Compute policy
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National compute industry support and strategy · Each with a source · Updated 2026-11-02
111
Policy
23
Country or region
200
Sources
85
Official original
National approaches
- 中国38国家统筹布局：“东数西算”定枢纽，一体化算力网做调度；西部枢纽省份拿低电价、绿电直供招商，东部城市发算力券补需求端。8 枢纽 + 10 集群智算 188.2 万 P（2026-03 底）西部到户电价约 0.3–0.4 元/度
- 美国24联邦放宽用地与环评、用出口管制守住芯片优势；州一级靠销售税豁免招数据中心，但 2026 年起多州开始收紧。CHIPS 法案 527 亿美元≥100MW 项目快速审批H200 对华按案审批
- 欧盟7公共资金带头建 AI 工厂和超级工厂，再立法提速数据中心审批、划定云主权等级。19 个 AI 工厂InvestAI 2000 亿欧元5–7 年容量至少翻三倍
- 英国8“AI 增长区”给用地和电力开绿灯，国家 AI 研究资源（AIRR）由政府直接扩容。AIRR 2030 年扩 20 倍约 20 亿英镑算力投入5 个 AI 增长区
- 法国1拿核电和现成园区招商，峰会上一次性拉来大额私人与主权基金承诺。1090 亿欧元承诺35 个预选园区
- 日本4经济安保名义补贴本国 GPU 云，十万亿日元框架托底芯片，推“瓦特-比特”电算协同。725 亿日元 GPU 云补贴≥10 万亿日元（至 2030 年度）
- 韩国6政府直接采购 GPU 租给产学研，建国家 AI 计算中心，再借英伟达合作拉动企业采购。26 万张 GPU 合作国家中心 1.5 万张 GPU
- 印度2政府不自建，补贴私营机房按小时低价出租 GPU，带动本国大模型。1037 亿卢比 AI 使命已上线 3.8 万张 GPU
- 加拿大220 亿加元“主权算力”：补私营数据中心、建公共超算、给中小企业发算力补贴。20 亿加元3 亿加元算力补贴基金
- 新加坡1地少电紧，按绿色和效率标准限量发放新增数据中心容量。新增 ≥300MW
- 马来西亚3
- 泰国1
- 印尼2
- 沙特2主权基金 PIF 成立 HUMAIN，全链条做 AI，从数据中心到模型。2034 年约 6GW（报道）
- 阿联酋1用资本和能源换美国芯片与合作伙伴，在阿布扎比建 5GW AI 园区。Stargate UAE 1GW首期 200MW 目标 2026
- 以色列1
- 西班牙1
- 芬兰1
- 丹麦1
- 哈萨克斯坦1
- RU2
- GR1
- IQ1
Policy timeline
All countriesChina 38United States 24European Union 7United Kingdom 8France 1Japan 4South Korea 6India 2Canada 2Singapore 1Malaysia 3Thailand 1Indonesia 2Saudi Arabia 2UAE 1Israel 1Spain 1Finland 1Denmark 1Kazakhstan 1RU 2GR 1IQ 1
All typesNational strategy 30Compute infrastructure 48Funding and subsidies 32Chips and semiconductors 22Export controls 8Energy and green 39Power pricing incentives 10Tax incentives 8Permits and land 26
2026
- 2026-10-26中国 · 上海National strategyCompute infrastructureAuto-collected
《上海市卫星互联网产业创新发展行动方案（2027-2030 年）》
上海市经济和信息化委员会等六部门
- 重点攻关面向应用任务驱动的网络系统架构设计与在轨验证、卫星手机直连、天基算力及空天地一体和通感算智融合等技术。
- 力争实现星间重路由切换时延小于 5ms、切换成功率大于 99.9%，支撑天基信息推理、AI 单星最高算力超 30POPS 等指标。
- 重点攻关大型低轨卫星星座地面系统等，力争实现巨型星座数字化测运控系统支持卫星管理能力不少于 3000 颗卫星。
- 2026-10-23中国National strategyCompute infrastructureEnergy and greenAuto-collected
《国家信息化“十五五”规划》
中央网络安全和信息化委员会
- 提出到2030年信息基础设施巩固拓展领先优势，适时启动6G商用，国家区块链网络基本建成，加快布局发展智能互联网。
- 将新建大型超大型算力设施运行电能利用效率（PUE）、新一代智能终端及智能体普及率等列为规划的12项主要指标。
- 部署新型信息基础设施、网信科技创新、网信产业生态等三个体系建设，设置信息基础设施创新发展等工程专栏推进数字化绿色化协同。
- 2026-10-15欧盟Compute infrastructureNational strategyAuto-collected
欧盟委员会启动欧洲科学AI资源（RAISE）倡议
欧盟委员会
- 2026年10月15日，欧盟委员会在欧洲科学人工智能峰会上启动RAISE认捐倡议，旨在为全欧洲科研人员提供AI算力与基础设施支持。
Sources欧盟委员会·新闻发布ec.europa.euOfficial - 2026-10-09中国National strategyAuto-collected
《关于发展新质生产力的意见》
中共中央、国务院
- 提出 19 条重大发展改革任务，将“大力推进科技创新”列为 5 大任务之首，加强原创性颠覆性科技创新并加快突破关键核心技术。
- 全面实施“人工智能+”行动，加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给。
- 因地制宜、分业施策布局国家人工智能行业应用中试基地和高价值应用场景，加快推进智能网联汽车、AI 手机和电脑、人形机器人等场景应用。
SourcesIT之家 · AI 筛选ithome.comReports - 2026-10中国 · 北京Energy and greenCompute infrastructureNational strategyAuto-collected
《北京市“十五五”时期新型能源体系规划》
北京市人民政府
- 统筹能源资源与算力布局协同，明确新建算力中心100%使用绿电。
- 推进算力、通信基站和机房等基础设施节能降碳改造，存量数据中心PUE须降至1.35以下。
SourcesIT之家 · AI 筛选ithome.comReports - 2026-10IQNational strategyCompute infrastructureAuto-collected
伊拉克政府公布 5 座数据中心建设规划
伊拉克政府
- 伊拉克政府公布建设 5 座数据中心的规划计划，新建设施将分别坐落于巴格达（Baghdad）、巴士拉（Basra）和摩苏尔（Mosul）。
SourcesData Center Dynamicsdatacenterdynamics.comReports - 2026-10韩国National strategyFunding and subsidiesChips and semiconductorsAuto-collected
4.7 万亿韩元前沿 AI 大模型研发专项计划
韩国科学技术信息通信部
- 韩国拟推出总规模 4.7 万亿韩元的专项计划，待国会 2026 年 12 月审议通过预算后，通过招标遴选牵头主体，自 2027 年 3 月起研发前沿 AI 大模型。
- 计划将国家股权投资与民间资本相结合，集中算力芯片、数据和人才资源投入，面向单一企业、联合体及特殊目的实体开放申报。
- 2026-10美国 · 弗吉尼亚州National strategyPermits and landAuto-collected
弗吉尼亚州数字基础设施框架与数据中心保密协议禁令
弗吉尼亚州政府
- 弗吉尼亚州在新的数字基础设施框架下禁止签署数据中心保密协议（NDAs）。
- 州长斯潘伯格（Spanberger）同步推出系列举措，其中包括设立专门的人工智能特别工作组。
SourcesData Center Dynamicsdatacenterdynamics.comReports - 2026-09-04中国Energy and greenCompute infrastructureNational strategyAuto-collected
《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》
中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部等七部门
- 支持液冷散热、余热回收、低功耗芯片等技术应用；探索算力设施800V高压直流供电架构，推动超百千瓦单机柜部署，加快改造老旧小散算力设施。
- 推动算力与电力协同调度、绿电直连及新型储能等技术与标准，引导算力向清洁能源富集区集聚，打造柔性可调节虚拟电厂资源。
- 明确到2030年，推动算力设施等重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份的可再生能源电力消纳责任权重水平。
SourcesIDC 圈·云与算力cloud.idcquan.comReports - 2026-09中国National strategyFunding and subsidiesAuto-collected
《“人工智能+软件”专项行动实施方案》
工业和信息化部 · 工信部信发〔2026〕209号
- 统筹设计做强开发能力、做优产品供给、做活服务模式三条转型路径，加快推进人工智能与软件产业深度融合，抢占下一代软件形态制高点。
- 鼓励各地用好“算力券”等政策，对采购自主编程工具、调用自主大模型编程服务的费用按一定比例给予支持。
- 健全开源基础设施，依托开放原子开源基金会与国家级人工智能开源社区（AtomGit），设立智能操作系统等领域开源专区。
Sources工业和信息化部·政策解读miit.gov.cnOfficial - 2026-08-27中国National strategyCompute infrastructureChips and semiconductorsAuto-collected
《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》
工业和信息化部办公厅 · 工信厅科函〔2026〕414号
- 目标到2026年底全国服务商资源池突破2000家，2027年底不少于3000家；先导区所在省份资源池不少于100家，各省组建不少于10个服务团。
- 鼓励服务商攻关软硬件适配与多模型协同，提升AI训练推理芯片等基础软硬件集成能力；探索通过首购首用加大模型、智能体及Token采购力度。
- 支持服务商对接国家算力网络枢纽节点、国家算力互联互通节点及中国算力平台，用好“算力券”等政策工具降低算力成本。
Sources工业和信息化部·通知miit.gov.cnOfficial - 2026-07-26RUNational strategyCompute infrastructureAuto-collected
《关于支持俄罗斯联邦人工智能技术发展的法律》
俄罗斯联邦总统
- 于2026年7月26日签署、9月1日生效，确立针对10亿参数以上大型基础模型的国家支持框架与监管机制。
- 设立主权和国家模型认证地位，合格开发者可获得国家政策支持和市场保护，换取股权本土化、合规评估与数据本地化。
- 强制算力设施本地化要求：向俄罗斯用户提供服务的模型，其查询响应的计算生成和存储必须在俄罗斯境内且俄资拥有的数据中心运行。
SourcesHacker News · AItechpolicy.pressReports - 2026-06-12英国National strategyCompute infrastructureChips and semiconductorsAuto-collected
英国公布11亿英镑AI硬件计划
英国科学、创新与技术部
- 英国政府在伦敦科技周期间公布规模达11亿英镑的“AI硬件计划”（AI Hardware Plan），支持算力基础设施、硬件创新与技能培训。
- 发起数据中心设计挑战赛；依托政府主权AI基金，支持联合体使用本土超级计算机Isambard-AI训练英国首个全主权前沿AI模型Lumen Sovereign。
- 配套吸引超60亿英镑产业投资，包括AMD承诺5年内投20亿英镑用于下一代AI计算研发、Nebius投资17亿英镑部署英伟达算力并扩建数据中心等。
Sources英国科学创新技术部·新闻gov.ukOfficial - 2026-06-03欧盟Permits and landNational strategy
《云与 AI 发展法》（CADA）提案
欧盟委员会 · 立法提案，尚需议会和理事会通过
- 每个成员国至少划定一个“数据中心加速区”，区内审批简化、许可最长 12 个月；欧委会可认定“欧盟战略数据中心项目”，优先获得欧盟资金。
- 建立四级“云主权”保障框架，公共部门按风险选择；最高级要求不受第三国控制。
Sources欧委会政策页digital-strategy.ec.europa.euOfficialEUR-Lex 提案文本eur-lex.europa.euOfficialCovington 解读globalpolicywatch.comReports - 2026-05中国National strategyEnergy and greenCompute infrastructureAuto-collected
《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》
国家能源局、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局 · 国能发科技〔2026〕34号
- 聚焦保障算力设施安全可靠能源供给、推动算力设施绿色低碳转型、促进算力电力高效经济协同等部署29项重点任务。
- 提出力争到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力大幅提升，构建双向赋能、深度融合的发展新格局。
Sources国家数据局·政策发布nda.gov.cnOfficial - 2026-04-02中国National strategyCompute infrastructureAuto-collected
《“人工智能+教育”行动计划》
教育部 等五部门 · 教科信〔2026〕1号
- 到2030年构建起全学段教育和全社会通识教育体系，基础支撑环境更加集约高效，形成全民人工智能素养培育长效机制。
- 建设国家教育智能算力服务平台，用好教育和科研计算机网，连接国家算力训练场、算力枢纽、企业和高校，整合智算、通算和超算资源。
- 鼓励省级教育行政部门利用全国一体化算力网提供算力保障；组织开发国家基础语料库，分教育阶段研发人工智能教育大模型。
Sources国家数据局·政策发布nda.gov.cnOfficial - 2026-03中国National strategyEnergy and greenChips and semiconductors
“十五五”规划纲要：构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网
全国人民代表大会批准
- 纲要原文：深入推进“东数西算”工程，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网；推动绿色电力与算力协同布局。全国一体化算力网列入“十五五”重大工程。
- 2026 年 4 月，算力网与水网、新型电网、新一代通信网等一起列入“六张网”。截至 2026 年 3 月底，全国智能算力 188.2 万 P，是上年同期的 2.5 倍，8 大枢纽占 80% 以上。
- 2026马来西亚 · 马六甲州National strategyChips and semiconductorsAuto-collected
《马六甲半导体战略规划 2026–2035》
马六甲州政府
- 与马来西亚国家半导体战略（NSS）协同，旨在将马六甲打造为面向未来的半导体与先进制造枢纽，增强供应链韧性并吸引高价值投资。
- 重点推进工业转型、产业生态建设与职业技术教育培训（TVET），加速技术应用并助力本土中小企业向价值链高端发展。
- 马来西亚投资发展局通过新激励框架（NIF）支持本土人才培养与业务强化，联动金融机构提供可持续金融支持。
Sources马来西亚投资发展局·新闻稿mida.gov.myOfficial
2025
- 2025-12-25中国National strategyCompute infrastructureChips and semiconductorsAuto-collected
《“人工智能+制造”专项行动实施意见》
工业和信息化部等八部门 · 工信部联科〔2025〕279号
- 到2027年推动3－5个通用大模型深度应用，推出1000个工业智能体、100个高质量数据集、500个典型场景，培育2－3家生态主导型企业，选树1000家标杆企业。
- 突破高端训练芯片、端侧推理芯片、服务器及高速互联等技术；有序推进智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，开展智算云服务试点。
- 鼓励有关地方给予企业“算力券”“模型券”等支持；发挥国家人工智能产业投资基金作用，统筹资金支持研发和应用，用好首台（套）政策。
Sources国家数据局·政策发布nda.gov.cnOfficial - 2025-08-26中国National strategyChips and semiconductors
国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》
国务院
- 八项基础支撑之一是“强化智能算力统筹”：支持 AI 芯片攻坚和使能软件生态，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地。
- 目标：2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过 70%，2030 年超过 90%。
- 2025-07-23美国National strategy
《赢得竞赛：美国 AI 行动计划》
白宫
- 三大支柱：加速 AI 创新、建设 AI 基础设施、国际 AI 外交与安全。
- 基础设施部分的判断是：现行环评许可和监管让美国几乎不可能以所需速度建数据中心、电厂和电网，因此要大幅简化。
Sources白宫原文 PDFwhitehouse.govOfficial - 2025-05-21中国National strategyCompute infrastructure
《算力互联互通行动计划》
工业和信息化部 · 工信部信管〔2025〕119号（5 月 30 日对外公布）
- 到 2026 年：建立较完备的算力互联互通标准、标识和规则体系，建成国家、区域、行业三级互联互通平台。
- 到 2028 年：基本实现全国公共算力标准化互联，形成“智能感知、实时发现、随需获取”的算力互联网。
- 2025-04-09欧盟National strategyCompute infrastructure
《AI 大陆行动计划》
欧盟委员会
- 依托欧洲超算联合体（EuroHPC）建设至少 19 个 AI 工厂，规划最多 5 座 AI 超级工厂。
- 提出数据中心容量 5–7 年内至少翻三倍，并预告《云与 AI 发展法》。
- 2025-01-13英国National strategyPermits and land
《AI 机遇行动计划》
英国政府（Matt Clifford 起草，政府全部接受 50 条建议）
- 提出到 2030 年把国家 AI 研究资源（AIRR）扩大 20 倍。
- 设立“AI 增长区”，在区内加快规划审批和电网接入，首个选在牛津郡卡勒姆（Culham）。
2024
- 2024-12中国 · 宁夏National strategyCompute infrastructure
《“东数西算”工程宁夏枢纽建设实施方案（2025—2027年）》
宁夏回族自治区党委办公厅、人民政府办公厅
- 到 2027 年，数据中心标准机架达到 80 万架，算力规模达到 80 万 PFLOPS（FP16），智算占比 80% 以上。
- 以中卫数据中心集群为核心，推动绿电与算力协同布局。
- 2024-11日本Chips and semiconductorsFunding and subsidiesNational strategy
“AI・半导体产业基盘强化框架”：到 2030 年度公共支援 10 万亿日元以上
日本政府（列入 2024 年 11 月综合经济对策）
- 7 年内公共支援 10 万亿日元以上，目标带动官民投资 50 万亿日元以上；重点是 Rapidus 2nm 量产和 AI 计算基础设施。
- 与 2021 年《半导体与数字产业战略》约 4 万亿日元的预算分开计算。
- 2024-04-24中国 · 北京National strategyFunding and subsidiesEnergy and green
《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》
北京市经济和信息化局、北京市通信管理局
- 到 2025 年全市智算供给规模达到 45 EFLOPS；新建和改扩建智算中心 PUE 一般不超过 1.25。
- 对采购自主可控 GPU 芯片开展智能算力服务的企业、主动绿色节能改造的存量数据中心，按投资额的一定比例给予支持，并提升算力券政策效能。
- 2025 年申报通知：算力券补贴最高为实际智能算力费用的 20%，单个企业上限 3000 万元。
2023
- 2023-12-25中国National strategyCompute infrastructureEnergy and green
《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》
国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局 · 发改数据〔2023〕1779号
- 国家枢纽节点以外原则上不得新建大型、超大型数据中心，强化布局刚性约束。
- 到 2025 年底：枢纽节点新增算力占全国新增算力 60% 以上，新建数据中心绿电占比超过 80%；示范区域实现 1ms 城市、5ms 区域、20ms 跨枢纽的算力网时延。
- 2023-10-08中国National strategyCompute infrastructure
《算力基础设施高质量发展行动计划》
工业和信息化部等六部门 · 工信部联通信〔2023〕180号
- 2025 年目标：算力规模超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%；存储总量超过 1800 EB。
- 25 项任务分六块：算力供给、运力（网络）、存力、行业赋能、绿色低碳、安全保障。
2022
- 2022-02中国Compute infrastructureNational strategy
“东数西算”工程全面启动：8 个国家算力枢纽、10 个数据中心集群
国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局
- 同意京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏 8 地建设国家算力枢纽节点，规划张家口、芜湖、韶关、庆阳、中卫等 10 个国家数据中心集群。
- 思路：后台加工、离线分析、存储备份等对时延不敏感的业务往西部迁；工业互联网、金融、AI 推理等时延敏感业务留在东部枢纽。
How to read these numbers
- “Mobilized / committed / leveraged” amounts are targets. They are not direct budget funding, let alone money already spent on built capacity.
- Compute units differ: China often uses EFLOPS or “P” (mostly low-precision measures such as FP16), while other countries tend to use GPU counts or power (MW, GW). They can't be compared directly.
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