算力建设步入新阶段：富德数智如何构建产业AI算力体系

大模型加速进入产业应用后，算力正在成为支撑产业智能化的关键底座。

2026年以来，围绕算力基础设施的政策和产业信号持续释放：

3月，“十五五”规划纲要正式发布，要求加快建设全国一体化算力网；同月，政府工作报告首次提出实施超大规模智算集群等新基建工程；4月，算力网首次被纳入国家“六张网”战略性基础设施阵列；6月，国家发改委明确“十五五”将统筹推进算力网、新型电网、新一代通信网“三网协同”；8月，新型电力系统建设相关规划进一步提及算力与电力协同。

这些变化共同指向一个趋势：AI基础设施的竞争，正在从算力规模和单点性能，进一步延伸到资源利用率、网络传输效率、任务调度能力、供给稳定性和安全可靠水平。

围绕产业AI能力建设，富德数智（FundeAI）搭建了以“算力、算法、数据、安全”为核心支撑的“四梁”体系。其中，算力作为“四梁”之首，承担着智能能力运行和产业场景落地的基础承载作用。基于这一认识，富德数智围绕资源供给、统一调度和产业交付，形成面向产业智能化的算力底座建设路径。

富德数智的算力方向并非简单扩张硬件规模，而是要把异构算力、模型能力和产业场景组织成可调度、可计量、可持续交付的生产系统。

算力竞争的变化趋势

产业AI对算力提出的要求正随着时代演进更加具体。不同业务对模型规模、响应速度、数据安全和成本有不同要求，训练与推理也有着不同的资源特征。算力基础设施需要根据任务灵活分配资源，并把底层能力转化为上层应用可以直接调用的服务。

产业客户真正使用AI时，关注的是一项任务能否稳定完成、响应是否及时、成本是否可控。算力规模依然重要，但资源利用率、任务交付效率、系统稳定性和安全可靠水平，正在共同决定算力基础设施的实际价值。

这也对算力服务的形态提出了新的要求。服务器和算力时长提供基础资源，资源调度、模型适配、服务计量和运维保障则决定这些资源能否转化为业务可以按需调用、持续使用的基础能力。

这一变化，是理解富德数智算力体系的基本前提。基于对系统效率的判断，富德数智从多元算力资源起步，向上建设统一调度和标准化服务能力，再通过产业AI平台将算力送入具体场景。富德数智的关注点由单个设备和节点延伸至整条交付链路，并围绕资源、组织和产业应用形成了三层算力体系。

从资源、组织到交付：富德数智算力体系的三层结构

围绕“算力从哪里来、怎样被高效调用、如何进入真实业务”三个问题，富德数智的算力体系从资源、组织和交付三个层次展开。

最底层是多元、可适配的算力资源。

产业AI场景差异大，决定了算力资源不能只有单一形态。不同模型、不同任务和不同业务场景，对算力性能、成本结构、稳定性和安全边界的要求并不相同。因此，算力底座需要具备多元适配能力，能够在不同技术路线、资源形态和业务需求之间形成更灵活的组织方式。

同时，多元化的资源结构有助于降低单一技术路线和供应链带来的不确定性，也为结合不同区域的资源成本与业务需求进行灵活配置提供了空间。

在算力建设过程中，富德数智也通过产业协同补足基础设施与应用之间的连接。2026年7月，软通动力与富德数智签署战略合作协议，双方围绕算力服务与Token工厂建设开展合作，推动底层算力能力与上层产业应用形成更完整的商业闭环。

再往上，是把分散算力转化为标准化服务的组织能力。

算力规模本身并不直接创造业务价值，关键在于能否被统一管理、灵活调度和高效调用。Token工厂等服务化模式提供了一种思路：将底层算力资源转化为标准化、可计量、可调度的服务接口，让算力从静态资源转向可运营能力。

在这一层，统一调度、任务分发、服务计量与成本控制等能力尤为重要。资源池化和服务标准化，有助于提高算力使用率与任务交付效率，也让上层业务能够以更稳定、更清晰的方式调用算力。

第三层，直接面向产业场景，解决AI能力如何交付的问题。

产业AI最终要进入真实生产环境。银行、保险、能源、矿产、农业、不动产、健康等多行业领域，都对稳定性、成本、安全和合规提出明确要求。算力能力只有与具体业务流程、行业知识和数据治理结合起来，才能从技术资源转化为业务可用的智能服务。