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数据(ju)来源：国际(ji)数据(ju)公司（IDC）
制图(tu)：张(zhang)丹峰
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伴随大模型和生成式(shi)人(ren)工智能等的发展，我国智能算力规模增长迅速(su)。在一系列利好措施(shi)的推动(dong)下，各(ge)方大力推进算力资源布局建设(she)，智能算力行业(ye)落地应用速(su)度不(bu)断加快，反映了市场的迫(po)切需求，也体现了中国企业(ye)在全球人(ren)工智能竞赛中的积极布局和投入(ru)。
电影中的特效、渲染(ran)和生活中常用的生成式(shi)人(ren)工智能、人(ren)脸(lian)识别、即(ji)时翻译等，都离不(bu)开智能算力的支(zhi)撑(cheng)。当前(qian)，大模型和生成式(shi)人(ren)工智能正不(bu)断提高算力需求。
近日，国际(ji)数据(ju)公司（IDC）与浪潮信息(xi)联合发布《2025中国人(ren)工智能计算力发展评估报(bao)告》。报(bao)告显示，我国智能算力增速(su)高于预期。2024年，我国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%；市场规模达到190亿美(mei)元，同比增长86.9%。
算力结构进一步演化，智能算力规模持续扩大
山(shan)东济(ji)南，一个大型智算中心(xin)的建设(she)现场，一个个集装箱(xiang)“大块头”在吊臂的牵引下，缓缓上升、移动(dong)，最终在预定(ding)位置落地。智能计算中心(xin)像“搭积木”一样，很快拼接成型、完成搭建。
这座由119个预制化集装箱(xiang)拼接而(er)成的浪潮信息(xi)元脑“算力工厂”，从开始建设(she)到正式(shi)投运仅用了120天。浪潮信息(xi)副(fu)总经理赵(zhao)帅介(jie)绍：“我们将机电设(she)备(bei)在工厂预集成、预测试，装到集装箱(xiang)里，然后(hou)吊装堆叠，最后(hou)接入(ru)市电、网络和水源，即(ji)可独(du)立运行。”
作为数字经济(ji)发展的重要底座，算力主(zhu)要分为超算算力、通用算力和智能算力等类(lei)型。其(qi)中，智能算力专(zhuan)为人(ren)工智能应用设(she)计，支(zhi)持人(ren)工智能算法模型训练与运行。当前(qian)，各(ge)行各(ge)业(ye)对智能算力的需求与日俱增。
120天建成的“算力工厂”，是我国智能算力规模快速(su)增长的一个缩影。“2024年，中国智能算力增速(su)是同期通用算力的3倍以上。”IDC中国副(fu)总裁周震刚介(jie)绍。
近年来，从国家到地方再到各(ge)类(lei)经营主(zhu)体，都在大力推进算力资源布局建设(she)。去年的《政府工作报(bao)告》提出，“适度超前(qian)建设(she)数字基(ji)础设(she)施(shi)，加快形成全国一体化算力体系，培(pei)育算力产业(ye)生态。”工业(ye)和信息(xi)化部等六部门发布的《算力基(ji)础设(she)施(shi)高质量发展行动(dong)计划》提出，“逐步合理提升智能算力占比”。一系列利好措施(shi)的推动(dong)下，我国智能算力规模不(bu)断增长，服务模式(shi)持续完善，软硬(ying)件生态逐步构建，绿色低碳发展格局加速(su)形成。
周震刚说：“预计未来两年，中国智能算力规模仍将保持高速(su)增长，其(qi)中2025年将较(jiao)2024年增长43%，2026年将达到2024年的两倍。”
“到2027年，推理算力在国内人(ren)工智能算力架构中的占比将大幅提升，会带动(dong)算力结构进一步改变。这有利于推动(dong)人(ren)工智能大模型商(shang)业(ye)化落地。”中国信息(xi)通信研究(jiu)院(yuan)人(ren)工智能研究(jiu)所所长魏(wei)凯说。
落地应用速(su)度加快，大量企业(ye)主(zhu)动(dong)“拥抱”大模型
当前(qian)，智能算力行业(ye)落地应用速(su)度加快，大量企业(ye)主(zhu)动(dong)“拥抱”大模型。IDC开展的一项调(diao)研显示，42%的企业(ye)开始进行大模型的初步测试和重点概念验证，17%的企业(ye)已经将技术(shu)引入(ru)生产阶段，并应用于实际(ji)业(ye)务中。
制造业(ye)场景复(fu)杂、门类(lei)繁多，数据(ju)量庞大且碎(sui)片化，导致大模型在制造业(ye)面临落地难、成本(ben)高等问(wen)题。“比如在质检领域，我们要获取全部的缺陷样本(ben)非常困(kun)难。”思谋科(ke)技创始人(ren)贾佳亚介(jie)绍。
“过去，收(shou)集各(ge)种(zhong)缺陷类(lei)型，需要工厂的生产线运转两三个月；如今，借助我们发布的工业(ye)多模态大模型的深度学习能力，一般(ban)只需要一个星期甚至(zhi)更短的时间。”贾佳亚说，这款大模型已累(lei)计生成上百种(zhong)缺陷类(lei)型，并在消费电子和新能源等领域广(guang)泛应用。
对大模型及生成式(shi)人(ren)工智能需求的日益增长，正显著推动(dong)我国人(ren)工智能算力基(ji)础设(she)施(shi)快速(su)发展，促使(shi)企业(ye)通过应用高性能计算设(she)备(bei)、优化数据(ju)中心(xin)基(ji)础设(she)施(shi)、提升存(cun)储(chu)和网络能力等，进一步支(zhi)持复(fu)杂的人(ren)工智能运算任务。
除(chu)了自(zi)建智能算力基(ji)础设(she)施(shi)，很多企业(ye)还(hai)通过购买云计算服务实现智能化转型。华为云大数据(ju)与人(ren)工智能领域总裁尤鹏介(jie)绍，华为云盘古大模型已在30多个行业(ye)、400多个场景中落地，覆盖制造、医药研发、煤矿、钢铁等多个行业(ye)领域。
“当前(qian)，人(ren)工智能在互(hu)联网、金融、制造等领域的渗透(tou)度持续增加，不(bu)仅反映了市场对先进人(ren)工智能技术(shu)的迫(po)切需求，还(hai)体现了中国企业(ye)在全球人(ren)工智能竞赛中的积极布局和投入(ru)。”周震刚说。
多样化需求对算力发展提出新要求
按照设(she)定(ding)好的环(huan)境、灯光、材质及渲染(ran)参数，以逼真的方式(shi)将三维场景中的模型呈现在二维屏幕上……影视作品中，纤(xian)毫(hao)毕现的细节、精彩绝伦的画面，都离不(bu)开渲染(ran)。智能算力的发展，为其(qi)提供了算力保障。
“我们为《哪吒之(zhi)魔(mo)童(tong)闹海》中1900多个特效镜头提供了渲染(ran)算力的支(zhi)持。”贵(gui)州贵(gui)安新区科(ke)创产业(ye)发展有限公司技术(shu)研发部项目(mu)经理刘廷娟介(jie)绍，强大的算力支(zhi)持不(bu)仅能缩短影片制作周期，还(hai)让质量更有保障。
算力源自(zi)贵(gui)安新区超级计算中心(xin)，一排排服务器机柜在这里整齐矗(chu)立、高速(su)运转。1秒钟，数据(ju)在这里就可运算3亿亿次，可与北京、上海、广(guang)州等38座城市实现网络直联。
不(bu)只在影视渲染(ran)领域，当前(qian)不(bu)同行业(ye)和应用场景的多样化需求，对算力发展提出了新要求。
“金融行业(ye)需要高安全性和低延迟的计算环(huan)境，医疗行业(ye)需要处理大量医学影像数据(ju)，制造业(ye)需要实现实时生产优化，互(hu)联网行业(ye)需要处理大规模用户(hu)数据(ju)和内容推荐等。”浪潮信息(xi)高级副(fu)总裁刘军(jun)举例，这些需求对算力底层架构提出了高性能、低延迟、高安全性、可扩展性和成本(ben)效益等要求，“通过资源池化、智能调(diao)度、多租户(hu)支(zhi)持、异构计算和边(bian)缘计算等技术(shu)，人(ren)工智能算力基(ji)础设(she)施(shi)能够灵(ling)活应对这些需求，从而(er)推动(dong)人(ren)工智能技术(shu)在各(ge)行业(ye)广(guang)泛应用。”
业(ye)内专(zhuan)家表示，在经历了一定(ding)时间的算力规模积累(lei)后(hou)，中国算力产业(ye)的发展关键在于如何实现从量变到质变的跨越。在持续扩大算力规模、达成供需平衡的同时，还(hai)需要解决各(ge)行业(ye)应用算力中的难点，比如存(cun)、算、网资源不(bu)匹配，异构智算的管理与运维难题，算力与真实应用场景之(zhi)间的深度结合等，以实现从扩大算力规模到高质量释放算力价值的转变。（记者 谷(gu)业(ye)凯 程 焕）
《人(ren)民日报(bao)》（2025年02月19日10版）
责编：秦雅楠、王瑞景