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所謂算力，就是對數據的處理能力。小到手機、個人電腦，大到服務器、超級計算機，算力正走進千家萬戶、服務千行百業，成為像水、電、燃氣一樣的公共基礎資源，提供“即取即用”的社會化服務。AI浪潮席卷而來，算力需求不斷加大，作為新時代技術“底座”的智能算力產業方興未艾。

初步統計，北京已形成1.2萬P的總算力供給規模，下一步將加速算力基礎設施建設，打造京津冀算力廊道，形成以智能算力為主、通用算力和超級算力多元協同的首都地區算力供給體系。

今年以來，ChatGPT的橫空出世掀起一波席卷全球的大模型浪潮，這種強勁的需求瞬間傳導至上游，支撐大模型訓練和推理的算力成為“兵家必爭之地”。作為智能時代的新型基礎設施，智能算力中心迎來飛速增長的機遇窗口。2023年10月，工信部等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，其中提出2025年建成50個智能計算中心等量化指標。而計算力方面，到2025年規模將超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%。

從整體而言，我國算力基礎設施規模已位居世界前列，但人均算力尚低。在數字經濟時代，人工智能的進一步發展需要通過軟硬件密切協同，才能進一步加速算力提升和使用效率。在未來，新型數據中心將是提供多樣性計算綜合能力的算力集群，以滿足千行百業智能化的需求。

由于算力需求大幅增加，其內嵌英偉達A100芯片的高性能服務器算力服務收費將上調100%。多家券商在10月發布的研報提出，隨著行業需求的攀升，算力租賃行業將進入新一輪漲價周期。多家大模型企業均遇到了不同程度的算力缺口。算力緊缺，已成為影響我國大模型產業發展重要因素。

大模型是新型基礎設施的關鍵底座之一，大模型的競爭也是國家科技戰略的競爭，中國一定要布局全棧自主創新的大模型產品，同時要構建國產化算力。目前一些國外廠商在芯片生產上有著更多的話語權，國內則因起步較晚，自研的芯片在性能上仍稍顯不足。但性能上的差距可以在生態上得到彌補。所謂好的生態就是讓芯片用起來不費勁，建立這樣的生態，并讓市場接受，需要一個過程。國產生態只要解決好編程框架、并行加速、調度器、內存分配系統、容錯系統、存儲系統等問題，即使只有國外芯片60%的性能，國產芯片也會大受歡迎。

除了人均算力水平尚低、算力關鍵技術等限制外，隨著數據爆發式增長與算力單點性能極限之間的矛盾日益突出，我國算力節點通過網絡靈活高效調配算力資源的能力仍存在不足，算網協同和全局調度能力有待提高，難以滿足數據對算力隨需處理的需求，將領先算力高效轉化為解決科學與工程難題的能力依然面臨挑戰。

智算中心的建設和布局是一個重要趨勢，但也伴隨著包括資源分配、合作與競爭等方面的挑戰，算力的統一調度是算力發展的路徑之一，其關鍵在于將分散的算力資源聚合，形成集群效應。

同時，對算力互聯互通也提出了兩點建議：一是屏蔽異構基礎設施，通過統一的資源管理與調度軟件實現算力的互通；二是提供更多的服務軟件，抓住算力應用的機遇，提升算力普惠價值。

在建設智能算力中心的同時，也要兼顧算力能耗與國家“雙碳”目標的平衡。未來數據中心的發展須考慮不同地區能源結構的差異、同一地區不同行業的業務差異，提供更綠色的算力，并滿足實時應用的需求。

在新建智算中心的同時，傳統數據中心的智算改造與升級，成為綠色算力的重要組成部分。幫助傳統數據中心獲得可持續增長，以滿足人工智能產業對數據中心的高算力、高效率、更環保的需求。