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2026年10月19日

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《求是》发文定调“算力高铁”,三大运营商被点名当主力军

最近,《求是》杂志刊发了中国工程院院士刘韵洁的文章《发展中国的“算力高铁”》,把高性能算力网比作连接全国算力中心的“数字高速铁路网”。文章不仅首次明确将“算力网”写入国家“六张网”体系——与水网、新型电网、新一代通信网等并列,还直接点名三大运营商是建设“算力高铁”的国家队和主力军。

这在算力基础设施领域是一个信号级别的变化。

过去几年,各地建了大量算力中心。内蒙古、贵州、甘肃等地成了数据中心聚集地,一线城市也有智算集群上马。但问题在于,这些算力中心各自为战,互相之间很难高效调度。东部城市需要算力时,未必能直接用西部的闲置资源;反过来,西部建好的数据中心也可能长期吃不饱。这就是刘韵洁说的“车站”很多,但缺一条能跨区域高速调配算力的“高铁”。

这次发文的核心逻辑很直白:算力网要从分散的地方项目,变成全国统一调度的基础设施。

文中引用的具体案例是中国信息通信领域的第一个国家重大科技基础设施——未来网络试验设施(CENI)。这个设施已经建成了一个覆盖40个城市核心节点、133个边缘节点的网络安全新网络,并配套了东西部协同的算网调度中心。换句话说,技术可行性已经有初步验证,关键是规模和标准能不能复制推广。

对产业来说,最大的看点有两处。

第一处是三大运营商的角色被坐实。

文章原话是“三大运营商是中国‘算力高铁’建设的国家队和主力军”。这不是第一次有人提运营商要承担算力网络角色,但写到《求是》这个层级的权威刊物上,性质就不同了。《求是》是中共中央主办机关刊,通常刊登的是党和国家领导人的重要讲话或经中央审定的重要理论文章。虽然刘韵洁是以院士身份撰文,但能在此发表本身就说明这个议题进入了高层决策视野。

目前三大运营商的资本开支结构中,算力相关投资只占一部分。以中国移动为例,2024年资本开支约1829亿元,其中用于AI算力中心的部分大约占总投入的四分之一到三分之一。中国电信和中国联通也在逐步增加智算设备采购比例,但绝对金额和占比仍远低于传统通信网络建设。

如果“算力高铁”确实上升为国家系统性工程,三大运营商的资本开支方向很可能面临调整。具体来说,会有两个层面的变化:一是现有算力网络的互联互通改造需求,二是面向未来的大规模智算中心建设加速。这两个方向都需要持续的资金投入,而且是按年计的重大支出。

但这篇文章没有给出任何具体的投资规模数字或时间表。这意味着市场需要等待后续的配套文件才能看到更清晰的指引。

第二处是网络设备商的机会窗口。

文章专门提到“广大网络设备商是我国确定性网络技术、光电融合技术取得成功的依靠力量”。这里有两个关键词值得关注。

首先是确定性网络。要实现跨地域的高效算力调度,网络本身的延迟和可靠性必须足够稳定。普通的IP网络做不到这一点,需要专门的确定性网络技术来保障带宽、降低抖动。其次是光电融合。随着数据传输速率越来越高,传统的电交换方式遇到瓶颈,光交换成为必然趋势。

这两条技术路线都对应着明确的产业链环节。确定性网络涉及交换机、路由器、网卡等设备的升级换代;光电融合则带动光模块、光芯片、光传输设备等上游环节的需求增长。国内已经在该领域布局多年,部分企业具备自主可控能力。

当然,这些技术能不能快速放量,取决于后面的订单落地速度和规模。目前行业普遍的判断是,确定性网络和光电融合技术正处于从商用早期向规模商用过渡的阶段。

这篇文章还有一个值得注意的背景。它出现在全球AI算力竞争加剧的时刻。欧美大厂每年在GPU集群和数据中心上的投入动辄数百亿美元,中国要想跟上节奏,必须在基础设施层面形成规模化优势。这正是刘韵洁用高铁做类比的原因——他真正想说的是,单靠几家公司自建算力集群不够,需要一个像国家电网一样的全国性统筹平台。

站在投资角度,这篇《求是》文章本身不产生订单,也不改变已有的供需格局。但它传递的信号意义明确:算力网从“可以建”升级为“必须建”,从企业行为升级为国家级战略。 接下来的重点是看两件事。

一是要关注工信部或国家发改委是否会出台算力并网的具体实施方案和时间表。没有操作细则,战略就容易停留在口号层面。

二是要跟踪三大运营商2025年的资本开支指引。如果他们上调AI算力相关的预算比例,尤其是明确新建或改造多少算力节点,那就是实质性的资金流入信号。

最后列几个可操作的观察指标:

1。 三大运营商季度财报中的算力相关资本开支明细,特别是智算中心建设和算力网络互联改造的拆分数据; 2。 工信部关于全国一体化算力网的规划文件发布情况,重点关注是否有明确的时间表和区域划分; 3。 CENI设施的扩容计划,目前已覆盖40城核心节点,后续是否继续扩大规模反映了国家对这项技术的重视程度; 4。 确定性网络设备的中标价格和技术指标变化,这能反映商业化进程的加速与否。

这些指标比单纯看概念股涨跌更有参考价值。毕竟政策落地的节奏往往慢于预期,而市场的反应有时候又跑得太快。



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