进入2025年，人工智能正从技术探索迈向规模化落地的关键阶段，大模型训练参数突破万亿级，推理应用全面渗透至工业、医疗与消费场景。据艾媒咨询发布的《2024-2025年中国AI大模型产业发展趋势报告》，2024年中国AI大模型市场规模已达294.16亿元，预计2025年将突破380亿元，年均复合增长率持续超过30%。

与此同时，全球数据要素市场蓬勃发展，赛迪顾问数据显示，2024年市场规模达664.5亿美元，中国增速高达40.7%。在这一背景下，算力作为数字时代的“新电力”，其建设模式正经历深刻变革。

然而，面对指数级增长的算力需求，传统依赖GPU、TPU等高性能芯片的“硬件堆砌”模式已显疲态。以英伟达H100为代表的高端加速卡虽仍是主流，但单台服务器动辄数十万美元的成本，叠加千卡级集群动辄数亿元的投入，使得算力基础设施的经济性面临严峻挑战。更值得关注的是能耗问题——美国能源信息署（EIA）2025年报告显示，2024年美国数据中心总用电量占全国总量的4.5%，谷歌全球数据中心年耗电量达22太瓦时，相当于180万户家庭年用电总和。若继续沿用粗放式扩容路径，不仅成本不可持续，也将加剧能源压力与碳排放负担。

在此背景下，“算效”（Computational Efficiency）成为衡量算力系统能力的新标尺，即单位能耗、单位成本下的有效算力输出。真正的算力跃迁，正从“拼硬件规模”转向“拼系统效率”。2025年的产业实践表明，算效提升的核心在于软硬协同与系统级创新。华为昇腾910B、寒武纪思元590等国产AI芯片在典型训练任务中实现与国际主流产品相当的性能，同时能效比提升超40%，已在多地智算中心实现规模化部署。百度通过模型蒸馏与量化技术，将大模型推理延迟降低60%；阿里云优化“通义千问”推理引擎，在同等硬件下吞吐量提升3倍，支撑日均十亿级调用。这些进展显示，算法优化已成为释放硬件潜能的关键杠杆。

更深层次的变革体现在系统架构层面。字节跳动自研的“火山引擎AIStack”通过优化通信调度与资源分配，使千卡集群训练效率提升至85%以上，远超行业平均的60%-70%。国家超算中心依托自主高速互联网络，显著降低节点间延迟，支撑百亿参数模型高效训练。据《2024-2025年中国大数据与算力基础设施发展报告》显示，2024年中国大型数据中心平均PUE（电源使用效率）已降至1.35，部分领先企业如阿里云、腾讯云已实现1.2以下，绿色化、集约化成为主流趋势。

政策层面，2025年实施的《网络数据安全管理条例》明确提出“推动绿色低碳算力基础设施建设”。国家“东数西算”工程持续推进，10大国家算力枢纽节点初步建成，可再生能源使用率平均超过65%，有效引导算力向能源富集区布局。

综上所述，在2025年的算力竞争格局中，单纯依靠硬件堆砌已难以为继。算效革命的本质，是通过专用芯片、算法优化、系统架构与绿色设计的深度融合，实现可持续的算力跃迁。未来的竞争力，不在于谁拥有更多GPU，而在于谁能以更低的能耗与成本，释放更高的有效算力。算力的未来，属于效率的革新者。