运营商算力选型转型：从GPU到TPU，国产算力步入规模化商用新阶段
过去两年，传统通信业务增速放缓，运营商纷纷将战略重心转向AI算力。中国电信、中国移动、中国联通相继公布了大规模的智算中心建设计划，算力投资在资本支出中的比重持续上升。在这一转型浪潮中，运营商究竟选择何种算力芯片，不仅决定着自身算力业务的成本结构，也在很大程度上影响着国产算力产业的发展方向。
一、算力技术路线：TPU、GPU、ASIC多元并进
目前，国内AI算力产业已呈现出TPU、GPU、ASIC等多元技术路线协同并进的局面。运营商在智算建设中也逐步从单一依赖GPU方案，开始向更多元化的算力选型开放视野。尤其是在自主可控的政策导向和国产芯片能力快速迭代的双重推动下，国产算力已从实验室验证迈入规模化落地阶段。运营商作为国内算力基础设施最大的建设方和运营方，其选型决策对国产算力产业而言，既是能力检验，也是市场窗口。
二、关键里程碑：华东地区首个国产TPU智算千卡集群正式建成
2026世界人工智能大会期间，华东（杭州）首个国产TPU智算千卡集群正式落成。该项目由中昊芯英、杭州电信、中兴通讯共同打造，一期部署1024片“刹那®”TPU芯片，算力规模达400P。
三、从GPU到TPU：商业模式的深层变革
过去两年，运营商在智算中心建设上并非没有动作，但多数项目采用的是海外GPU方案。自主可控的政策要求是一方面，但更深层的原因在于商业模式的切换。
Token经济（词元经济）的崛起，正在将算力从“卖资源”变为“卖Token”。客户不再关注硬件参数，核心考核指标变成单Token交付成本与有效产出效率。在这个新标尺下，TPU的能效优势拥有了直接的商业价值——同等算力下更低的功耗，意味着更低的电费支出；更高的集群利用率，意味着单位硬件能产出更多可计费词元。
四、经济账：TPU如何实现降本增效
杭州电信此次选择TPU，是一笔算得过来的经济账。项目一期采用的TPU芯片“刹那®”拥有完全自主可控的IP核、全自研指令集与计算平台，AI算力性能相比海外知名GPU提升近1.5倍，能耗降低30%。在集群层面，杭州电信“息壤”算力平台将本集群资源利用率从30%提升至60%以上——利用率翻倍，意味着可售算力也有巨大提升。
小提示： 集群利用率翻倍意味着运营商在相同硬件投入下，可售出的算力资源增长一倍，从而直接提升营收能力。对客户而言，同等算力需求下，Token定价有望更加低廉。
五、从“资源”到“服务”：国产TPU算力实现大规模商用交付
如今，杭州电信正推动国产TPU算力从“资源”向“服务”升级。杭州“智云杭州AI Store”平台已依托天翼云算力池和本地国产异构算力池，汇聚多家主流大模型，企业无需分别注册多套协议即可获取算力服务。据悉，中国电信杭州智算中心单日Token处理规模已达千亿级别——这意味着国产TPU算力已经不只是“跑起来了”，而是进入了大规模商用交付的节奏。
运营商对集群的稳定性、可用性、运维效率的要求远高于一般场景——任何一个节点的故障都可能影响大规模客户的SLA。杭州电信项目的落成，意味着国产TPU集群已通过运营商级的“压力测试”。
六、常见问题解答
- 问题：TPU和GPU的主要区别是什么？
TPU（张量处理单元）专为AI推理与训练优化，采用高效的脉动阵列架构，在相同功耗下可提供更高算力；GPU通用性强，但能耗和成本相对较高。在Token经济模式下，TPU的能效优势直接转化为更低的Token成本。 - 问题：国产TPU芯片“刹那®”是否完全自主可控？
是的。“刹那®”芯片拥有完全自主可控的IP核、全自研指令集与计算平台，不依赖海外授权，满足运营商自主可控的政策要求。 - 问题：企业如何接入杭州电信的TPU算力服务？
企业可通过“智云杭州AI Store”平台直接获取算力服务，该平台已集成天翼云算力池和本地国产异构算力池，支持主流大模型，无需分别注册多个协议，实现一站式交付。
七、总结与未来展望
杭州电信与中昊芯英、中兴通讯联合打造的国产TPU千卡集群，不仅验证了国产算力在运营商级应用场景中的稳定性和经济性，更标志着算力商业模式从“卖资源”向“卖Token”的实质性转型。随着更多运营商加入TPU选型行列，国产算力产业将迎来更广阔的市场空间，同时也将推动整个AI基础设施的成本下降和效率提升。
