随着人工智能技术加速演进，以大模型、Agent为代表的新一轮智能化浪潮持续深入，算力正从传统基础资源加快演变为支撑模型训推部署和行业智能化应用落地的关键生产要素。与此同时，智能算力需求呈现爆发式增长，算力供给结构、资源调度方式和服务交付模式也在加快重构，Token经济加速兴起，推动算力服务加快由资源供给向任务式交付升级。面对异构芯片适配协同难、跨域资源调度难、算力供需匹配难、任务式服务能力不足等突出问题，智能算力服务正成为推动算力资源高效流通、普惠供给和价值释放的重要方向。2026年4月，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）云计算与数字化研究所在持续研究及大量调研基础上，正式发布《智能算力服务研究报告（2026年）》。
报告立足人工智能规模化应用和算力服务化发展趋势，系统梳理了智能算力服务的发展背景、概念内涵、体系架构、关键技术、典型场景、市场规模、产业链格局与未来趋势。首次构建智能算力服务三层体系架构，提出智能算力资源服务、智能算力互联互通服务、智能算力应用服务三类核心服务形态，并测算出2025年我国智能算力服务市场规模突破1300亿元。围绕算力标识、算网协同、资源池化、异构调度等关键能力展开系统分析，对智能算力服务在架构部署、服务模式、产业格局、赋能路径四个维度的演进方向作出研判，旨在为政策制定、产业布局和企业实践提供参考。1. 明确智能算力服务内涵边界。围绕异构芯片协同难、算力供需匹配难、服务交付粗放等现实问题，系统界定智能算力服务概念边界。理清智能算力服务与云服务、IDC服务在核心逻辑上的三大显著区别。2. 提出智能算力三层体系架构。面向智算服务化需求，构建智能算力资源层、智能算力互联互通层与智能算力应用层协同运转的体系架构，推动底层运算能力转化为可流动、可调用的智能算力服务。3. 构建智能算力服务体系架构。与智能算力体系架构的资源层、互联互通层、应用层三层一一映射，智能算力服务的体系架构包含智能算力资源服务、智能算力互联互通服务、智能算力应用服务三类服务。4. 剖析智能算力服务关键技术。以“标”“联”“池”“调”四大核心环节，剖析算力标识网关、算网协同、算力资源池化、异构算力调度等智能算力服务关键技术，阐明其在资源统一标识、高效网络传输、异构资源聚合、跨域任务调度等方面的重要作用。5. 梳理智能算力服务典型场景与产业发展特征。报告从智能算力服务典型的三类场景出发，系统梳理了智能算力服务在不同领域的应用价值，并分析其由通用资源供给向任务导向、结果交付和行业深度融合加快演进的产业发展特征。
6. 研判市场格局演进与未来发展趋势。全球智能算力服务市场保持稳健增长，竞争正由单点能力比拼迈向全链条竞争。我国市场增速尤为显著，2025年我国智能算力服务市场规模突破1300亿元。未来，智能算力服务将沿架构部署、服务模式、产业格局、赋能路径四大维度持续演进，加速成为像水、电、网络一样便捷可用的社会级基础性服务。
一、智能算力服务的发展背景二、智能算力服务内涵
（一）智能算力服务的定义与突出特点
（二）智能算力服务的重要组成部分
三、智能算力服务体系架构
（一）智能算力体系架构
（二）智能算力服务体系架构
四、智能算力服务关键技术
（一）算力标识网关技术
（二）算网协同技术
（三）算力资源池化技术
（四）异构算力调度技术
五、智能算力服务典型场景
（一）高强度计算与并行处理场景
（二）结果交付与体验类服务场景
（三）垂直行业融合与边缘协同场景
六、智能算力服务市场与产业链分析
（一）市场规模分析
（二）产业链分析
七、智能算力服务发展趋势
（一）架构部署：从“中心化”向“云边端高频协同”演变
（二）服务模式：从“资源供给”向“任务式交付”升级
（三）产业格局：从“独立发展”向“算力互联网”聚合
（四）赋能路径：从“计算能力”向“生态价值”延展
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