在2025年全国两会擘画数字中国新蓝图的时代背景下，云计算基础设施建设（云基建）正以战略引擎的姿态，成为培育新质生产力、推动经济高质量发展的关键支点。随着《政府工作报告》明确提出“深化‘人工智能+’行动”“加快形成全国一体化算力体系”，以及发改委《国家数据基础设施建设指引》的系统部署，我国云基建已从技术设施层面跃升为国家战略竞争的核心领域。伴随着以DeepSeek为代表的国产开源大模型的爆发式增长，生成式人工智能在国内迅速普及，人工智能的开发和使用对算力、数据存储以及智能调度能力的需求激增，云基建成为支持生成式人工智能迅速发展的坚实数字底座。云计算基础设施指构建和提供云计算服务的基础资源和组件，包括硬件、虚拟化技术、软件平台、网络资源以及数据中心设施，能够提供计算、存储、网络等基础资源以及多方面的服务，对数字化转型具有重要意义。云计算具有弹性扩展、智能调度和资源集约化的优势，云基建成为了生成式人工智能浪潮下经济新的增长点。
DeepSeek大幅降低了生成式人工智能的应用门槛，推动企业、政府及大量个人用户将生成式人工智能更多地应用到日常场景中，导致总体的算力需求激增，算力基础设施建设不足成为了当前企业面临的应用瓶颈。根据IDC研究，随着生成式人工智能和大模型逐步扩大应用，企业将面临多方面的挑战。其中，算力基础设施是关键议题，企业当下面临的相关挑战包括但不限于计算架构难以支持大规模应用、与基础设施建设和维护相关的高昂成本投入，以及高性能的计算资源的不足。云计算基础设施为企业的算力困境提供了优良的解决方案。生成式人工智能的基础设施服务可为企业按需提供容量，支持灵活的模型训练和内容生成；算力租赁使用户按需租赁计算资源，降低成本并提高灵活性；算力共享通过资源池化和动态调度，实现资源共享和成本分摊；智算中心集成高性能的计算、存储和网络资源，提供一站式服务，支持大规模人工智能应用。云基建不仅提高了资源利用率和灵活性，还降低了用户的使用成本，推动了人工智能技术的广泛应用。
云基建对经济具有重要的战略意义，在国家和地区层面，多个国家和地区明确将云基建置于战略地位。美国发布《国家网络安全战略》等多个文件，加强云计算行业应用和云安全发展；欧盟则于2018年设立了“数字欧洲”项目，计划向该项目拨款92亿欧元，旨在通过投资超级计算、人工智能、网络安全等领域，确保欧洲拥有应对各种数字挑战所需的技能和基础设施，提升欧盟的国际竞争力；日韩不断扩大云计算投资规模，日本总务省早在2010年5月就发布了《智能云研究会报告书》，提出“智能云计算战略”，韩国在2025年1月公布超级算力基建项目初步计划，根据韩国科学技术信息通信部公布的项目计划，韩国预计在2027年建成一个配备3万张高性能GPU、计算能力达1Exaflops的超级计算平台，规模为2万亿韩元（约合15亿美元），旨在为韩国本土企业及公共机构提供AI研发与应用的底层支持；2024年中国政府工作报告也明确提出“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态”，2024年12月31日，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部组织制定了《国家数据基础设施建设指引》，标志着中国开启新一轮以数据为中心的数字基础设施布局。在企业层面，多个行业巨头也正在积极布局云基建，2025年2月24日，阿里巴巴宣布将在未来三年内投入3800亿元，用于云和AI硬件的基础设施建设，此举不仅超过了该公司过去十年的总投资，也创下中国民营企业在该领域的投资纪录；2025年2月25日，百度宣布将16亿美元（约合人民币110亿元）托管资金转向云计算与AI基础设施建设；中国移动2024年计划算力网络投资达475亿元，同比增长21.5%，目标是构建“规模与技术双领先”的全国性算力网络，支撑全国算力网络中枢建设；中国电信2024年涵盖云与算力的投资计划额则为180亿元，其中，智能算力总规模增幅达90.9%；中国联通虽未公布具体开支金额，但提出“算网数智”投资适度超前的目标。
生成式人工智能通过解放人力资本、释放数据价值和重构生产工具范式，系统性推动新质生产力跃升。在人力资本维度，生成式人工智能将劳动者从重复性劳动中解放，转向战略决策与创造性工作，如代码生成工具使开发者聚焦系统架构设计，金融AI助手将分析师精力转向投资策略创新，实现人力资本向价值链高端的结构性跃迁。在数据价值层面，生成式人工智能构建数据要素智能化的闭环体系，通过多模态大模型将海量数据转化为生产力，例如工业设备数据实时诊断生产故障、生物医药数据驱动靶点发现，使数据价值从被动存储转向主动创造，而在生产工具领域，生成式人工智能推动传统工具向“自主认知体”进化，如数字孪生平台实现制造参数自优化、生物计算引擎重构药物研发流程，形成“工业大脑”“科研智能体”等新范式。三者协同形成“人机共智-数据驱动-工具进化”的增强回路，不仅提升全要素生产率，更重构了知识创造与价值生产的底层逻辑，为新质生产力发展注入根本性变革动能，而生成式人工智能的广泛应用离不开云计算基础设施的支持。
云计算基础设施通过构建弹性智能的算力底座，为生成式人工智能的开发迭代与产业落地提供基础支撑，成为新质生产力发展的核心数字基座。在算力基建层面，云计算通过虚拟化技术整合大量物理资源，提供弹性扩展的计算能力以及高效的数据存储和处理服务，满足开发者对大规模数据处理和复杂模型训练的需求；在应用推广维度，云计算使开发者无需自行购置和维护昂贵的硬件设备，通过云平台即可访问所需资源，降低了开发门槛和成本，促进了技术的普及；更深远的影响在于，云计算与生成式人工智能共同催生“云智一体”新业态，通过将云计算的计算、存储和网络资源与人工智能的技术相结合，为企业提供一体化的智能化解决方案。这种结合不仅提高了计算效率和数据处理能力，还推动了人工智能技术的普及和应用，使企业能够更便捷地利用人工智能进行业务创新和智能化升级。
这种双向赋能推动全球云计算市场与生成式人工智能应用形成增长闭环。本质上，云计算正在重构生产力发展的技术经济学公式——通过将固定成本转化为可变成本、将技术门槛转化为即插即用服务，使生成式人工智能驱动的智能革命从实验室快速渗透至千行百业，最终形成“云上智能爆发-产业效率跃迁-经济价值创造”的新质生产力演进路径。随着云边端协同、算力网络化等技术的成熟，云计算基础设施将持续释放“智能普惠化”的乘数效应，推动人类社会向全域智能生产模式加速转型。
作为支撑人工智能创新与数字经济发展的核心底座，我国云基础设施建设正迈入系统性升级的关键阶段。面对全球人工智能技术革命与产业变革的历史性机遇，云基建的进一步建设需要关注以下方面。首先，深化“东数西算”战略布局，依托八大国家算力枢纽节点和十大数据中心集群，优化算力资源东西部协同配置，推动西部清洁能源与东部算力需求高效对接，形成跨区域算力调度能力。其次，打造智能算力基础设施，加快智算中心建设，重点发展支持大模型训练的高性能算力设施，提升智能算力占比，构建覆盖训练、推理、边缘计算的多元算力供给体系。再次，强化核心技术自主可控，推进算力设施国产化。突破人工智能芯片、分布式计算框架等关键领域，建立自主可控的算力技术生态链，逐步提高服务器、存储等核心设备国产化率。最后，完善网络通信支撑能力，建设高速互联网络通道。构建支撑算力调度的新型网络基础设施，发展确定性网络、全光网等技术，实现算力枢纽间超低时延互联，确保全国算力资源的高效流通与协同。
展望未来，云基础设施建设将成为推动中国经济持续增长的关键引擎之一。作为数字经济的核心底座，云基建将深度融入实体经济发展，通过算力普惠化、服务智能化与资源集约化，推动传统产业数字化重构与新兴产业加速孵化。在产业层面，云计算与人工智能、物联网等技术的融合将催生智能制造、智慧农业等新业态，提升全要素生产率；在社会服务领域，云上政务、远程医疗、智慧教育等应用将促进公共服务均等化，释放民生消费潜力。与此同时，云基建的区域协同布局将助力“东数西算”等国家战略落地，优化资源配置效率，为区域经济协调发展注入动能。随着云网端一体化发展，中国有望在全球数字经济竞争中构建起技术自主、生态开放的云服务体系，既为国内大循环提供创新土壤，又为国际双循环搭建数字桥梁，持续赋能经济高质量发展。（作者：何青，中国人民大学长江经济带研究院高级研究员；姚天宇，中国人民大学国家金融研究院助理研究员。本文系中国人民大学科学研究基金[中央高校基本科研业务费专项资金资助]项目成果[24XNN005]的阶段性成果。）
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