算力网络的终极目标是把遍布全国的数据中心、超算中心、边缘节点连接起来，形成一个可以对计算资源统一分配和调度的"算力电网"。用户和企业只需提出计算需求，网络自动匹配最优资源，完全不需要关心算力实际来自哪里。这个理念听起来很简单，但实现难度极高。
核心挑战在于：计算资源不像电力那样标准化。电力只有电压、电流、功率几个维度，而算力涉及 CPU 核数、GPU 显存、NPU 推理能力、内存容量、存储 IOPS、网络带宽、延迟等十几个维度。要让新疆的数据中心无缝承接深圳的 AI 推理任务，需要在芯片级、服务器级、网络级、调度软件级做全栈优化，任何一层掉链子都会导致整体效率崩塌。
中国"东数西算"工程为解决这个难题提供了真实战场。东部地区算力需求密集，但土地、电力成本高；西部地区能源丰富、成本低，但远离用户。八大国家枢纽节点（京津冀、长三角、粤港澳、成渝、内蒙古、宁夏、甘肃、贵州）的布局，本质上是通过国家力量引导算力向西迁移。2026年，东数西算已从前期建设全面转入运营阶段，全国算力调度平台正式上线运行。
三大运营商把算力网络定位为继语音、流量之后的第三条增长曲线。中国移动发布"算力网络大脑"，基于自研的算力路由协议实现跨省跨域智能调度，已接入超过 200 个数据中心节点。中国电信和中国联通也各自推出天翼云脑和联通云联网方案。华为的算力网络全栈解决方案已在杭州、成都、贵阳等城市完成试点部署，单任务跨域调度延迟控制在毫秒级。
技术路线之争同样激烈。算力感知网络（CAN）主张网络主动感知计算资源状态，实现网络与计算的深度协同；算力优先网络（CFN）则强调以计算需求驱动网络资源分配。在光通信层面，算力网络对超低延迟的需求正在推动全光互联技术加速落地，光模块、光交换机、相干光通信成为确定性受益环节。
