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算力券全攻略

2025-06-13

算力券已成为各地政府推动人工智能产业发展、降低企业算力使用成本、优化算力资源配置的核心政策工具。各地的算力券政策在发放金额、补贴比例和支持力度上各有特色,反映了不同地区对人工智能等产业的重视和扶持方向。

一、 全国算力券政策概况
1. 地域覆盖广泛:
从北方的京、津、冀、晋、鲁、蒙、黑,到华东的苏、沪、浙,中部的皖、豫、鄂,南方的粤、闽,再到西北的陕、宁、甘、青,西南的川、桂、贵、滇,全国主要经济区域和算力枢纽节点均已出台或正在制定算力券政策。
2. 政策目标明确:
降低用算成本:直接补贴企业、科研机构租用/购买算力费用(普遍补贴比例20%~50%)。
引导产业方向:重点支持大模型训练(尤其是参数量大、应用场景多的模型)、核心算法创新、AI与实体经济融合(如制造业、生物医药等)。
培育本地生态:多地政策优先支持使用本地算力中心或纳入统筹调度的算力资源(如天津、无锡、上海、宁夏、甘肃庆阳等)。
促进绿色发展:部分地区对绿色数据中心或使用绿电算力给予额外奖励(如成都、内蒙古)。
3. 支持力度差异显著:
补贴比例:普遍在20%~30%区间,部分针对特定场景(如大模型、初创企业、本地算力)可达50%(如天津、廊坊、厦门、深圳初创企业)。
额度上限:企业年度补贴上限从数十万元(廊坊、厦门、昆明)到数百万元(普遍在100万-500万)不等,深圳“训力券”高达1000万,成都“特惠券”最高档200万(需高额算力支出),广州海珠区大模型企业累计奖励上限达1000万/年。
资金池规模:各地年度发放总额从千万级(廊坊1000万、昆明3000万)到数亿级(杭州2.5亿、深圳最高5亿)不等。
4. 支持对象聚焦:
核心用户:聚焦本地企业(尤其是软件信息、制造业、AI企业)、高校、科研院所。
重点场景:大模型训练与优化、核心算法研发、AI与重点产业融合应用。
特定主体:新落地AI企业/机构、承担国家/省级重大项目单位、初创企业(深圳)、绿色算力用户。
5. 管理机制逐步完善:
多数地区明确了申报周期(年度/季度)、材料要求(合同、发票、成果证明等)、审核流程、兑付时间点。

二、 重点区域算力券政策摘要
云服务提供商一直说全栈云服务到底是什么?

三、 算力券申请策略

申请前:精准定位资格与资源

  1. 确认主体资格

    • 企业类型:多数地区(如北京、天津)仅支持本地注册的软件/制造业企业,河南额外覆盖高校、科研机构及个人用户,深圳则重点补贴AI与机器人企业。
    • 财务合规:需无失信记录(近3年),且未重复申领其他市级算力补贴。
    • 关联限制:算力供需方不得存在关联关系(如北京、天津明确禁止)。
  2. 选择合规算力供给方

    • 地域与规模:河南要求算力中心位于省内,且智算规模≥100P或数据中心≥1000机架;青岛需接入市级算力调度平台。
    • 服务公开性:供给方需公示服务内容、收费标准等(河南、贵州)。

材料准备:确保完整性与真实性

  1. 核心材料清单

    • 基础证件:营业执照、法人身份证、信用报告。
    • 交易证明:正规合同(明确服务内容、周期、金额)、发票、支付凭证、算力交付记录(如系统日志)。
    • 承诺书:无违法违规行为承诺(河南、成都)。
  2. 合同关键条款

    • 时间范围:合同需在政策有效期内签订(如北京要求2023年9月后签约),河南仅支持2024年7月1日–2025年6月30日的服务。
    • 服务范围:仅限算力租用(不含存储、网络等),且需应用于指定领域(如工业、医疗等)。

申请流程:把握时效与操作要点

  1. 申请渠道与时效

    • 线上平台:北京通过国际大数据交易所,天津/贵州通过算力交易中心,青岛用“政策通”平台。
    • 截止时间:河南需在2025年8月31日前提交;北京每年11月15日截止兑付申请。
    • 兑付周期:北京每季度兑付;成都“即领即享”(签约后立即可抵扣)。
  2. 资金发放逻辑

    • 比例与上限
      • 补贴比例:10%(天津)–50%(深圳);
      • 年度上限:100万(河南)–1000万(深圳)。
    • 拨付路径:财政资金→算力供给方→分解至用算主体(河南),或直接补贴企业(北京)。

规避风险:合规使用与监管

  • 禁止行为:算力券不得转让、质押、重复申领(天津、贵州)。
  • 违规后果:虚假申报将追回资金、取消资格,并承担法律责任(各地通用)。
  • 效果追踪:部分地区要求提交算力应用成效说明(天津),或接受绩效评估(青岛)

算力券政策作为推动人工智能产业发展的重要举措,对于提升我国人工智能产业竞争力、培育经济发展新动能具有重要意义。企业需要密切关注算力券政策动态,充分利用政策红利,提升自身在人工智能领域的竞争力。

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