这些算力券是国家更大战略的一部分。国家发展和改革委员会于2024年12月推出这一机制，旨在降低小企业的研发成本，并让更多用户接入全国一体化算力网络。中国大规模建设数据中心，其中许多位于电力成本较低的西部省份，但由此也出现了部分机器闲置的情况。行业报告称，一些设施的运行负载率仅为20%至30%。决策者希望将人工智能工作负载导入这些机架，提高利用率并加快技术应用。中国信息通信研究院估算，每投入1元算力资金，可带动3至4元经济产出。这种乘数效应是地方政府迅速行动的原因之一。
中国人工智能产业政策的新抓手
此轮补贴是扩大人工智能能力、力争到2030年取得进展的更广泛计划的一部分。研究机构指出，北京正在同时运用多种手段，包括公共资金、国家支持的实验室、人才计划，以及如今的算力补贴。美国主导的出口管制使先进芯片更难买到，令算力成为初创企业发展的一大瓶颈。算力券可以通过降低价格，向企业开放公共和商业数据中心，缓解这一限制；与此同时，中国也在支持国产硬件和软件。关于这一政策路径的更多背景，可参阅兰德公司对中国人工智能全栈战略的分析此处。德国墨卡托中国研究中心关于自力更生和人工智能技术栈的补充分析见此处。
算力券如何运作，哪些对象符合条件
算力券是由城市发放的算力额度。符合条件的用户包括中小企业、初创企业、大学和研究机构。获得者可在参与计划的数据中心兑换额度，这些数据中心可能由国有企业运营、由大学运营，也可能属于商业机构。算力券通常可抵扣租用图形处理器集群、存储和网络服务费用的一定比例，各城市的补贴比例有所不同。一些地方还发放数据券，以降低大语言模型训练数据、数据标注或整理后的语料库的成本。支持的工作负载涵盖预训练、微调、计算机视觉项目以及大规模推理。
实际补贴比例和预算
- 上海：拨款约6亿元人民币用于算力券，最高可覆盖80%的租赁费用；另提供1亿元人民币数据券，支持大语言模型训练。
- 深圳：推出规模为每年5亿元人民币的计划。企业、大学和研究机构租用智能算力可获得最高50%的常规补贴，初创企业的补贴比例则提高至60%。市级通知还提到模型券和语料库券，并为训练支持设定项目级补贴上限。
- 成都：扩大试点，为研究机构提供1亿元人民币券类补助。
- 山东：目前提供3000万元人民币，并提出投入10亿元人民币扩大本地人工智能基础设施的计划。
- 北京和河南：相关计划已进入早期实施阶段，申请窗口开放，服务提供商正在加入。
- 贵州：2024年11月更新的规则将补贴范围扩大至国产化适配服务和训练。符合条件的费用最高可获30%的补贴，其中适配补贴上限为150万元人民币，训练补贴上限为500万元人民币。
资金流向：各城市一览
上海将算力支持和数据支持结合起来，体现了城市对人工智能全流程的看法。算力券面向训练和微调等耗费大量算力的任务；数据券则降低获取或准备训练集的成本，包括大语言模型训练集。官员试图通过将两者结合，解决阻碍许多小团队从概念验证迈向实际应用的两大开支。
深圳既着眼于应用，也重视基础设施。市级措施面向在国家互联网信息办公室登记其工作的模型服务提供商和产品开发者。此举意在推动可用系统进入市场，涵盖企业聊天助手、编程副驾驶，以及消费设备中的人工智能功能。初创企业可获得更高比例的补贴，这也考虑到年轻企业在早期训练周期往往面临最高昂的费用，而且难以提前很久预留算力。
成都和山东则利用算力券培育产业生态。成都的试点将资金引向研究机构，以带动本地人才培养和项目发展。山东将初期算力券资金池与重大基础设施投资计划结合起来，以吸引希望通过补贴用户获得稳定需求的服务提供商。北京和河南的相关工作仍处于较早阶段，但已开始签约数据中心合作伙伴并开放申请入口。
贵州展现内陆战略的实践
贵州已成为数据和算力向内陆转移的示范地区。按照国家“东数西算”战略，内陆省份的算力用于满足沿海地区的需求。据《数据中心杂志》报道，贵州智能算力规模已达到85 EFLOPS，其中超过98%属于智能计算，而非传统存储。约90%的硬件据称为国产。全省有48个重点数据中心投入运营或正在建设，其中包括28个大型数据中心。存储容量总计25艾字节。这些重要数据表明，数据中心正从以存储为主转向更均衡的模式，更加重视人工智能训练和推理。
能源是这一模式的核心。2025年初，贵安新区的用电量大幅上升。当地政府新建了变电站和专用线路，以确保高密度机架稳定供电。水电是重要电力来源之一；截至2025年5月，可再生能源发电量已升至总发电量的约三分之一。2024年末推出的算力券措施将补贴范围扩大到软件国产化适配和训练服务，每个项目的费用补贴上限为数百万元人民币。这一方案试图将基础设施、能源和直接用户支持联系起来，让内陆数据中心能够为全国企业提供实用算力。
借助“东数西算”填补闲置算力
过去几年，中国的数据中心布局迅速扩张。“东数西算”计划鼓励企业和公共机构将数据送往土地和电力成本较低的西部地区，再通过长距离网络为用户提供服务。这种扩张造成了部分算力闲置，尤其是在需求尚未跟上的设施中。媒体报道和行业分析常提到，设施利用率仅为20%至30%。算力券是一种需求侧工具，旨在提高利用率并收回资本支出。
对服务提供商而言，算力券资助的任务有助于平滑使用模式。训练任务往往会集中到某些时段，因为团队会安排使用数千个GPU连续运行多天。如果城市能协调算力券发放时间和队列管理，服务商就能更紧凑地安排任务、填补非高峰时段，并为需要制定计划的初创企业提供可预测的算力时段。对用户而言，降低每GPU小时的净成本，可能让原本只能维持两个月的资金，支持六个月的实验和迭代。对于进行微调而非从头训练的团队，这一点尤为重要。中端集群也能为微调带来良好效果，因此价格降低后，这类任务就更容易开展。
出口管制、英伟达与国产芯片
地缘政治因素影响着算力成本和获取渠道。美国主导的出口管制限制向中国客户销售顶级加速器，令希望采购最新英伟达硬件的企业面临困难。媒体曾报道，有计划为数十个新数据中心大批采购英伟达Hopper GPU。这些报道在现行限制下引发法律和物流方面的疑问，具体情况尚未得到核实。出口管制的总体影响十分明确：中国正更多依靠国产芯片、高校和本地云服务提供商填补缺口，同时一些企业也在探索海外托管方案。
华为昇腾等国产替代方案正在改进。许多开发者仍依赖PyTorch和TensorFlow等全球开源框架，与此同时，MindSpore和PaddlePaddle等本土技术栈也在发展。这种分化可能增加训练计划的复杂性。代码可移植性、软件成熟度和运维人员的专业能力，都会影响团队可使用哪些集群。算力券通过降低尝试兼容硬件的门槛提供帮助。它们无法消除尖端美国硬件与当前国产方案之间的性能差距，但能帮助许多企业更快取得初步成果。
中小企业的收益与面临的难题
更低价的算力让小团队能够尝试更多事情。过去只能在短时间内租用少量GPU的企业，如今可以预约更长时间的运行，测试更多方案，并从原型开发推进到实地测试。大学和实验室也获得了更大的预算灵活性，从而让更多学生和职业生涯早期的研究人员参与大模型研究。地方政府则得以盘活闲置算力，并为此前的数据中心资本支出提供合理性。
潜在收益
- 降低训练和微调成本，让更多实验成为可能。
- 加快原型开发，缩短制造、物流、金融和医疗等行业从构想到试点的时间。
- 提高内陆数据中心的利用率，有助于能源和网络规划，并减少投资闲置。
- 让大型科技平台之外的企业也能更公平地获得算力，使小企业有机会在细分应用领域参与竞争。
- 通过配套数据券支持数据提供商和标注企业，上海和深圳等城市尤其如此。
可能面临的挑战
- 申请、审核和排期过程中的行政手续繁琐，尤其是在截止日期临近、需求激增时。
- 硬件和框架兼容问题，因为有些模型针对特定加速器和软件技术栈进行了优化。
- 地区覆盖不均，财力更雄厚的城市能够提供更多补贴并建设更强的产业生态。
- 如果补贴到期后无法转化为持续需求，政策效果可能只是暂时的。
- 如果算力券规则将用户引导至特定数据中心，可能挤压私营云服务提供商的空间。
评估政策成效
目前早期数据仍然有限，但已有一些指标显现。贵州方面称，截至2025年1月，全国已发放177张算力券，支持的算力交易金额超过105亿元人民币。这个数字包含大型企业交易和算力券支持的交易，因此不能直接反映补贴效果。但它确实表明算力市场正在快速扩张。未来一年，可关注三项指标：一是西部数据中心的利用率，以及高峰与非高峰时段使用率的差距；二是算力券由真正的中小企业而非大型企业申领的比例；三是从申请到排定算力时段并完成任务所需的时间。
透明度至关重要。清晰公布算力券的获得者、获得资助的工作负载和实际成果，有助于提升对这些计划的信任。市级政府还可以共享等待时间和排期成功率数据，帮助团队规划项目。服务提供商可以公布硬件和框架兼容性列表，让申请者了解不同设备和框架的适用情况。如果计划朝这一方向发展，算力券就能成为大型资本密集型基础设施与众多正在尝试构建实用人工智能系统的小团队之间的桥梁。
国际与国内背景
中国推出算力券之际，全球人工智能投资正如火如荼。中国正努力使公共支出与私人创新相协调。分析人士认为，公共激励措施与开发者和用户的需求相契合时，最容易取得进展。在中国，这种契合在算力券支持微调和推理等已有明确需求的领域时表现得最为突出，尤其是行业专用应用。许多企业并未训练庞大的前沿模型，而是在自己的数据和应用场景上改造开源或商业模型，这十分适合使用补贴集群和较短的训练任务。
地方计划也与国家目标相衔接，包括《2025年政府工作报告》提及的“人工智能+”行动。该政策鼓励人工智能向传统行业普及，并推动智能终端和机器人发展。算力券是将这些目标落到工厂车间、仓库和诊所的实用工具之一。如果相关计划能降低试验成本，并让更多团队获得算力，就将改变多个行业采用人工智能的速度和广度。
要点
- 中国多个城市正在发放算力券，为中小企业租用人工智能算力提供50%至80%的费用补贴，上海和深圳推出了规模较大的计划。
- 上海拨款约6亿元人民币用于算力券，另拨款1亿元人民币发放数据券；深圳推出规模达每年5亿元人民币的计划，并为初创企业提供更高补贴。
- 成都扩大试点，为研究机构提供1亿元人民币资金；山东则将3000万元人民币的资金池与投入10亿元人民币建设人工智能基础设施的计划相结合。
- 算力券计划在2024年12月国家指令出台后陆续推出，旨在提高利用率偏低的数据中心的使用率；部分数据中心的利用率仅为20%至30%。
- 贵州展现了内陆发展战略：当地报告称智能算力规模达到85 EFLOPS，可再生能源发电量上升，算力券规则也支持国产化适配和训练。
- 美国出口管制限制了获取顶级加速器的渠道，推动更多工作负载转向国产芯片和软件；算力券虽能降低成本，但无法消除性能差距。
- 中小企业可从训练成本下降和原型开发加快中获益，但也面临行政手续繁琐、兼容性问题和地区覆盖不均等挑战。
- 值得关注的早期信号包括中小企业的算力券申领情况、从申请到排定运行的时间，以及西部设施利用率是否提高。
