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数据来源：国际数据公(gong)司(si)（IDC）
制图：张丹峰
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伴随(sui)大模型和生成式人(ren)工智能(neng)等的发展，我国智能(neng)算(suan)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(suan)力资(zi)源布局(ju)建设，智能(neng)算(suan)力行业落地(di)应用(yong)速度不断加(jia)快，反映了(le)市场的迫切需求，也(ye)体现(xian)了(le)中国企业在全球人(ren)工智能(neng)竞赛(sai)中的积极布局(ju)和投入。
电影中的特效、渲染和生活中常用(yong)的生成式人(ren)工智能(neng)、人(ren)脸识别、即时翻译等，都离不开智能(neng)算(suan)力的支撑。当(dang)前，大模型和生成式人(ren)工智能(neng)正(zheng)不断提高算(suan)力需求。
近日，国际数据公(gong)司(si)（IDC）与浪潮信息联合发布《2025中国人(ren)工智能(neng)计算(suan)力发展评(ping)估报告》。报告显示，我国智能(neng)算(suan)力增速高于预期。2024年，我国智能(neng)算(suan)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(suan)力结(jie)构进一步演化，智能(neng)算(suan)力规模持续扩大
山东济南(nan)，一个大型智算(suan)中心的建设现(xian)场，一个个集装箱“大块头”在吊臂(bi)的牵引下，缓缓上升、移动，最终在预定位置落地(di)。智能(neng)计算(suan)中心像“搭(da)积木”一样，很快拼接成型、完成搭(da)建。
这座由119个预制化集装箱拼接而成的浪潮信息元脑“算(suan)力工厂”，从开始建设到正(zheng)式投运仅用(yong)了(le)120天。浪潮信息副总经理赵帅介(jie)绍：“我们将机电设备(bei)在工厂预集成、预测试，装到集装箱里，然后吊装堆叠，最后接入市电、网络(luo)和水(shui)源，即可独立运行。”
作为数字经济发展的重(zhong)要底(di)座，算(suan)力主(zhu)要分为超算(suan)算(suan)力、通用(yong)算(suan)力和智能(neng)算(suan)力等类型。其中，智能(neng)算(suan)力专为人(ren)工智能(neng)应用(yong)设计，支持人(ren)工智能(neng)算(suan)法(fa)模型训(xun)练与运行。当(dang)前，各行各业对(dui)智能(neng)算(suan)力的需求与日俱(ju)增。
120天建成的“算(suan)力工厂”，是(shi)我国智能(neng)算(suan)力规模快速增长的一个缩影。“2024年，中国智能(neng)算(suan)力增速是(shi)同期通用(yong)算(suan)力的3倍以上。”IDC中国副总裁周震刚介(jie)绍。
近年来，从国家到地(di)方再到各类经营主(zhu)体，都在大力推进算(suan)力资(zi)源布局(ju)建设。去年的《政府工作报告》提出(chu)，“适度超前建设数字基础设施，加(jia)快形成全国一体化算(suan)力体系，培育算(suan)力产业生态。”工业和信息化部等六部门发布的《算(suan)力基础设施高质量发展行动计划》提出(chu)，“逐步合理提升智能(neng)算(suan)力占(zhan)比”。一系列利好措施的推动下，我国智能(neng)算(suan)力规模不断增长，服务模式持续完善，软(ruan)硬件生态逐步构建，绿(lu)色(se)低碳发展格局(ju)加(jia)速形成。
周震刚说：“预计未来两年，中国智能(neng)算(suan)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。”
“到2027年，推理算(suan)力在国内(nei)人(ren)工智能(neng)算(suan)力架构中的占(zhan)比将大幅提升，会带动算(suan)力结(jie)构进一步改变。这有利于推动人(ren)工智能(neng)大模型商(shang)业化落地(di)。”中国信息通信研究院人(ren)工智能(neng)研究所所长魏凯说。
落地(di)应用(yong)速度加(jia)快，大量企业主(zhu)动“拥抱”大模型
当(dang)前，智能(neng)算(suan)力行业落地(di)应用(yong)速度加(jia)快，大量企业主(zhu)动“拥抱”大模型。IDC开展的一项调研显示，42%的企业开始进行大模型的初步测试和重(zhong)点概念验证，17%的企业已经将技术引入生产阶(jie)段，并应用(yong)于实际业务中。
制造业场景(jing)复杂、门类繁(fan)多，数据量庞大且碎片化，导致大模型在制造业面临落地(di)难、成本高等问题。“比如在质检领域，我们要获取全部的缺陷样本非常困难。”思谋科技创始人(ren)贾(jia)佳(jia)亚介(jie)绍。
“过去，收集各种缺陷类型，需要工厂的生产线运转两三个月；如今，借(jie)助我们发布的工业多模态大模型的深度学(xue)习能(neng)力，一般只需要一个星期甚至更(geng)短的时间(jian)。”贾(jia)佳(jia)亚说，这款(kuan)大模型已累计生成上百种缺陷类型，并在消费电子(zi)和新能(neng)源等领域广泛应用(yong)。
对(dui)大模型及(ji)生成式人(ren)工智能(neng)需求的日益增长，正(zheng)显著推动我国人(ren)工智能(neng)算(suan)力基础设施快速发展，促使企业通过应用(yong)高性能(neng)计算(suan)设备(bei)、优化数据中心基础设施、提升存储和网络(luo)能(neng)力等，进一步支持复杂的人(ren)工智能(neng)运算(suan)任务。
除了(le)自建智能(neng)算(suan)力基础设施，很多企业还通过购买(mai)云计算(suan)服务实现(xian)智能(neng)化转型。华为云大数据与人(ren)工智能(neng)领域总裁尤鹏介(jie)绍，华为云盘古大模型已在30多个行业、400多个场景(jing)中落地(di)，覆盖(gai)制造、医药研发、煤矿(kuang)、钢铁等多个行业领域。
“当(dang)前，人(ren)工智能(neng)在互(hu)联网、金融(rong)、制造等领域的渗透度持续增加(jia)，不仅反映了(le)市场对(dui)先进人(ren)工智能(neng)技术的迫切需求，还体现(xian)了(le)中国企业在全球人(ren)工智能(neng)竞赛(sai)中的积极布局(ju)和投入。”周震刚说。
多样化需求对(dui)算(suan)力发展提出(chu)新要求
按照设定好的环境、灯光、材质及(ji)渲染参数，以逼真的方式将三维(wei)场景(jing)中的模型呈现(xian)在二维(wei)屏幕上……影视(shi)作品中，纤毫毕现(xian)的细节、精彩绝伦的画面，都离不开渲染。智能(neng)算(suan)力的发展，为其提供了(le)算(suan)力保障。
“我们为《哪吒之魔童闹海》中1900多个特效镜头提供了(le)渲染算(suan)力的支持。”贵州贵安新区科创产业发展有限公(gong)司(si)技术研发部项目经理刘廷娟介(jie)绍，强大的算(suan)力支持不仅能(neng)缩短影片制作周期，还让质量更(geng)有保障。
算(suan)力源自贵安新区超级计算(suan)中心，一排排服务器机柜(gui)在这里整齐矗(chu)立、高速运转。1秒钟(zhong)，数据在这里就可运算(suan)3亿亿次，可与北京、上海、广州等38座城市实现(xian)网络(luo)直联。
不只在影视(shi)渲染领域，当(dang)前不同行业和应用(yong)场景(jing)的多样化需求，对(dui)算(suan)力发展提出(chu)了(le)新要求。
“金融(rong)行业需要高安全性和低延迟的计算(suan)环境，医疗行业需要处理大量医学(xue)影像数据，制造业需要实现(xian)实时生产优化，互(hu)联网行业需要处理大规模用(yong)户数据和内(nei)容(rong)推荐等。”浪潮信息高级副总裁刘军举例，这些需求对(dui)算(suan)力底(di)层架构提出(chu)了(le)高性能(neng)、低延迟、高安全性、可扩展性和成本效益等要求，“通过资(zi)源池化、智能(neng)调度、多租户支持、异(yi)构计算(suan)和边缘计算(suan)等技术，人(ren)工智能(neng)算(suan)力基础设施能(neng)够灵活应对(dui)这些需求，从而推动人(ren)工智能(neng)技术在各行业广泛应用(yong)。”
业内(nei)专家表示，在经历了(le)一定时间(jian)的算(suan)力规模积累后，中国算(suan)力产业的发展关键在于如何实现(xian)从量变到质变的跨越。在持续扩大算(suan)力规模、达成供需平衡(heng)的同时，还需要解决各行业应用(yong)算(suan)力中的难点，比如存、算(suan)、网资(zi)源不匹配，异(yi)构智算(suan)的管理与运维(wei)难题，算(suan)力与真实应用(yong)场景(jing)之间(jian)的深度结(jie)合等，以实现(xian)从扩大算(suan)力规模到高质量释放算(suan)力价值(zhi)的转变。（记者 谷(gu)业凯 程 焕）
《人(ren)民日报》（2025年02月19日10版）
责编：秦雅楠、王瑞景(jing)