2030 年 9,800 EFLOPS：中國五年計劃投入 5,320 億美元，要將 AI 算力翻四倍

中國為其 AI 基礎設施野心定下了一個明確的數字。週一，工業和資訊化部發布《資訊通信行業發展「十五五」規劃》，設定 2030 年智能算力規模達 9,800 EFLOPS 的目標，並規劃 2026 至 2030 年間 3.8 兆元人民幣（約 5,320 億美元） 的資訊基礎設施累計投資。

這個目標的規模，對照基準線最容易理解。根據工信部數據，中國智能算力規模在 2026 年 6 月底達到 2,185 EFLOPS，年增 177%；到 7 月底，國家數據局給出的數字已約為 2,450 EFLOPS。要在 2030 年達到 9,800 EFLOPS，意味著在四年半內將 6 月的水準提高四倍以上，相當於從 2025 年底的 1,590 EFLOPS 起算的六倍擴張。

規劃實際說了什麼

這份文件列出了 13 項 2030 年主要指標。除了算力目標外，還包括：

• 資訊通信業收入達 4.1 兆元
• 電信業務總量年均增速 7%
• 每萬人擁有 5G（含 5G-A）基地台數達 50 座
• 5G（含 5G-A）用戶普及率達 95%

在算力方面，規劃提出「有序部署」以 1 萬張加速卡為單元的智能計算叢集，以及使用 10 萬張以上加速卡的更大規模設施，並搭配針對不同應用場景的推理算力設施。規劃還要求加大力度推動基礎設施適配國產算力晶片——這一條被廣泛解讀為對美國出口管制的直接回應，因為管制已讓中國 AI 實驗室難以取得 Nvidia 最先進的加速器。

全文中還有兩個值得注意的方向。其一是規劃鼓勵綠電直連與算電協同——讓資料中心直接對接再生能源發電，而非依賴燃煤比重高的電網。其二是委託開展太空算力技術的前瞻研究與生態培育，顯示北京正在研究與美、日提案中類似的軌道資料中心概念。

站在「東數西算」的基礎上

這些目標延續了早已展開的擴張。根據工信部，截至 2026 年年中，中國已建成 52 座單集群超過 1 萬張加速卡的智能計算設施。新規劃疊加在 2022 年啟動的「東數西算」工程之上——該工程將耗電的計算工作負載，從人口稠密的東部沿海轉移到土地便宜、能源充足的西部地區。此後中國形成了以 8 個國家算力樞紐、10 個數據中心叢集、3 個算力電力協同區域為骨架的網絡。

7 月時，官員更進一步，將國家算力網的願景描述為一種「公共事業」——算力像電力和自來水一樣計價、隨取隨用，供全國企業與研究者使用。9,800 EFLOPS 的目標，實質上就是這一願景背後的供給端承諾。

真正重要的背景

三股力量讓這份規劃不只是例行文件。

第一，出口管制讓算力成為戰略資源。 華盛頓限制先進 AI 晶片取得後，中國能否達標 9,800 EFLOPS，高度依賴華為、寒武紀以及新創公司的國產加速器——這正是規劃明確將基礎設施部署與國產晶片掛鉤的原因。這個目標同時是對中國晶片產業的需求保證：總得有人去購買、安裝、運維那數百萬張加速卡。

第二，金額龐大但並非無可比擬。 3.8 兆元的承諾，延續了 6 月曝光的另一項計劃——五年投入約 2 兆元人民幣（2,950 億美元） 建設全國資料中心。作為對照，美國超大雲端業者合計也正為自己的擴編投入數千億美元。中國的數字涵蓋更廣的資訊基礎設施——包括 5G 網路——而不僅是 AI 資料中心，但它表明國家主導的資本將以任何單一西方企業都難以獨力匹敵的規模托底產能。

第三，利用率是未解的問題。 分析師已經指出，中國 AI 算力建設有一部分閒置——產能建在了需求之前，且多位於離實際用戶遙遠的地區。六倍的擴張會放大這個風險。規劃對「有序部署」與算力供需自動化監測匹配的強調，顯示工信部意識到問題，但要同時達成產能數字與健康利用率，需要推理工作負載——而不只是訓練任務——大規模遷移到國家算力網上。

後續觀察指標

這份規劃的可信度，未來幾年將由幾個具體標記檢驗：10 萬卡叢集能否從今天的少數幾座快速增加；國產加速器能否提供讓 EFLOPS 算術成立的能效，而不會擊穿各省的能源預算；以及來自企業、城市與「AI for Science」計劃的推理需求，能否消化新建的產能。6 月錄得的 177% 年增長顯示擴張是真實且在加速的。2030 年目標留下的真正問題，不是中國能不能造出這些機器——這點已經證明過了——而是圍繞這些機器長出的經濟，值不值這張帳單。

對全球 AI 產業而言，訊息再明確不過：算力競賽已經是一場以 EFLOPS 和五年為單位、由國家計劃驅動的較量，而中國剛剛公佈了它要擊敗的分数。