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大模型等人工智能快速發展下，智算需求高速增長，成為新的增長極，各地方正通過政策條文積極引導以智算為主的算力體系的建設。這一過程中，智算產業需要實現多個層面的升級。其中，智算中心的建設發展是關鍵點之一，而從傳統數據中心升級優化為智算中心，則需要在散熱、儲能、新能源技術等方面需進行多種突破，且技術的應用還深受產業鏈優化、人才培養、國際合作等多方面因素的影響。

智算中心的發展涉及一系列技術的突破，包括網絡的高速互聯、新進存儲的應用、散熱的高效低碳等，均有著較高的要求，具備復雜性與系統性，從技術創新本身而言便有著較大的難度。

以網絡的高速互聯為例，在構建高效安全算力網時，高效安全的網絡是基礎條件，這就需要研發部署400G、800G乃至帶寬更高的傳輸網絡，并要減小信號衰減影響，提高數據傳輸的安全隱私性，要通過使用高速網絡接口卡、高速交換機、網絡智能化技術、軟件定義網絡技術等來實現，每項技術均需做好適配，有著極高的技術門檻。此外，技術的發展還強調基礎研究和原始創新能力，這些均是智算技術亟待優化的方面。

這表現為多個方面，如標準化與兼容性問題，以液冷為例，其被認為是智算中心的制冷標配，能夠有效滿足智算中心的散熱需求、降低PUE、減少碳排放。但目前液冷缺少統一的國家標準，會造成不同系統與體系間兼容性較差，無法實現產業鏈間真正的互聯互通，不利于液冷的研究、生產、推廣等；如由于技術創新與市場需求的不確定性，上中下游企業在技術研發和產品創新方面的協同難度較大，導致創新能力不足，研究成果難以迅速轉化為實際生產力等。

智算中心產業是一個高度依賴人才的行業，高層次人才是推動核心技術突破的關鍵因素。

這體現在方方面面，從智算的供給建設來看，智算主要以GPU的應用為主，功率密度、機房密度、制冷要求等均發生了變化，這影響了智算中心的設計、建設、運營，需要掌握相關知識的專業人才來進行優化創新；從智算的應用來看，如何更好地進行賦能，高效低成本地推動大模型的發展、業務的拓展等均同樣需要專業人才的支撐。

針對此，在政府的引導下，目前高校、產業、社會等正加快推動人才的培養，如中衛持續推進云計算和大數據產業發展的九大保障性工程之一便是人才培養，如武漢大學提出體系化進行數智人才培養方案，數據智算是其中的重要模塊。通過完善人才培養體系，加強人才培養與產業發展之間的聯系，設置專業的智算產業相關課程，通過多種手段，智算人才的培養體系正快速構建。

在智算中心領域，國際合作是推動關鍵核心技術突破的重要途徑之一。目前，在此方面依舊通過健全國際合作機制等加強國際合作，推動智算供給與效率的提升，并為智算中心企業走出去創造有利條件。

同時，這也意味著智算中心建設與發展需要增強國產化技術能力，加大投入，提升自主創新水平，確保關鍵技術的自主可控。同時，為了推動國產智算產品的廣泛應用，要積極推動國產技術的產業化能力，促進國產技術的市場化。

綜上所述，智算中心在關鍵核心技術突破方面面臨諸多挑戰，需要從技術創新、產業鏈整合、人才培養、國際合作與提升國產化能力等方面入手，加強基礎研究和原始創新能力建設，完善產業鏈協同機制，加強人才培養和引進力度，積極參與國際合作與交流，推動國產技術的提高。進而在多項政策引導下，在當前良好的智算產業的發展環境與條件下，實現更多的關鍵核心技術突破和創新成果，為推動數字經濟的發展奠定基礎。