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数据来源：国际数据公司（IDC）
制图：张丹峰
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伴(ban)随大模型和(he)生(sheng)成式人工智能等的发展，我国智能算力规模增长迅速。在一系列利好措施的推动下，各方大力推进算力资源布局建设，智能算力行业落地应用速度不断加快，反映了市场(chang)的迫切需求，也体现了中国企业在全球人工智能竞(jing)赛(sai)中的积极布局和(he)投入。
电影中的特效、渲染和(he)生(sheng)活中常用的生(sheng)成式人工智能、人脸识别、即时翻译等，都离不开(kai)智能算力的支撑。当前，大模型和(he)生(sheng)成式人工智能正不断提高算力需求。
近日，国际数据公司（IDC）与浪潮信(xin)息(xi)联合发布《2025中国人工智能计算力发展评估报告》。报告显示，我国智能算力增速高于预期(qi)。2024年，我国智能算力规模达725.3百亿(yi)亿(yi)次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%；市场(chang)规模达到190亿(yi)美元，同比增长86.9%。
算力结构进一步演化，智能算力规模持(chi)续扩大
山东济(ji)南(nan)，一个大型智算中心的建设现场(chang)，一个个集(ji)装箱“大块(kuai)头”在吊(diao)臂的牵(qian)引下，缓缓上升、移动，最终(zhong)在预定位置落地。智能计算中心像“搭积木”一样(yang)，很快拼接成型、完(wan)成搭建。
这座由119个预制化集(ji)装箱拼接而成的浪潮信(xin)息(xi)元脑(nao)“算力工厂”，从(cong)开(kai)始建设到正式投运仅用了120天。浪潮信(xin)息(xi)副总经理赵帅介绍：“我们将机电设备在工厂预集(ji)成、预测试，装到集(ji)装箱里，然后吊(diao)装堆(dui)叠，最后接入市电、网络和(he)水源，即可独立运行。”
作(zuo)为数字经济(ji)发展的重要底座，算力主要分(fen)为超算算力、通用算力和(he)智能算力等类型。其中，智能算力专为人工智能应用设计，支持(chi)人工智能算法模型训练与运行。当前，各行各业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增长的一个缩(suo)影。“2024年，中国智能算力增速是同期(qi)通用算力的3倍(bei)以上。”IDC中国副总裁周震(zhen)刚介绍。
近年来，从(cong)国家到地方再到各类经营主体，都在大力推进算力资源布局建设。去年的《政府工作(zuo)报告》提出，“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生(sheng)态。”工业和(he)信(xin)息(xi)化部(bu)等六部(bu)门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划(hua)》提出，“逐步合理提升智能算力占比”。一系列利好措施的推动下，我国智能算力规模不断增长，服务模式持(chi)续完(wan)善，软硬件(jian)生(sheng)态逐步构建，绿色低碳发展格局加速形成。
周震(zhen)刚说：“预计未来两年，中国智能算力规模仍将保持(chi)高速增长，其中2025年将较2024年增长43%，2026年将达到2024年的两倍(bei)。”
“到2027年，推理算力在国内人工智能算力架构中的占比将大幅提升，会带动算力结构进一步改变。这有利于推动人工智能大模型商(shang)业化落地。”中国信(xin)息(xi)通信(xin)研(yan)究院人工智能研(yan)究所所长魏凯说。
落地应用速度加快，大量企业主动“拥抱”大模型
当前，智能算力行业落地应用速度加快，大量企业主动“拥抱”大模型。IDC开(kai)展的一项调研(yan)显示，42%的企业开(kai)始进行大模型的初(chu)步测试和(he)重点概念验证，17%的企业已经将技术引入生(sheng)产阶段，并应用于实际业务中。
制造业场(chang)景复杂、门类繁多，数据量庞(pang)大且碎片化，导致大模型在制造业面临落地难、成本高等问题。“比如在质检领域(yu)，我们要获取全部(bu)的缺陷样(yang)本非常困难。”思谋科技创始人贾佳(jia)亚介绍。
“过去，收集(ji)各种缺陷类型，需要工厂的生(sheng)产线运转(zhuan)两三个月；如今，借助(zhu)我们发布的工业多模态大模型的深度学习能力，一般只需要一个星(xing)期(qi)甚至更短的时间。”贾佳(jia)亚说，这款大模型已累(lei)计生(sheng)成上百种缺陷类型，并在消费(fei)电子和(he)新能源等领域(yu)广泛应用。
对大模型及生(sheng)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快速发展，促使企业通过应用高性能计算设备、优化数据中心基础设施、提升存储和(he)网络能力等，进一步支持(chi)复杂的人工智能运算任务。
除了自建智能算力基础设施，很多企业还通过购买云计算服务实现智能化转(zhuan)型。华为云大数据与人工智能领域(yu)总裁尤鹏介绍，华为云盘古大模型已在30多个行业、400多个场(chang)景中落地，覆盖制造、医药研(yan)发、煤矿、钢(gang)铁等多个行业领域(yu)。
“当前，人工智能在互(hu)联网、金融、制造等领域(yu)的渗透度持(chi)续增加，不仅反映了市场(chang)对先进人工智能技术的迫切需求，还体现了中国企业在全球人工智能竞(jing)赛(sai)中的积极布局和(he)投入。”周震(zhen)刚说。
多样(yang)化需求对算力发展提出新要求
按(an)照设定好的环境、灯光、材质及渲染参数，以逼(bi)真的方式将三维(wei)场(chang)景中的模型呈现在二维(wei)屏幕上……影视作(zuo)品(pin)中，纤毫毕现的细节、精彩绝伦的画面，都离不开(kai)渲染。智能算力的发展，为其提供了算力保障。
“我们为《哪吒之魔(mo)童闹海》中1900多个特效镜头提供了渲染算力的支持(chi)。”贵州贵安新区(qu)科创产业发展有限公司技术研(yan)发部(bu)项目经理刘廷娟介绍，强大的算力支持(chi)不仅能缩(suo)短影片制作(zuo)周期(qi)，还让质量更有保障。
算力源自贵安新区(qu)超级计算中心，一排排服务器机柜在这里整齐矗立、高速运转(zhuan)。1秒钟，数据在这里就可运算3亿(yi)亿(yi)次，可与北京、上海、广州等38座城市实现网络直联。
不只在影视渲染领域(yu)，当前不同行业和(he)应用场(chang)景的多样(yang)化需求，对算力发展提出了新要求。
“金融行业需要高安全性和(he)低延(yan)迟的计算环境，医疗(liao)行业需要处理大量医学影像数据，制造业需要实现实时生(sheng)产优化，互(hu)联网行业需要处理大规模用户数据和(he)内容(rong)推荐等。”浪潮信(xin)息(xi)高级副总裁刘军举例，这些需求对算力底层架构提出了高性能、低延(yan)迟、高安全性、可扩展性和(he)成本效益等要求，“通过资源池化、智能调度、多租户支持(chi)、异构计算和(he)边(bian)缘(yuan)计算等技术，人工智能算力基础设施能够灵活应对这些需求，从(cong)而推动人工智能技术在各行业广泛应用。”
业内专家表示，在经历(li)了一定时间的算力规模积累(lei)后，中国算力产业的发展关键在于如何实现从(cong)量变到质变的跨越。在持(chi)续扩大算力规模、达成供需平衡的同时，还需要解决各行业应用算力中的难点，比如存、算、网资源不匹配，异构智算的管理与运维(wei)难题，算力与真实应用场(chang)景之间的深度结合等，以实现从(cong)扩大算力规模到高质量释放算力价值的转(zhuan)变。（记者 谷业凯 程 焕）
《人民日报》（2025年02月19日10版）
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