精品分享｜通信企业如何优化算力资源

人工智能驱动下算力资源与新质生产力的交互逻辑

算力资源在新质生产力生成中的战略地位

算力资源不仅是人工智能技术得以实现的基础条件，更是通信企业新质生产力构建的核心要素。在传统产业中，资本和劳动力是生产的关键，但AI时代，算力成为激活数据资产、驱动智能算法落地的关键枢纽。算力资源的充裕与否、布局合理性、调度效率直接决定了AI 技术在通信企业应用的深度与广度。

在新质生产力视角下，算力资源的作用体现在多个方面。其一，实现数据智能化赋能，大量数据需要在近实时环境中被迅速处理和分析，算力的高效调配确保数据从“静态信息”转变为“智能资产”，释放价值。其二，支撑决策自动化，通过算力保障复杂算法的实时推理和在线更新，使通信企业能够快速响应市场变化，实现智能化运营和精准化管理。其三，保障服务智能化，通信服务的个性化、多样化和复杂化趋势要求算力支持快速的用户行为分析和服务推荐，提升用户体验和满意度。其四，奠定组织平台化基础，以算力资源的云化和平台化建设推动企业组织形态由传统层级式向智能平台型转型，促进内部资源共享和跨部门协同。

算力资源协同失衡对生产效率的影响

算力资源的协同配置失衡直接阻碍新质生产力的实现。一方面，边缘算力不足导致智能服务响应延时，影响用户体验，限制智能应用的场景扩展。另一方面，中心算力资源过于集中，资源利用率低，且在业务峰值时易出现拥堵，降低整体运行效率。

此外，算力资源的调度体系滞后，缺乏对业务波动和能耗指标的动态响应能力，进一步加剧了算力利用的浪费和碳排放压力。算力资源的配置不均与调度不智能，直接影响企业运营效率、服务质量和可持续发展能力。

综上，算力资源的优化不仅是技术问题，更涉及企业战略、组织管理及生态协同，需要构建多层级、跨领域的协同机制，实现算力资源的动态弹性配置与绿色高效运营。

通信企业算力资源优化机制构建

多源异构资源整合机制

通信企业算力资源的多样化要求其构建统一管理、多层融合的算力整合平台。该平台应覆盖GPU、TPU、FPGA、CPU等异构计算资源，实现对不同算力类型的统一调度和资源池化管理，从而提升资源利用率，减少碎片化浪费。

算力中台作为核心载体，负责算力资源的抽象、统一编排和调用，支持多种AI任务的自动匹配和弹性伸缩。通过虚拟化技术和容器化部署，实现算力资源的跨平台迁移和共享，满足不同业务场景的算力需求。

智能调度系统与AI任务协同机制

智能调度系统是算力优化的关键引擎，基于机器学习和预测模型实现对算力负载的动态感知与预测。该系统综合考虑任务优先级、算力性能、能耗指标及业务波动，采用多目标优化算法进行资源分配和任务调度。

智能调度不仅支持本地节点的负载均衡，还实现跨域协同，提升整体算力池的响应能力和调度效率。通过引入闭环反馈机制，持续调整调度策略，实现算力资源的自适应优化。

面向绿色目标的算力资源弹性机制

为响应“双碳”目标，通信企业应将绿色算力纳入资源调度核心指标，建设算力资源的绿色弹性机制。具体措施包括：将碳排放指标嵌入调度算法，优先使用低碳节点以降低整体能耗；实施能效比约束管理，对算力资源进行分级管理以提高单位算力的能效；采用弹性调配策略，在业务高峰与低谷间灵活调整算力使用，避免资源闲置和浪费。

管理启示与战略建议

战略层面

随着人工智能成为通信企业转型升级的重要驱动力，算力资源已不再是单纯的技术支持要素，而是企业竞争力的关键战略资产。通信企业应从顶层设计入手，明确算力资源在整体战略布局中的核心地位，将其纳入企业资产管理体系和长期发展规划。

具体建议包括：建立专门的算力战略管理部门，负责算力资源的规划、建设、运营与优化，确保战略目标与执行闭环；将算力资源纳入企业资本预算与绩效考核体系，推动投资向算力基础设施、智能调度平台及绿色节能技术倾斜；推动跨部门、跨业务单元的算力资源共享和协同利用，打破部门壁垒，实现资源的最优配置与价值最大化。战略层面的转变将引导企业从被动支撑转为主动驱动，形成以算力为核心的新质生产力创新引擎。

管理层面

算力资源的优化不仅涉及设备采购和部署，更涵盖从规划、运行、维护到退役的全生命周期管理。通信企业应建立系统化的算力管理体系，强化数据驱动的监控与决策能力，实现算力资产的高效运营与可持续发展。

重点措施包括：利用大数据与AI技术实现智能化监测和运维，实时监测算力设备的运行状态、能耗水平和负载情况，实现预测性维护与故障预警；通过智能调度系统进行动态调度与负载平衡，根据业务波动自动调整算力分配，避免资源浪费和瓶颈积压；引入能效指标和碳排放约束，推行算力资源的绿色调度和节能技术应用；合理规划算力设备的退役和升级路径，建立资产回收与升级机制，确保技术更新与资源循环利用。通过全生命周期管理，企业能够提升算力资源的投资回报率，增强运营韧性和环境可持续性。

技术层面

技术创新是支撑算力资源优化的根本动力。通信企业应积极构建面向AI应用的“原生”算力基础设施，实现从边缘到云端的算力无缝融合，支撑多样化、复杂化的AI任务需求。

关键举措包括：推进边缘计算节点的普适部署，提升终端侧算力能力，满足低时延和实时性要求；强化云中心的算力弹性供给，支持大规模AI模型的训练和数据融合；发展智能调度与运维平台，实现跨域资源动态分配、自适应负载管理及自动故障恢复；推动绿色节能技术的创新应用，包括高效散热设计、能源回收系统和低功耗芯片研发。通过技术层面的持续创新，通信企业能够实现算力资源的智能化、弹性化和绿色化，提升整体新质生产力水平。

未来，通信企业只有将算力资源纳入企业核心战略，构建全生命周期智能化管理体系，推动“AI原生”基础设施建设，才能真正实现新质生产力的跃迁，增强竞争优势，实现高质量与可持续发展目标。