随着人工智能技术的飞速发展，算力已成为推动新质生产力跃升的关键要素。据最新数据显示，今年3月，我国日均词元（Token）调用量已突破140万亿，人工智能正加速从实验室走向工厂车间、田间地头、学校课堂。然而，在算力基础设施快速扩张的背景下，如何避免盲目建设、资源浪费，实现算力的高效利用与精准配置，已成为当前亟待破解的课题。
算力互联互通加速，分散资源被盘活
当前，我国算力基础设施建设取得显著成效，但区域间、主体间的算力资源分布不均、调度不畅等问题依然存在。以东部地区为例，算力需求旺盛但资源紧张；而西部地区则拥有丰富的风、光等可再生能源，数据中心建设成本较低，但算力利用率不足。这种结构性矛盾催生了“东数西算”等跨区域协同调度工程。
令人欣喜的是，算力互联互通正在加速推进。通过构建全国一体化算力网络，跨区域、跨主体的协同调度机制不断完善，分散的算力资源正在被盘活，精准流向最需要的地方。例如，某知名云计算企业通过智能调度平台，将东部闲置的GPU资源实时分配给西部AI训练任务，使算力利用率提升超过30%。这种“削峰填谷”式的调度，有效避免了资源闲置与重复建设。
警惕“一哄而上”与“大而不当”
然而，随着人工智能产业的火热，部分地区和企业出现了盲目跟风建设算力中心的现象。有的地方不顾自身产业基础，盲目追求大算力、高规格，导致“建而不用”；有的企业则热衷于堆砌硬件规模，却忽视了算法优化和应用适配，陷入“大而不当”的困境。
“发展新质生产力，不能搞一阵风、大呼隆，不能搞规模堆砌的‘烧钱竞赛’。”业内人士指出，算力并非越大越好，关键在于能否转化为实际生产力。例如，某地曾投资百亿元建设超大规模智算中心，但因缺乏场景支撑，利用率长期低于30%，成为“面子工程”。与之形成对比的是，一些中小城市依托本地制造、农业等特色产业，建设小规模但精准匹配需求的算力设施，反而取得了更好的经济效益。
因地制宜精准配置，追求实实在在的效能
“特点是创新，关键在质优。”发展新质生产力，既要防止一哄而上，也要避免大而不当。因地制宜做好精准配置，追求实实在在的效能，才是谋求发展的真功夫。
在具体实践中，各地应立足自身资源禀赋和产业需求，避免“一刀切”式的建设模式。东部发达地区可聚焦前沿AI大模型训练等高端需求，建设高密度、低时延的算力集群；中西部地区则可发挥能源和气候优势，承接AI推理、数据备份等业务，实现绿色低碳发展。同时，要推动算力与产业深度融合，让算力真正服务于智能制造、智慧农业、远程医疗等实际场景。
以某农业大省为例，该省没有盲目追求大算力，而是建设了“农业算力中心”，专门处理作物生长模型、病虫害预警等数据，使当地农产品产量提升15%，损耗降低20%。这种“小而精”的模式，正是算力效能优先的生动体现。
创新提效、应用定方向，走好高质量发展之路
人工智能产业发展，比的不单是谁的资源厚、规模大，更是谁的技术巧、路子对。从全球来看，算力效能竞争已从单纯的硬件堆砌转向算法优化、架构创新和应用适配的系统性比拼。例如，通过模型剪枝、量化压缩等技术，一些企业将大模型参数规模缩小80%，但精度仅下降1%，实现了“以小博大”的效果。
“创新每向前一步，普惠的门槛就降低一分。”随着算力调度技术的成熟和AI芯片的迭代，算力成本持续下降。据测算，我国每Token的平均推理成本较两年前下降了90%以上，这使得中小企业乃至个人开发者也能用上高质量算力。这种普惠化趋势，正是新质生产力“质优”特征的体现。
展望未来，发展新质生产力，我们必须以前瞻眼光谋布局、以创新提效能、以应用定方向，一步一个脚印扎实往前走。既要警惕盲目扩张的“虚火”，又要防止畏难不前的“偏冷”，真正让算力成为推动高质量发展的强劲引擎。走好这段路，我们必将赢得高质量发展的更大战略主动。