财联社9月12日讯（记者郭松峤）“京津冀地区是观察政策端积极变化非常好的窗口 。如果把北京看作AI创新的‘大脑’ ，那么河北就是承接算力需求的‘动力舱’，廊坊则是连接大脑与动力舱的低时延接口 。 ”端脑科技（无锡）有限公司创始人兼CEO丁烨对财联社记者表示。
作为“六张网”之一的算力网 ，是记者此次在2026算力中国AI与算力产业展实地采访的焦点 。恰逢工信部近日印发《信息通信行业发展“十五五 ”规划》 ，明确提出加快全国一体化算力网建设，构建“枢纽-区域-边缘 ”多层次算力设施体系，有序部署万卡 、十万卡及以上智算集群 。
顶层政策加速落地 ，企业层面的产业实践正在加速展开。正在廊坊举行的2026算力中国AI与算力产业展览会科创路演活动现场 ，财联社记者采访了唐山芯科智能科技有限公司 、端脑科技（无锡）有限公司、河北银丹数字科技产业发展有限公司等多家算力产业链公司，试图挖掘从底层基建 、算力调度到场景应用的清晰产业演进脉络。
液冷从可选项变必选项
算力规模的指数级扩张 ，首先撞上的是物理极限 。
唐山芯科智能科技有限公司创始人 、董事长兼CEO王冲对此有切身感受 ，他对记者表示，液冷从可选项变成必选项 ，不是任何厂商推出来的概念 ，是物理规律逼出来的 。
“传统风冷机柜的功率天花板约在20kW，而当前AI训练机柜已普遍做到100kW以上 ，下一代GPU单机柜功耗直奔130kW至140kW ，中间差了5到7倍，风冷靠加风机、加机房是补不上这个缺口的。”王冲谈到 。
数据印证了这一判断 。中国液冷服务器渗透率从2021年的不到3% ，一路攀升至2025年的20%、2026年的预计37% ，明年大概率突破50%。
而在对散热要求最苛刻的AI训练侧，今年一季度液冷渗透率已达74%，训练场景基本已全面转向液冷 。2026年中国液冷市场规模预计达到716亿元 ，同比增长超70% 。
除了散热本身 ，建设周期同样是制约算力供给的关键瓶颈。记者了解到，传统土建数据中心从开工到投产普遍需要18至24个月 。
王冲表示 ，芯科智能推行的预制化液冷智算舱方案将部署周期压缩至100天左右 。
用王冲的说法 ，“工地”被搬进了“工厂 ”——液冷机柜 、CDU 、配电、消防全部在工厂预制完成，出厂前做满载联调 ，到现场接水 、接电 、接网就能上线。
这种极致交付速度的背后 ，是头部互联网大厂巨量资本开支对时间窗口的迫切需求 。
出海方面，芯科智能的产品已销往全球30多个国家和地区 。
在王冲的观察中 ，三个增量带十分明确：东南亚的高温高湿与淡水短缺恰好是液冷的主场 ，中东在沙特2030愿景和阿联酋AI布局推动下数据中心市场五年复合增长达18%，欧亚方向则受益于上合组织推算电协同和欧洲碳关税倒逼的存量机房改造。
国内外客户的需求差异也很明显。王冲对记者表示 ，国内问的是多久能上线、一柜多少钱 ，海外问的是能不能过认证 、PUE和WUE是多少 。国内客户买的是“快 ”，海外客户买的是“确定性” 。
算力调度的毛细血管，让散落各地的芯片醒过来
万卡级训练集群是AI时代的主动脉 ，但只有主动脉没有毛细血管 ，智能到不了工厂 、实验室和每个人的办公桌，端脑科技（无锡）有限公司创始人兼CEO丁烨博士如此比喻。
当前AI推理工作负载占比已达62.2% ，推理算力正式超越训练算力成为需求主体 。
在这一趋势下 ，端脑科技选取 的赛道是DePIN分布式算力与本地AI Agent——不是要取代中心化AIDC，而是走向分层协同：中心负责训练 ，边缘负责推理 ，本地运行AI Agent 。
丁烨对此有一段颇具代表性的阐述：“一块显卡插上电，仍然只是一块显卡；只有当它的身份和性能可以验证、使用过程可以计量 、计算任务可以调度 、服务结果可以交付时 ，它才会从一台沉默的设备 ，变成 *** 中可以随时被调用的生产力。 ”
丁烨对记者表示，端脑科技的端侧产品脑花AINPC系列和云侧平台端脑云 ，正是围绕这一逻辑构建的——前者把AI请到用户桌边 ，后者把端侧设备、边缘节点和云端资源连接起来 。
谈及分布式算力的核心挑战，丁烨认为，信任是入场券 ，调度是发动机 。信任不只是“上链 ”两个字 ，区块链可以证明谁记了一笔账，却不能保证机器不会宕机 、 *** 不会中断 ，真正的信任要落实到节点身份 、性能证明、数据隔离、任务验证 、服务等级 、计量结算和责任追溯之中。
丁烨表示 ，从政策角度看，DePIN现在不是拿到了一张可以一路通行的“绿灯证” ，但也不是被红灯拦在路口 。
“它更像一条正在铺设路标、划定车道和安装护栏的新道路——方向已经比较明确 ，规则正在快速形成，但企业不能因为技术架构新 ，就认为原有的安全和合规要求不再适用 。 ”丁烨谈到。
词元定价 ，算力走向“水电化 ”的关键一步
算力建好了 、调度通了，最终要落到真实的应用场景中去产生价值 。
河北银丹数字科技产业发展有限公司技术总监杨春磊对财联社记者分析 ，算力本身不产生价值 ，只有与场景 、数据、算法结合才能释放价值 。
杨春磊认为，当前阶段，真正的瓶颈不是数据“不能流通” ，而是算力与场景之间的匹配效率太低——大量算力找不到合适的应用场景 ，大量场景也不知道去哪里找合适的算力。
杨春磊表示，银丹数字核心解决的是“算力找不到场景 ”的问题。以AI影视为引领 ，率先在影视赛道跑通商业模式 ，对接了广州 、成都 、北京房山、重庆等头部产业带 。影视行业对AI视频生成需求密集 、场景复杂，通过聚合67个模型 、42个深度部署模型 ，把复杂的AI底层封装成“厘级起用 ”的普惠工具 ，让影视创作者能低成本、低门槛地用上顶级AI能力 。这就是在帮算力找到“能干活 、能产出”的场景。
“同时也在解决‘场景找不到算力’的问题——通过词元计费体系，把文本 、图像、视频、语音四大模态统一折算为词元 ，按量计费 、无隐性成本 ，让中小企业和个人创作者也能清晰地知道‘用多少 、花多少’ 。 ”在杨春磊看来，词元正在成为智能经济的基础计量单位与价值锚点 ，它让算力像水电一样可计量、可定价 、可交易 。
（文章来源：财联社）
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我是德化号的签约作者“德化”！
希望本篇文章《算力产业链下半场新变化：上游把“工地”搬进工厂，下游把算力当水电卖》能对你有所帮助！
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