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位(wei)于(yu)贵州省贵安新区的华为(wei)云数据中心（云上屯）。新华社记者 刘续 摄
每秒百亿、千亿次(ci)的浮(fu)点运算能力，拍字节(jie)（PB）级的数据存(cun)储规模……许多人可能对(dui)这(zhe)些指标没有太多概念，但如果说起(qi)春节(jie)档电(dian)影(ying)中的特效、渲染和如今我们经常使用的生成式人工智能、人脸识别、即时翻译等，人们应(ying)该不会陌生。
近(jin)日，国际数据公司(si)（IDC）与浪潮信息(xi)联合发(fa)布《2025中国人工智能计算力发(fa)展评估报(bao)告》（以下简称《报(bao)告》）。《报(bao)告》显示(shi)，大模型和生成式人工智能推高算力需求，我国智能算力增速高于(yu)预期。2024年(nian)，我国智能算力规模达725.3百亿亿次(ci)/秒(EFLOPS)，同比增长74.1%；市场规模达到190亿美元，同比增长86.9%。
智能算力规模持续扩大
在(zai)山东(dong)济南一个大型智算中心建设现场，一个个集装(zhuang)箱“大块头”在(zai)吊臂的牵引下缓缓上升、移动，最终在(zai)预定位(wei)置落(luo)地(di)。智能计算中心像“搭积木”一样，很快拼接(jie)成型、完成搭建。
由119个预制化集装(zhuang)箱拼接(jie)而成，总功耗达到10兆瓦，电(dian)能利用效率（PUE）降至1.1以下，结构(gou)材料80%可循环利用，运维基本实现自(zi)动化、智能化……这(zhe)座浪潮信息(xi)元脑“算力工厂”从开(kai)始建设到正式投运，仅用了(le)120天。
作(zuo)为(wei)数字经济发(fa)展的重要底座，算力主要分为(wei)超算算力、通用算力和智算算力等类型。其中，超算算力通常以超级计算机为(wei)载体，主要用于(yu)尖端科研领域；通用算力一般由CPU（中央处理器(qi)）承担主计算工作(zuo)，适(shi)用范(fan)围较广；智能算力则专为(wei)人工智能应(ying)用设计，支持AI算法模型训练(lian)与运行(xing)，GPU（图形处理器(qi)）在(zai)其中发(fa)挥关键作(zuo)用。
当(dang)前，随(sui)着大模型、生成式人工智能蓬勃发(fa)展，算力结构(gou)进一步演化，对(dui)智能算力的需求与日俱(ju)增。120天建成的“算力工厂”，正是中国智能算力规模快速增长的缩影(ying)。
“2024年(nian)，中国智能算力增速是同期通用算力的3倍以上。”国际数据公司(si)（IDC）中国副总裁周(zhou)震(zhen)刚介绍。
近(jin)年(nian)来，从国家到地(di)方(fang)再到各类经营主体，都在(zai)大力推进算力资源布局建设，一系列利好措施的推动下，中国智算算力规模不断(duan)增长，服务模式持续完善，软硬(ying)件生态逐步构(gou)建，绿色低碳发(fa)展格局加速形成。
“在(zai)庞大的数据和算力推动下，人工智能的综合表现得到了(le)显著提升。”中国信息(xi)通信研究院人工智能研究所所长魏凯表示(shi)，以基础语言模型为(wei)例，其通过不断(duan)扩展和优化，在(zai)各类自(zi)然语言处理任务上均取得了(le)更好的效果。同时，多模态模型在(zai)视觉理解上的进展也相当(dang)显著。
周(zhou)震(zhen)刚说，预计未来两年(nian)，中国智能算力规模仍将保持高速增长，其中2025年(nian)将较2024年(nian)增长43%，2026年(nian)中国智能算力规模将达到2024年(nian)的两倍。
行(xing)业(ye)落(luo)地(di)应(ying)用速度加快
当(dang)前，智能算力行(xing)业(ye)落(luo)地(di)应(ying)用速度加快，大量企业(ye)主动“拥抱”大模型。《报(bao)告》显示(shi)，42%的企业(ye)开(kai)始进行(xing)大模型的初步测试和重点概念验(yan)证，17%的企业(ye)已经将技术引入生产阶段，并应(ying)用于(yu)实际业(ye)务中。
制造(zao)业(ye)场景复杂、门类繁多，数据量庞大且碎片化严重，大模型在(zai)制造(zao)业(ye)面临落(luo)地(di)难、成本高等问题。“比如在(zai)质检领域，要获取全部的缺陷样本非(fei)常困(kun)难。”思谋科技创始人贾佳(jia)亚介绍，针对(dui)这(zhe)一问题，公司(si)发(fa)布了(le)面向高端制造(zao)的工业(ye)多模态大模型，它可以通过理解和学习(xi)少量实际缺陷图片，依(yi)据文本描述生成真实的缺陷图像，从而辅助(zhu)训练(lian)缺陷检测模型，提升质检效果。
“过去，收集各种(zhong)缺陷类型需要工厂生产线(xian)运转两三个月；如今，借助(zhu)大模型的深度学习(xi)能力，只需要一个星期甚至更短的时间。”贾佳(jia)亚说，该大模型已累计生成上百种(zhong)缺陷类型，在(zai)消费(fei)电(dian)子(zi)和新能源等领域实现了(le)应(ying)用。
对(dui)大模型及生成式人工智能需求的日益增长，正显著推动我国人工智能算力基础设施的快速发(fa)展，促(cu)使企业(ye)通过应(ying)用高性能计算设备、优化数据中心基础设施、提升存(cun)储和网(wang)络能力等，进一步支持复杂的人工智能运算任务。
除了(le)自(zi)建智能算力基础设施，很多企业(ye)也通过购买云计算服务的方(fang)式，来实现智能化转型。华为(wei)云大数据与人工智能领域总裁尤鹏介绍，华为(wei)云推出人工智能云服务，并构(gou)建了(le)相应(ying)的大模型工具链，让企业(ye)在(zai)无需改造(zao)、自(zi)建机房或运营维护人工智能算力基础设施的情(qing)况下，就能使用大模型来适(shi)配不同场景需求。目前，华为(wei)云盘古大模型已在(zai)30多个行(xing)业(ye)、400多个场景中落(luo)地(di)，覆盖制造(zao)、医药研发(fa)、煤矿、钢铁等多个行(xing)业(ye)领域。
“当(dang)前，人工智能在(zai)互联网(wang)、金融、制造(zao)等领域的渗透度持续增加，不仅反映了(le)市场对(dui)先进人工智能技术的迫切需求，也体现了(le)中国企业(ye)在(zai)全球人工智能竞赛中的积极布局和投入。”周(zhou)震(zhen)刚说。
多样化需求带动新方(fang)向
流淌在(zai)群山间的蓬勃算力驱动着文化创新。在(zai)贵州贵安新区超级计算中心内，一排排服务器(qi)机柜整齐矗立、高速运转。1秒钟，数据在(zai)这(zhe)里就可运算3亿亿次(ci)。它与北京(jing)、上海、广州等38座城市实现了(le)网(wang)络直联，省内单向时延为(wei)3毫(hao)秒、至粤港澳大湾(wan)区也仅需10毫(hao)秒。
将三维场景中的模型按照(zhao)设定好的环境、灯光、材质及渲染参数，以逼真的方(fang)式呈现在(zai)二维屏(ping)幕上……影(ying)视作(zuo)品中纤毫(hao)毕现的细节(jie)、精彩绝伦的画面都离不开(kai)渲染，而智能算力的发(fa)展，为(wei)其提供了(le)算力保障。
贵安新区科创产业(ye)发(fa)展有限公司(si)技术研发(fa)部项目经理刘廷娟介绍：“今年(nian)春节(jie)电(dian)影(ying)档，我们为(wei)《哪吒(zha)之魔童闹(nao)海》中的1900多个特效镜头提供了(le)渲染算力支持。”
“一部三维动画影(ying)视作(zuo)品的数据素材量有可能超过250TB，假设用一台工作(zuo)站来渲染，需要约600年(nian)的时间才能完成。但如果采(cai)用成千上万台服务器(qi)同时渲染，就只要几个月时间。”贵安新区科创产业(ye)发(fa)展有限公司(si)综合部部长彭本黔说，除了(le)缩短制作(zuo)周(zhou)期，强大的算力加持也让影(ying)片质量更有保障。
当(dang)前，不同行(xing)业(ye)和应(ying)用场景的多样化需求，对(dui)算力发(fa)展提出了(le)新的要求。
“金融行(xing)业(ye)需要高安全性和低延迟的计算环境，医疗(liao)行(xing)业(ye)需要处理大量医学影(ying)像数据，制造(zao)业(ye)需要实现实时生产优化，互联网(wang)行(xing)业(ye)需要处理大规模用户数据和内容推荐(jian)等。”浪潮信息(xi)高级副总裁刘军举(ju)例，这(zhe)些需求对(dui)算力底层架构(gou)提出了(le)高性能、低延迟、高安全性、可扩展性和成本效益等新要求。
“通过资源池化、智能调度、多租户支持、异构(gou)计算和边缘计算等技术，人工智能算力基础设施能够灵(ling)活(huo)应(ying)对(dui)这(zhe)些需求，确保资源的高效利用和业(ye)务的稳定运行(xing)，从而推动人工智能技术在(zai)各行(xing)业(ye)的广泛应(ying)用。”刘军说。
专家表示(shi)，经历了(le)一定时间的算力规模积累后，中国算力产业(ye)的发(fa)展需要实现从量变到质变的跨越(yue)。在(zai)持续扩大算力规模、达成供需平衡的同时，还需要解决各行(xing)业(ye)应(ying)用算力中的难点，以实现从扩大算力规模到高质量释放算力价值的转变。