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数据来源：国际数据公司（IDC）
制图：张丹峰(feng)
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伴随大模型和生成(cheng)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(hao)措施(shi)的推动下，各方大力推进算力资源布局建设，智能算力行(xing)业落(luo)地应用速度不断加快，反映了市场的迫切需求，也体(ti)现了中国企业在全球人工智能竞赛中的积极布局和投入。
电影中的特(te)效、渲染和生活中常用的生成(cheng)式人工智能、人脸识别、即时翻译等，都离(li)不开(kai)智能算力的支撑。当前，大模型和生成(cheng)式人工智能正不断提高算力需求。
近日，国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布《2025中国人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190亿美元，同比增长86.9%。
算力结(jie)构进一步演化，智能算力规模持续扩大
山东济南，一个(ge)大型智算中心的建设现场，一个(ge)个(ge)集装箱“大块头”在吊臂的牵引下，缓缓上(shang)升、移动，最终在预定位置落(luo)地。智能计算中心像“搭积木”一样(yang)，很快拼接成(cheng)型、完成(cheng)搭建。
这座由119个(ge)预制化集装箱拼接而成(cheng)的浪潮信息元脑“算力工厂”，从开(kai)始建设到正式投运仅(jin)用了120天。浪潮信息副总经理赵帅(shuai)介绍(shao)：“我们将机电设备在工厂预集成(cheng)、预测试(shi)，装到集装箱里，然后吊装堆叠，最后接入市电、网(wang)络和水源，即可独立运行(xing)。”
作为数字经济发展的重要底座，算力主(zhu)要分为超算算力、通用算力和智能算力等类型。其中，智能算力专为人工智能应用设计，支持人工智能算法模型训练与运行(xing)。当前，各行(xing)各业对智能算力的需求与日俱(ju)增。
120天建成(cheng)的“算力工厂”，是我国智能算力规模快速增长的一个(ge)缩影。“2024年，中国智能算力增速是同期通用算力的3倍(bei)以上(shang)。”IDC中国副总裁周(zhou)震刚介绍(shao)。
近年来，从国家(jia)到地方再到各类经营主(zhu)体(ti)，都在大力推进算力资源布局建设。去年的《政府工作报(bao)告》提出，“适度超前建设数字基(ji)础设施(shi)，加快形成(cheng)全国一体(ti)化算力体(ti)系，培育(yu)算力产业生态。”工业和信息化部等六(liu)部门发布的《算力基(ji)础设施(shi)高质(zhi)量发展行(xing)动计划》提出，“逐步合理提升智能算力占比”。一系列利好(hao)措施(shi)的推动下，我国智能算力规模不断增长，服务(wu)模式持续完善，软硬件生态逐步构建，绿(lu)色低碳发展格局加速形成(cheng)。
周(zhou)震刚说：“预计未来两年，中国智能算力规模仍将保持高速增长，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(hui)带动算力结(jie)构进一步改变。这有(you)利于推动人工智能大模型商业化落(luo)地。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯(kai)说。
落(luo)地应用速度加快，大量企业主(zhu)动“拥抱”大模型
当前，智能算力行(xing)业落(luo)地应用速度加快，大量企业主(zhu)动“拥抱”大模型。IDC开(kai)展的一项调研显示，42%的企业开(kai)始进行(xing)大模型的初步测试(shi)和重点概念验证，17%的企业已经将技术引入生产阶段，并应用于实际业务(wu)中。
制造业场景复杂、门类繁多，数据量庞(pang)大且(qie)碎片化，导致大模型在制造业面临(lin)落(luo)地难、成(cheng)本高等问题。“比如在质(zhi)检领域，我们要获(huo)取全部的缺陷样(yang)本非常困(kun)难。”思谋科技创始人贾佳(jia)亚介绍(shao)。
“过(guo)去，收集各种缺陷类型，需要工厂的生产线运转两三(san)个(ge)月；如今(jin)，借助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(ge)星期甚至更(geng)短的时间。”贾佳(jia)亚说，这款大模型已累计生成(cheng)上(shang)百种缺陷类型，并在消费电子和新能源等领域广泛应用。
对大模型及生成(cheng)式人工智能需求的日益(yi)增长，正显著推动我国人工智能算力基(ji)础设施(shi)快速发展，促使(shi)企业通过(guo)应用高性能计算设备、优化数据中心基(ji)础设施(shi)、提升存储和网(wang)络能力等，进一步支持复杂的人工智能运算任(ren)务(wu)。
除了自建智能算力基(ji)础设施(shi)，很多企业还(hai)通过(guo)购买云计算服务(wu)实现智能化转型。华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏介绍(shao)，华为云盘古大模型已在30多个(ge)行(xing)业、400多个(ge)场景中落(luo)地，覆盖(gai)制造、医药研发、煤矿、钢铁等多个(ge)行(xing)业领域。
“当前，人工智能在互联网(wang)、金融、制造等领域的渗透度持续增加，不仅(jin)反映了市场对先进人工智能技术的迫切需求，还(hai)体(ti)现了中国企业在全球人工智能竞赛中的积极布局和投入。”周(zhou)震刚说。
多样(yang)化需求对算力发展提出新要求
按照设定好(hao)的环境、灯(deng)光、材质(zhi)及渲染参数，以逼真的方式将三(san)维场景中的模型呈现在二维屏(ping)幕(mu)上(shang)……影视作品中，纤毫毕(bi)现的细节、精彩绝伦的画面，都离(li)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(zhi)魔(mo)童(tong)闹海》中1900多个(ge)特(te)效镜头提供了渲染算力的支持。”贵州贵安新区科创产业发展有(you)限公司技术研发部项目(mu)经理刘廷娟介绍(shao)，强大的算力支持不仅(jin)能缩短影片制作周(zhou)期，还(hai)让质(zhi)量更(geng)有(you)保障。
算力源自贵安新区超级计算中心，一排排服务(wu)器机柜在这里整(zheng)齐(qi)矗立、高速运转。1秒钟，数据在这里就可运算3亿亿次，可与北京、上(shang)海、广州等38座城(cheng)市实现网(wang)络直联。
不只在影视渲染领域，当前不同行(xing)业和应用场景的多样(yang)化需求，对算力发展提出了新要求。
“金融行(xing)业需要高安全性和低延迟的计算环境，医疗行(xing)业需要处理大量医学影像数据，制造业需要实现实时生产优化，互联网(wang)行(xing)业需要处理大规模用户(hu)数据和内容推荐等。”浪潮信息高级副总裁刘军(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(cheng)本效益(yi)等要求，“通过(guo)资源池化、智能调度、多租户(hu)支持、异构计算和边缘计算等技术，人工智能算力基(ji)础设施(shi)能够灵活应对这些需求，从而推动人工智能技术在各行(xing)业广泛应用。”
业内专家(jia)表示，在经历了一定时间的算力规模积累后，中国算力产业的发展关键在于如何实现从量变到质(zhi)变的跨越。在持续扩大算力规模、达成(cheng)供需平衡(heng)的同时，还(hai)需要解决各行(xing)业应用算力中的难点，比如存、算、网(wang)资源不匹配，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(jie)合等，以实现从扩大算力规模到高质(zhi)量释放算力价值(zhi)的转变。（记者 谷业凯(kai) 程 焕）
《人民日报(bao)》（2025年02月19日10版）
责编(bian)：秦雅(ya)楠、王瑞景