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数据来源(yuan)：国际数据公(gong)司（IDC）
制(zhi)图：张丹(dan)峰
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伴随大模(mo)型和生成式人工智能等的发展，我(wo)国智能算力规模(mo)增长迅速(su)。在一系(xi)列利好(hao)措施的推动下，各方大力推进算力资源(yuan)布局建设，智能算力行业落地应用速(su)度不断加快，反映了市场的迫切需求，也体现了中国企业在全球人工智能竞赛中的积极布局和投入。
电影中的特效、渲染和生活中常(chang)用的生成式人工智能、人脸识别、即时翻(fan)译等，都离不开智能算力的支撑。当(dang)前，大模(mo)型和生成式人工智能正不断提高算力需求。
近(jin)日，国际数据公(gong)司（IDC）与浪(lang)潮信息联合发布《2025中国人工智能计算力发展评估报告》。报告显示(shi)，我(wo)国智能算力增速(su)高于预期。2024年，我(wo)国智能算力规模(mo)达(da)725.3百亿亿次/秒(miao)（EFLOPS），同比增长74.1%；市场规模(mo)达(da)到190亿美元，同比增长86.9%。
算力结构进一步演化，智能算力规模(mo)持续扩大
山东济(ji)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，缓缓上升、移动，最终在预定位(wei)置落地。智能计算中心像“搭积木”一样，很(hen)快拼接(jie)成型、完成搭建。
这座由119个(ge)预制(zhi)化集装箱拼接(jie)而(er)成的浪(lang)潮信息元脑“算力工厂”，从开始建设到正式投运仅用了120天。浪(lang)潮信息副总经理赵帅介绍：“我(wo)们将机电设备在工厂预集成、预测试，装到集装箱里，然后吊装堆叠，最后接(jie)入市电、网络和水源(yuan)，即可独立运行。”
作为数字经济(ji)发展的重要(yao)底座，算力主要(yao)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(mo)型训练与运行。当(dang)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(wo)国智能算力规模(mo)快速(su)增长的一个(ge)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中国副总裁周震(zhen)刚介绍。
近(jin)年来，从国家到地方再到各类经营主体，都在大力推进算力资源(yuan)布局建设。去年的《政府工作报告》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(xi)，培育算力产业生态。”工业和信息化部等六部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，“逐(zhu)步合理提升智能算力占比”。一系(xi)列利好(hao)措施的推动下，我(wo)国智能算力规模(mo)不断增长，服(fu)务模(mo)式持续完善，软硬件生态逐(zhu)步构建，绿色低碳(tan)发展格局加速(su)形成。
周震(zhen)刚说：“预计未来两年，中国智能算力规模(mo)仍将保(bao)持高速(su)增长，其中2025年将较2024年增长43%，2026年将达(da)到2024年的两倍。”
“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(mo)型商(shang)业化落地。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯说。
落地应用速(su)度加快，大量企业主动“拥(yong)抱”大模(mo)型
当(dang)前，智能算力行业落地应用速(su)度加快，大量企业主动“拥(yong)抱”大模(mo)型。IDC开展的一项调研显示(shi)，42%的企业开始进行大模(mo)型的初步测试和重点概念验证，17%的企业已经将技(ji)术引入生产阶段(duan)，并应用于实(shi)际业务中。
制(zhi)造业场景(jing)复杂、门类繁(fan)多，数据量庞大且碎片化，导致大模(mo)型在制(zhi)造业面临落地难、成本高等问题。“比如在质检领域，我(wo)们要(yao)获取(qu)全部的缺陷样本非常(chang)困(kun)难。”思谋科技(ji)创始人贾佳亚(ya)介绍。
“过(guo)去，收集各种缺陷类型，需要(yao)工厂的生产线(xian)运转两三个(ge)月；如今，借助我(wo)们发布的工业多模(mo)态大模(mo)型的深(shen)度学(xue)习(xi)能力，一般只需要(yao)一个(ge)星期甚至(zhi)更短的时间。”贾佳亚(ya)说，这款大模(mo)型已累计生成上百种缺陷类型，并在消费电子和新能源(yuan)等领域广泛应用。
对大模(mo)型及生成式人工智能需求的日益增长，正显著推动我(wo)国人工智能算力基础设施快速(su)发展，促使企业通过(guo)应用高性能计算设备、优化数据中心基础设施、提升存储和网络能力等，进一步支持复杂的人工智能运算任务。
除(chu)了自建智能算力基础设施，很(hen)多企业还通过(guo)购买云计算服(fu)务实(shi)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，华为云盘古大模(mo)型已在30多个(ge)行业、400多个(ge)场景(jing)中落地，覆盖制(zhi)造、医药研发、煤矿、钢铁等多个(ge)行业领域。
“当(dang)前，人工智能在互联网、金融、制(zhi)造等领域的渗透度持续增加，不仅反映了市场对先进人工智能技(ji)术的迫切需求，还体现了中国企业在全球人工智能竞赛中的积极布局和投入。”周震(zhen)刚说。
多样化需求对算力发展提出新要(yao)求
按照设定好(hao)的环(huan)境、灯光、材质及渲染参数，以逼真的方式将三维场景(jing)中的模(mo)型呈现在二维屏(ping)幕上……影视作品中，纤毫(hao)毕现的细节、精彩(cai)绝伦的画面，都离不开渲染。智能算力的发展，为其提供(gong)了算力保(bao)障。
“我(wo)们为《哪吒之魔童闹海》中1900多个(ge)特效镜头提供(gong)了渲染算力的支持。”贵州贵安新区科创产业发展有限(xian)公(gong)司技(ji)术研发部项目经理刘廷娟介绍，强大的算力支持不仅能缩短影片制(zhi)作周期，还让质量更有保(bao)障。
算力源(yuan)自贵安新区超级计算中心，一排(pai)排(pai)服(fu)务器机柜在这里整齐矗立、高速(su)运转。1秒(miao)钟，数据在这里就(jiu)可运算3亿亿次，可与北京、上海、广州等38座城市实(shi)现网络直联。
不只在影视渲染领域，当(dang)前不同行业和应用场景(jing)的多样化需求，对算力发展提出了新要(yao)求。
“金融行业需要(yao)高安全性和低延迟的计算环(huan)境，医疗行业需要(yao)处(chu)理大量医学(xue)影像数据，制(zhi)造业需要(yao)实(shi)现实(shi)时生产优化，互联网行业需要(yao)处(chu)理大规模(mo)用户数据和内容推荐等。”浪(lang)潮信息高级副总裁刘军举(ju)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、可扩展性和成本效益等要(yao)求，“通过(guo)资源(yuan)池化、智能调度、多租户支持、异构计算和边缘计算等技(ji)术，人工智能算力基础设施能够(gou)灵活应对这些需求，从而(er)推动人工智能技(ji)术在各行业广泛应用。”
业内专家表示(shi)，在经历了一定时间的算力规模(mo)积累后，中国算力产业的发展关键(jian)在于如何实(shi)现从量变到质变的跨越。在持续扩大算力规模(mo)、达(da)成供(gong)需平衡的同时，还需要(yao)解决各行业应用算力中的难点，比如存、算、网资源(yuan)不匹配，异构智算的管理与运维难题，算力与真实(shi)应用场景(jing)之间的深(shen)度结合等，以实(shi)现从扩大算力规模(mo)到高质量释放算力价值的转变。（记者 谷业凯 程 焕）
《人民日报》（2025年02月19日10版）
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