更新時間：2023年12月13日 6707瀏覽
當前市場的增速放緩，除了上云普及帶來的市場增量見頂，也與全球宏觀經濟的不確定性緊密相關，降本增效成為主流，企業傾向于保守的IT策略，支出明顯下降。
在市場競爭激烈、價格戰的當下，云廠商需要新的市場增長方向，ChatGPT帶來的大模型爆發，可以說正得其時。
而AI大模型熱潮以及人工智能應用普及，引爆了算力缺口，同時對提供模型開發訓練等平臺的人工智能計算中心也有了更高的要求。
我們看到云廠商們都加入戰局，開始布局算力調度，那么，算力調度與云計算的差異體現在哪里呢？
在定義與核心功能方面
算力調度是一種基于云、邊、端之間按需分配和靈活調度計算資源、存儲資源及網絡資源的新型信息基礎設施。它涵蓋了從通用計算到高性能計算（HPC）的廣泛領域。
與此相對，云計算則是一種基于互聯網的計算方式，通過共享軟硬件資源和信息，按需求提供給計算機各種終端和其他設備。算力服務的內涵更為寬泛，既有通用算力，也有智算、超算等算力形式，也是隨著數字經濟、算力經濟等概念才變成更受關注的“名詞”。
云計算的彈性擴展、運營運維等技術能力與實踐經驗也能為整體的算力服務提供借鑒，為實現算力普惠提供支持。
技術場景和實現場景
針對算力調度，算力調度更側重于高性能計算任務的執行，適用于科學計算、工程計算和智能計算等領域。
而云計算則更側重于提供易擴展和經常是虛擬化的資源，使得企業能夠快速部署應用程序，降低管理復雜度和維護成本。
1、算力服務更加注重計算資源的提供和管理，包括高性能計算、大規模數據處理等，而云服務更加綜合，包括計算、存儲、網絡等多個方面。
2、算力服務通常需要提供更高性能的硬件設備和優化的計算環境，以滿足大規模計算的需求。
1、 算力服務更加專注于提供計算資源，提供更靈活的計算規模和計費模式，以滿足用戶對于高性能計算的需求。
2、云服務更加全面，提供了更多的服務組件，如存儲、數據庫、人工智能等，以滿足用戶的多樣化需求。
未來發展趨勢
隨著數據經濟的發展，2030年全球數據每年新增1YB的預測顯示了對算力的巨大需求。而云計算依賴資源的共享以達成規模經濟，服務提供者集成大量的資源供多用戶使用，用戶可以根據需求輕易請求更多資源。
中國市場的特色
在中國，數字基礎設施的快速發展正推動算力和云計算的融合。政府和企業正積極布局算力網絡，以支持數字化轉型。例如，華為發布的《計算2030》預測，人工智能算力將增長500倍超過100ZFLOPS，這一數據體現了中國在全球算力網絡構建中的重要地位。
除此之外，云廠商做算力調度也是有自身的優劣勢。
云廠商此前主要是做通用算力的，智算就是新的一輪投入，對與資金、技術等都有了新的要求。這也是從現實出發，選擇從已經有技術積累、成功落地經驗的算力調度，參與到 AI 算力大潮中。
此外，智算中心市場競爭激烈，云廠商需要不斷提升自身的競爭力，滿足不斷變化的市場需求。同時，需要與其他云廠商進行差異化競爭，提供獨特的價值和解決方案。
通過上述分析，我們可以看出，算力調度和云計算在技術和應用上有所差異，云計算正在成為IT策略的核心，而算力調度則更加專注于高性能計算任務的執行。但它們共同構成了數字經濟的基礎，這種差異化的融合為數字化轉型提供了強大的支撐，兩者共同構成了數字化經濟的基石，預示著更加智能化和高效的未來。
文章來源：中國IDC圈
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