全球主要经济体人工智能基础设施政策布局与发展态势

AII的概念

当前，学术界和政策界对AII内涵的界定存在差异，呈现出“狭义”与“广义”两种理解。

从狭义角度来看，AII主要指支撑AI模型训练和推理的硬件系统。AII是由图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）、中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）、内存、网络、服务器机架及电源系统等构成的计算资源集合，用以满足AI算法的高性能计算需求。这一视角强调算力设施的核心地位，认为AII建设的本质是高性能计算集群和数据中心的建设。中国信息通信研究院等机构2024年发布的《新一代人工智能基础设施白皮书》，将AII定义为以大模型能力输出为核心平台，集成算力资源、数据服务和云服务，专门设计用于最大限度提升大模型和生成式AI应用的表现。美国政府2025年发布的《提升美国在AII领域的领导地位》行政令中，将AII定义为“AI数据中心、发电与储能资源以及相关输电设施”的统称，并明确提出AII的两个关键要件为算力与能源。这一定义突出了AI运行所需的电力保障与能源效率，反映出在大模型时代能源与算力一体化配置的重要性。

从广义角度来看，AII不仅包括硬件系统，还涵盖支撑AI研发、训练与应用的整个软件与数据生态。英伟达将AII定义为支持AI模型和应用的开发、部署和管理，包含专为提高AI工作负载的性能、可扩展性和效率而构建的硬件和软件技术。FLINDERS等将AII定义为“创建和部署AI驱动的应用程序和解决方案所需的硬件和软件”，并将AII分为数据存储和处理、计算资源、机器学习框架和机器学习运营平台四部分，这种结构化划分进一步凸显了AII的系统性和多层次特征。部分学者将AII视为超越互联网的新型社会操作系统，认为其不仅是信息技术基础设施的延伸，更代表面向智能化社会的底层支撑体系，重点支撑模型的训练、推理与部署，需要具备高性能计算、海量数据处理、低延迟网络以及弹性扩展等特征。2024年8月，工业和信息化部等十一部门印发《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》，将AII解释为“AI技术推广普及过程中形成的一类新型基础设施，包括支持开发的AI算法框架、面向应用的AI算法平台和公共服务平台、用于算法模型训练的公共数据集等形态”。

综上所述，AII涵盖了从硬件支撑、软件生态到数据服务等多个维度，是支撑AI模型与应用全生命周期（包括数据采集、模型训练、部署与治理）的综合性基础体系。它由硬件设施[如数据中心、GPU/张量处理单元（Tensor ProcessingUnit，TPU）集群、量子计算中心、能源系统]、网络与存储资源、算法与平台、数据与模型资产（公共数据集、模型库）等共同构成。该体系旨在为AI的发展提供高性能算力支撑、可扩展的软件环境、可信的数据资源与高效的能源保障，是新一代数字经济与智能社会的关键基础设施。