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伴隨大模型和生成式人工智能等的發(fā)展，我國智能算力規(guī)模增長迅速。在一系列利好措施的推動下，各方大力推進算力資源布局建設，智能算力行業(yè)落地應用速度不斷加快，反映了市場的迫切需求，也體現(xiàn)了中國企業(yè)在全球人工智能競賽中的積極布局和投入。

電影中的特效、渲染和生活中常用的生成式人工智能、人臉識別、即時翻譯等，都離不開智能算力的支撐。當前，大模型和生成式人工智能正不斷提高算力需求。

近日，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2025中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》。報告顯示，我國智能算力增速高于預期。2024年，我國智能算力規(guī)模達725.3百億億次/秒（EFLOPS），同比增長74.1%；市場規(guī)模達到190億美元，同比增長86.9%。

算力結構進一步演化，智能算力規(guī)模持續(xù)擴大

山東濟南，一個大型智算中心的建設現(xiàn)場，一個個集裝箱“大塊頭”在吊臂的牽引下，緩緩上升、移動，最終在預定位置落地。智能計算中心像“搭積木”一樣，很快拼接成型、完成搭建。

這座由119個預制化集裝箱拼接而成的浪潮信息元腦“算力工廠”，從開始建設到正式投運僅用了120天。浪潮信息副總經理趙帥介紹：“我們將機電設備在工廠預集成、預測試，裝到集裝箱里，然后吊裝堆疊，最后接入市電、網絡和水源，即可獨立運行。”

作為數(shù)字經濟發(fā)展的重要底座，算力主要分為超算算力、通用算力和智能算力等類型。其中，智能算力專為人工智能應用設計，支持人工智能算法模型訓練與運行。當前，各行各業(yè)對智能算力的需求與日俱增。

120天建成的“算力工廠”，是我國智能算力規(guī)?？焖僭鲩L的一個縮影。“2024年，中國智能算力增速是同期通用算力的3倍以上。”IDC中國副總裁周震剛介紹。

近年來，從國家到地方再到各類經營主體，都在大力推進算力資源布局建設。去年的《政府工作報告》提出，“適度超前建設數(shù)字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業(yè)生態(tài)。”工業(yè)和信息化部等六部門發(fā)布的《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》提出，“逐步合理提升智能算力占比”。一系列利好措施的推動下，我國智能算力規(guī)模不斷增長，服務模式持續(xù)完善，軟硬件生態(tài)逐步構建，綠色低碳發(fā)展格局加速形成。

周震剛說：“預計未來兩年，中國智能算力規(guī)模仍將保持高速增長，其中2025年將較2024年增長43%，2026年將達到2024年的兩倍。”

“到2027年，推理算力在國內人工智能算力架構中的占比將大幅提升，會帶動算力結構進一步改變。這有利于推動人工智能大模型商業(yè)化落地。”中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱說。

落地應用速度加快，大量企業(yè)主動“擁抱”大模型

當前，智能算力行業(yè)落地應用速度加快，大量企業(yè)主動“擁抱”大模型。IDC開展的一項調研顯示，42%的企業(yè)開始進行大模型的初步測試和重點概念驗證，17%的企業(yè)已經將技術引入生產階段，并應用于實際業(yè)務中。

制造業(yè)場景復雜、門類繁多，數(shù)據(jù)量龐大且碎片化，導致大模型在制造業(yè)面臨落地難、成本高等問題。“比如在質檢領域，我們要獲取全部的缺陷樣本非常困難。”思謀科技創(chuàng)始人賈佳亞介紹。

“過去，收集各種缺陷類型，需要工廠的生產線運轉兩三個月；如今，借助我們發(fā)布的工業(yè)多模態(tài)大模型的深度學習能力，一般只需要一個星期甚至更短的時間。”賈佳亞說，這款大模型已累計生成上百種缺陷類型，并在消費電子和新能源等領域廣泛應用。

對大模型及生成式人工智能需求的日益增長，正顯著推動我國人工智能算力基礎設施快速發(fā)展，促使企業(yè)通過應用高性能計算設備、優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎設施、提升存儲和網絡能力等，進一步支持復雜的人工智能運算任務。

除了自建智能算力基礎設施，很多企業(yè)還通過購買云計算服務實現(xiàn)智能化轉型。華為云大數(shù)據(jù)與人工智能領域總裁尤鵬介紹，華為云盤古大模型已在30多個行業(yè)、400多個場景中落地，覆蓋制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鋼鐵等多個行業(yè)領域。

“當前，人工智能在互聯(lián)網、金融、制造等領域的滲透度持續(xù)增加，不僅反映了市場對先進人工智能技術的迫切需求，還體現(xiàn)了中國企業(yè)在全球人工智能競賽中的積極布局和投入。”周震剛說。

多樣化需求對算力發(fā)展提出新要求

按照設定好的環(huán)境、燈光、材質及渲染參數(shù)，以逼真的方式將三維場景中的模型呈現(xiàn)在二維屏幕上……影視作品中，纖毫畢現(xiàn)的細節(jié)、精彩絕倫的畫面，都離不開渲染。智能算力的發(fā)展，為其提供了算力保障。

“我們?yōu)椤赌倪钢[?！分?900多個特效鏡頭提供了渲染算力的支持。”貴州貴安新區(qū)科創(chuàng)產業(yè)發(fā)展有限公司技術研發(fā)部項目經理劉廷娟介紹，強大的算力支持不僅能縮短影片制作周期，還讓質量更有保障。

算力源自貴安新區(qū)超級計算中心，一排排服務器機柜在這里整齊矗立、高速運轉。1秒鐘，數(shù)據(jù)在這里就可運算3億億次，可與北京、上海、廣州等38座城市實現(xiàn)網絡直聯(lián)。

不只在影視渲染領域，當前不同行業(yè)和應用場景的多樣化需求，對算力發(fā)展提出了新要求。

“金融行業(yè)需要高安全性和低延遲的計算環(huán)境，醫(yī)療行業(yè)需要處理大量醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，制造業(yè)需要實現(xiàn)實時生產優(yōu)化，互聯(lián)網行業(yè)需要處理大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)和內容推薦等。”浪潮信息高級副總裁劉軍舉例，這些需求對算力底層架構提出了高性能、低延遲、高安全性、可擴展性和成本效益等要求，“通過資源池化、智能調度、多租戶支持、異構計算和邊緣計算等技術，人工智能算力基礎設施能夠靈活應對這些需求，從而推動人工智能技術在各行業(yè)廣泛應用。”

業(yè)內專家表示，在經歷了一定時間的算力規(guī)模積累后，中國算力產業(yè)的發(fā)展關鍵在于如何實現(xiàn)從量變到質變的跨越。在持續(xù)擴大算力規(guī)模、達成供需平衡的同時，還需要解決各行業(yè)應用算力中的難點，比如存、算、網資源不匹配，異構智算的管理與運維難題，算力與真實應用場景之間的深度結合等，以實現(xiàn)從擴大算力規(guī)模到高質量釋放算力價值的轉變。

《 人民日報 》（ 2025年02月19日 10 版）