2025 年 10 月，工业和信息化部办公厅印发关于开展城域「毫秒用算」专项行动的通知。行动目标明确：到 2027 年基本形成全域覆盖、高效畅通的城域毫秒用算网络能力体系——面向基础设施实现算力中心之间的毫秒级互连，面向应用终端实现算力的毫秒级可达。
从「够不够」到「快不快」
此前的算力政策主要解决「算力够不够」的问题：建设算力中心、推动东数西算、提升总算力规模。而「毫秒用算」把关注点转向「算力快不快」——即用户能否以足够低的时延获得算力服务。
这一转向有明确的技术背景。推理侧的应用，尤其是实时交互类应用（智能体、实时翻译、工业控制），对时延高度敏感。算力总量再大，如果调度时延过高，也无法支撑这类场景。
时延指标的政策含义
把时延写入政策目标，意味着三件事：
其一，算力布局从「集中」向「分层」演进。 训练可以在西部集中进行，推理则需要靠近用户侧部署，形成「中心—边缘」的分层结构。参见全国一体化算力体系建设。
其二，算力服务从「资源出租」向「服务等级」演进。 时延指标的可度量，会推动算力服务形成分级的产品体系与服务水平约定。参见算力互联网与数据快递线路。
其三，算力调度成为独立的技术与合规议题。 跨域调度涉及数据流转、标识管理与安全监测，与数据合规要求直接相关。参见网络数据安全风险评估办法要点。
对 AI 企业的实际影响
其一，产品设计需考虑时延约束。 实时类应用在选型算力方案时，需要把时延指标纳入架构决策，而非仅比较单位算力成本。
其二，算力采购协议需要细化服务水平条款。 时延、可用性、故障响应等指标应写入合同并约定违约责任。参见AI 商业合同的关键条款。
其三，边缘部署带来新的合规问题。 推理节点分布更广，数据在不同节点间的流转与留存需要重新设计合规方案。参见数据合规服务。
算力政策的指标化，是 AI 基础设施走向成熟的标志。对应用层企业而言，这意味着算力选择从「成本题」变成了「架构题」。
本文依据工信部办公厅城域「毫秒用算」专项行动通知及公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。