智能算力(li)规模持续扩(kuo)大

在山东(dong)济南一个大型智算中心建设现场，一个个集装箱“大块头”在吊(diao)臂的牵引下缓缓上升(sheng)、移动，最终在预定位置落地。智能计算中心像“搭(da)积木”一样，很快拼接成型、完成搭(da)建。

由119个预制化集装箱拼接而成，总功耗达到10兆瓦(wa)，电能利用效率（PUE）降(jiang)至1.1以下，结(jie)构材料80%可循环利用，运维基(ji)本实现自动化、智能化……这座浪潮信(xin)息元(yuan)脑“算力(li)工厂”从开始建设到正式投(tou)运，仅用了120天。

作为数字经济发展的重要底座，算力(li)主要分为超算算力(li)、通用算力(li)和智算算力(li)等类型。其中，超算算力(li)通常以超级计算机为载体，主要用于(yu)尖端科研领(ling)域(yu)；通用算力(li)一般由CPU（中央处(chu)理器）承担主计算工作，适用范围较广；智能算力(li)则专为人工智能应用设计，支持AI算法模型训(xun)练与运行，GPU（图形处(chu)理器）在其中发挥关键作用。

当前，随着大模型、生成式人工智能蓬勃发展，算力(li)结(jie)构进一步演化，对智能算力(li)的需求与日俱增。120天建成的“算力(li)工厂”，正是中国智能算力(li)规模快速增长(chang)的缩影。

“2024年，中国智能算力(li)增速是同期通用算力(li)的3倍以上。”国际数据公司（IDC）中国副总裁周震刚介绍。

近年来，从国家到地方再到各类经营主体，都在大力(li)推进算力(li)资源布局建设，一系列利好措施的推动下，中国智算算力(li)规模不断增长(chang)，服务模式持续完善，软硬件生态逐(zhu)步构建，绿色低(di)碳发展格局加速形成。

“在庞大的数据和算力(li)推动下，人工智能的综合(he)表现得到了显(xian)著提升(sheng)。”中国信(xin)息通信(xin)研究院人工智能研究所(suo)所(suo)长(chang)魏(wei)凯表示，以基(ji)础(chu)语(yu)言模型为例，其通过不断扩(kuo)展和优化，在各类自然(ran)语(yu)言处(chu)理任务上均取得了更好的效果。同时，多模态模型在视觉理解上的进展也(ye)相当显(xian)著。

周震刚说，预计未来两年，中国智能算力(li)规模仍将保持高速增长(chang)，其中2025年将较2024年增长(chang)43%，2026年中国智能算力(li)规模将达到2024年的两倍。

行业落地应用速度加快

当前，智能算力(li)行业落地应用速度加快，大量企(qi)业主动“拥抱”大模型。《报(bao)告》显(xian)示，42%的企(qi)业开始进行大模型的初步测试和重点(dian)概念验证，17%的企(qi)业已经将技(ji)术引入生产阶段，并应用于(yu)实际业务中。

制造业场景复杂、门类繁多，数据量庞大且碎片化严重，大模型在制造业面临落地难、成本高等问题。“比如在质(zhi)检领(ling)域(yu)，要获取全部的缺陷样本非常困难。”思谋(mou)科技(ji)创始人贾佳亚介绍，针对这一问题，公司发布了面向高端制造的工业多模态大模型，它可以通过理解和学(xue)习(xi)少量实际缺陷图片，依据文本描述生成真实的缺陷图像，从而辅助训(xun)练缺陷检测模型，提升(sheng)质(zhi)检效果。

“过去，收集各种缺陷类型需要工厂生产线运转(zhuan)两三个月(yue)；如今，借助大模型的深度学(xue)习(xi)能力(li)，只需要一个星期甚至更短(duan)的时间。”贾佳亚说，该(gai)大模型已累计生成上百种缺陷类型，在消费电子和新能源等领(ling)域(yu)实现了应用。

对大模型及生成式人工智能需求的日益增长(chang)，正显(xian)著推动我国人工智能算力(li)基(ji)础(chu)设施的快速发展，促使企(qi)业通过应用高性能计算设备、优化数据中心基(ji)础(chu)设施、提升(sheng)存储和网络能力(li)等，进一步支持复杂的人工智能运算任务。

除了自建智能算力(li)基(ji)础(chu)设施，很多企(qi)业也(ye)通过购买云计算服务的方式，来实现智能化转(zhuan)型。华为云大数据与人工智能领(ling)域(yu)总裁尤鹏介绍，华为云推出人工智能云服务，并构建了相应的大模型工具链，让企(qi)业在无需改(gai)造、自建机房或运营维护人工智能算力(li)基(ji)础(chu)设施的情(qing)况下，就(jiu)能使用大模型来适配不同场景需求。目前，华为云盘古大模型已在30多个行业、400多个场景中落地，覆盖(gai)制造、医药研发、煤矿、钢铁(tie)等多个行业领(ling)域(yu)。

“当前，人工智能在互联网、金(jin)融、制造等领(ling)域(yu)的渗透度持续增加，不仅反(fan)映了市场对先(xian)进人工智能技(ji)术的迫切需求，也(ye)体现了中国企(qi)业在全球人工智能竞赛中的积极(ji)布局和投(tou)入。”周震刚说。

多样化需求带动新方向

流淌在群山间的蓬勃算力(li)驱动着文化创新。在贵州贵安新区超级计算中心内(nei)，一排排服务器机柜整齐矗立、高速运转(zhuan)。1秒钟，数据在这里就(jiu)可运算3亿亿次。它与北京、上海、广州等38座城市实现了网络直联，省(sheng)内(nei)单向时延为3毫秒、至粤港澳大湾区也(ye)仅需10毫秒。

将三维场景中的模型按(an)照(zhao)设定好的环境、灯光、材质(zhi)及渲(xuan)染参数，以逼真的方式呈现在二维屏幕上……影视作品中纤毫毕现的细节、精彩绝伦的画(hua)面都离不开渲(xuan)染，而智能算力(li)的发展，为其提供了算力(li)保障。

贵安新区科创产业发展有(you)限公司技(ji)术研发部项目经理刘廷娟介绍：“今年春(chun)节电影档，我们为《哪吒之魔童闹海》中的1900多个特效镜头提供了渲(xuan)染算力(li)支持。”

“一部三维动画(hua)影视作品的数据素(su)材量有(you)可能超过250TB，假设用一台工作站来渲(xuan)染，需要约600年的时间才能完成。但如果采用成千上万台服务器同时渲(xuan)染，就(jiu)只要几个月(yue)时间。”贵安新区科创产业发展有(you)限公司综合(he)部部长(chang)彭本黔说，除了缩短(duan)制作周期，强(qiang)大的算力(li)加持也(ye)让影片质(zhi)量更有(you)保障。

当前，不同行业和应用场景的多样化需求，对算力(li)发展提出了新的要求。

“金(jin)融行业需要高安全性和低(di)延迟的计算环境，医疗(liao)行业需要处(chu)理大量医学(xue)影像数据，制造业需要实现实时生产优化，互联网行业需要处(chu)理大规模用户数据和内(nei)容推荐等。”浪潮信(xin)息高级副总裁刘军(jun)举例，这些需求对算力(li)底层架构提出了高性能、低(di)延迟、高安全性、可扩(kuo)展性和成本效益等新要求。

“通过资源池(shi)化、智能调度、多租户支持、异构计算和边缘计算等技(ji)术，人工智能算力(li)基(ji)础(chu)设施能够(gou)灵(ling)活应对这些需求，确保资源的高效利用和业务的稳定运行，从而推动人工智能技(ji)术在各行业的广泛应用。”刘军(jun)说。

专家表示，经历了一定时间的算力(li)规模积累后，中国算力(li)产业的发展需要实现从量变到质(zhi)变的跨越。在持续扩(kuo)大算力(li)规模、达成供需平衡(heng)的同时，还需要解决各行业应用算力(li)中的难点(dian)，以实现从扩(kuo)大算力(li)规模到高质(zhi)量释放算力(li)价(jia)值的转(zhuan)变。