党的二十届四中全会明确，要加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给。在人工智能快速发展的当下，算力不足已经成为中小型创新主体研发的最大卡点之一。与此同时，GPU（图形处理器）价格一路水涨船高可比“科技黄金”，甚至演化为金融抵押品。随着人工智能技术迭代，大小创新团队对算力的需求还将进一步上升，使算力瓶颈进一步凸显。算力不再是单纯的技术资源，而是决定创新活力与资本信心的关键变量。

算力下沉的现实困境

大量算力资源仍在沉睡。一方面，中国算力基础设施迅猛扩张，根据国家数据局《数字中国发展报告（2024）》，2024年我国算力总规模约280EFLOPS；《全国数据资源调查报告（2024）》显示，智能算力约90EFLOPS、占比32%。另一方面，算力中心资源利用率却有待提高，《科技日报》援引行业测算称全国智算中心平均使用率约30%，业内权威人士也公开表示GPU利用率平均不到30%，反映结构性闲置问题仍待破解。

算力资源高度集中。高性能GPU集群和超级计算中心主要掌握在大型互联网企业、云计算巨头以及少数科研“国家队”手中，基层主体很难直接接触或长期使用。大量中小创新团队仅能依赖低端服务器或零散资源，导致科研设想停留在概念阶段，项目推进速度被迫放缓。算力集中格局在无形中加剧了创新生态的分化，资源分配的不均衡直接压缩了基层的竞争空间。

成本压力持续攀升。受设备折旧、电力消耗和维护等因素影响，高性能GPU租赁费用长期高企。工信部在2024年文件中提出探索“上云券”“算力券”，并推动算力中心提供“随接随用、按需付费”服务，以降低中小企业成本；中国信通院也指出，中小企业为智能化升级承担的算力投入往往难以收回，门槛和可得性问题突出。对资金有限的初创公司而言几乎难以承受，不少企业被迫转向境外低价平台，虽能缓解预算压力，却带来数据外流与安全风险。算力与金融风险的张力，在基层创新群体身上尤为明显。

公共供给缺乏直达机制。国家层面的“东数西算”工程在提升全国算力总量和优化布局方面成效显著，但其资源配置仍主要面向大型科研机构和头部产业项目，尚未建立覆盖中小企业与基层科研主体的精准调度机制。许多中小机构虽身处算力体系之中，却难以触达真正可用的资源，面临门槛高、价格高、渠道不畅等现实困境。尽管政府推出“算力券”等扶持政策以缓解供需不均，但结构性断层依然存在。一旦遭遇区域性需求高峰或突发公共事件，基层单位往往难以及时获得算力支援，短板在关键时刻愈加凸显。

财政工具的直达效应有限。现有的科技专项资金、数字经济扶持政策更多用于建设大型数据中心和基础设施，真正落到终端使用端的补贴不足。基层主体即便享受到相关政策，也往往停留在“间接受益”的层面，缺乏低成本、可直接使用的算力支持。

算力被誉为人工智能和大数据的“新石油”，普惠不足已经削弱科研转化和产业活力。在国际竞争加剧、转型加速背景下，若基层机构长期缺乏算力供给，创新成果易夭折，整体数字经济的韧性与竞争力也将受到削弱。整体来看，算力下沉的现实困境既体现为资源集中、价格高企，也表现为公共供给和财政工具的缺位。这一格局一旦长期存在，将对创新链条形成系统性掣肘，使得“算力红利”无法转化为更广泛的社会与产业收益。

科技与金融在算力下沉中结合

算力下沉不仅关乎技术扩散，更是金融与产业的深度互动。其获取与分配已超越科研范畴，逐渐与资本、金融工具和政策交织，科技与金融结合正成为落地关键。

财政与市场联动是算力下沉的关键。新能源产业发展经验表明，财政补贴叠加市场机制能有效推动新要素普惠化。在算力领域，“普惠券”或补贴可直达创新主体，降低门槛；财政资金发挥杠杆效应，市场化配置提升效率与竞争力，共同保障算力下沉的可持续性。

算力的金融化路径逐渐清晰。近年来，一些金融机构开始探索将算力视为可量化的资产，尝试通过债券、基金或REITs（不动产投资信托基金）等工具将其纳入投资组合。算力基础设施，如大型数据中心和GPU集群，已成为资本市场关注的“硬科技资产”。未来，算力债券或算力基金不仅能为基础设施扩张提供资金，还能通过证券化方式吸引长期资本进入，形成“金融支持—算力扩展—创新驱动”的正向循环。

资本助推产业生态正在形成。创投机构对“算力即服务”模式表现出高度兴趣。通过对初创企业和平台型公司的投资，资本可以加快算力供给方式的创新，使算力像水电一样被计量和租用。与此同时，银行与地方政府引导基金正探索算力支持新模式。比如，中国银行推出“券贷联动”的“中银科创算力贷”，结合地方“算力券”政策，已在合肥等10个AI创新活跃地区签约38家机构，贷款规模达80亿元。同时，宁夏回族自治区建立了一体化算力交易与调度平台，并每年发放不超4000万元“算力券”，助力中小型创新主体降低算力使用门槛，这种跨界合作能够把算力下沉转化为可持续的产业链条。

金融创新与风险管理需同步推进。算力的使用涉及能源消耗、数据安全和跨境流动，金融机构在提供资金支持时必须考虑风险敞口。例如，算力抵押贷款的设计需要明确数据合规性与资产价值评估标准，避免出现过度金融化和潜在泡沫。金融监管在这一过程中扮演着平衡角色，既要鼓励创新，又要防止风险外溢。

国际经验提供了有益参照。美国和欧盟均将算力纳入战略性资源管理框架，通过立法和金融激励促进企业使用高性能算力。与新能源补贴、绿色债券类似，算力券与算力金融化工具在国际市场已初现雏形。对比之下，中国在市场规模和政策执行力方面具备优势，但在制度设计和金融衔接层面仍有探索空间。

科技与金融的结合还需培育多层次的生态。在供给端，需要通过资本投入推动大型数据中心升级和智能算力节点建设；在需求端，则需要通过券制、基金、交易市场等金融工具降低中小企业的进入门槛。二者的有机结合，能够形成覆盖研发、应用和市场的算力下沉链条，让算力真正成为创新的普惠资源。

算力既是创新驱动的燃料，也是资本布局的新赛道。当算力集中与成本高企成为普遍困境，算力下沉便成为中小企业生存与产业韧性的现实需求。财政引导与金融创新若能结合，使算力如水电般普惠，才能点燃更广泛的创新火焰。

编辑|谢邦彦

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