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2024年,市場(chǎng)規(guī)模達(dá)190億美元,智能算力規(guī)模增長(zhǎng)超七成釋放啥信號(hào)

人民日?qǐng)?bào)發(fā)布時(shí)間:2025-02-25 14:14:55

  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(shí)別、即時(shí)翻譯等,都離不開(kāi)智能算力的支撐。當(dāng)前,大模型和生成式人工智能正不斷提高算力需求。

  近日,國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2025中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》。報(bào)告顯示,我國(guó)智能算力增速高于預(yù)期。2024年,我國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)725.3百億億次/秒(EFLOPS),同比增長(zhǎng)74.1%;市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到190億美元,同比增長(zhǎng)86.9%。

  算力結(jié)構(gòu)進(jìn)一步演化,智能算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大

  山東濟(jì)南,一個(gè)大型智算中心的建設(shè)現(xiàn)場(chǎng),一個(gè)個(gè)集裝箱“大塊頭”在吊臂的牽引下,緩緩上升、移動(dòng),最終在預(yù)定位置落地。智能計(jì)算中心像“搭積木”一樣,很快拼接成型、完成搭建。

  這座由119個(gè)預(yù)制化集裝箱拼接而成的浪潮信息元腦“算力工廠”,從開(kāi)始建設(shè)到正式投運(yùn)僅用了120天。浪潮信息副總經(jīng)理趙帥介紹:“我們將機(jī)電設(shè)備在工廠預(yù)集成、預(yù)測(cè)試,裝到集裝箱里,然后吊裝堆疊,最后接入市電、網(wǎng)絡(luò)和水源,即可獨(dú)立運(yùn)行。”

  作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(lèi)型。其中,智能算力專(zhuān)為人工智能應(yīng)用設(shè)計(jì),支持人工智能算法模型訓(xùn)練與運(yùn)行。當(dāng)前,各行各業(yè)對(duì)智能算力的需求與日俱增。

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

  近年來(lái),從國(guó)家到地方再到各類(lèi)經(jīng)營(yíng)主體,都在大力推進(jìn)算力資源布局建設(shè)。去年的《政府工作報(bào)告》提出,“適度超前建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,加快形成全國(guó)一體化算力體系,培育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。”工業(yè)和信息化部等六部門(mén)發(fā)布的《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)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(dòng)下,我國(guó)智能算力規(guī)模不斷增長(zhǎng),服務(wù)模式持續(xù)完善,軟硬件生態(tài)逐步構(gòu)建,綠色低碳發(fā)展格局加速形成。

  周震剛說(shuō):“預(yù)計(jì)未來(lái)兩年,中國(guó)智能算力規(guī)模仍將保持高速增長(zhǎng),其中2025年將較2024年增長(zhǎng)43%,2026年將達(dá)到2024年的兩倍。”

  “到2027年,推理算力在國(guó)內(nèi)人工智能算力架構(gòu)中的占比將大幅提升,會(huì)帶動(dòng)算力結(jié)構(gòu)進(jìn)一步改變。這有利于推動(dòng)人工智能大模型商業(yè)化落地。”中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所所長(zhǎng)魏凱說(shuō)。

  落地應(yīng)用速度加快,大量企業(yè)主動(dòng)“擁抱”大模型

  當(dāng)前,智能算力行業(yè)落地應(yīng)用速度加快,大量企業(yè)主動(dòng)“擁抱”大模型。IDC開(kāi)展的一項(xiàng)調(diào)研顯示,42%的企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行大模型的初步測(cè)試和重點(diǎn)概念驗(yàn)證,17%的企業(yè)已經(jīng)將技術(shù)引入生產(chǎn)階段,并應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中。

  制造業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜、門(mén)類(lèi)繁多,數(shù)據(jù)量龐大且碎片化,導(dǎo)致大模型在制造業(yè)面臨落地難、成本高等問(wèn)題。“比如在質(zhì)檢領(lǐng)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(guò)去,收集各種缺陷類(lèi)型,需要工廠的生產(chǎn)線(xiàn)運(yùn)轉(zhuǎn)兩三個(gè)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(xué)習(xí)能力,一般只需要一個(gè)星期甚至更短的時(shí)間。”賈佳亞說(shuō),這款大模型已累計(jì)生成上百種缺陷類(lèi)型,并在消費(fèi)電子和新能源等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

  對(duì)大模型及生成式人工智能需求的日益增長(zhǎng),正顯著推動(dòng)我國(guó)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施快速發(fā)展,促使企業(yè)通過(guò)應(yīng)用高性能計(jì)算設(shè)備、優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施、提升存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)能力等,進(jìn)一步支持復(fù)雜的人工智能運(yùn)算任務(wù)。

  除了自建智能算力基礎(chǔ)設(shè)施,很多企業(yè)還通過(guò)購(gòu)買(mǎi)云計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。華為云大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域總裁尤鵬介紹,華為云盤(pán)古大模型已在30多個(gè)行業(yè)、400多個(gè)場(chǎng)景中落地,覆蓋制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鋼鐵等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

  “當(dāng)前,人工智能在互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造等領(lǐng)域的滲透度持續(xù)增加,不僅反映了市場(chǎng)對(duì)先進(jìn)人工智能技術(shù)的迫切需求,還體現(xiàn)了中國(guó)企業(yè)在全球人工智能競(jìng)賽中的積極布局和投入。”周震剛說(shuō)。

  多樣化需求對(duì)算力發(fā)展提出新要求

  按照設(shè)定好的環(huán)境、燈光、材質(zhì)及渲染參數(shù),以逼真的方式將三維場(chǎng)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(xì)節(jié)、精彩絕倫的畫(huà)面,都離不開(kāi)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(gè)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(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司技術(shù)研發(fā)部項(xiàng)目經(jīng)理劉廷娟介紹,強(qiáng)大的算力支持不僅能縮短影片制作周期,還讓質(zhì)量更有保障。

  算力源自貴安新區(qū)超級(jí)計(jì)算中心,一排排服務(wù)器機(jī)柜在這里整齊矗立、高速運(yùn)轉(zhuǎn)。1秒鐘,數(shù)據(jù)在這里就可運(yùn)算3億億次,可與北京、上海、廣州等38座城市實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)直聯(lián)。

  不只在影視渲染領(lǐng)域,當(dāng)前不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化需求,對(duì)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(jì)算環(huán)境,醫(yī)療行業(yè)需要處理大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),制造業(yè)需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)生產(chǎn)優(yōu)化,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需要處理大規(guī)模用戶(hù)數(shù)據(jù)和內(nèi)容推薦等。”浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍舉例,這些需求對(duì)算力底層架構(gòu)提出了高性能、低延遲、高安全性、可擴(kuò)展性和成本效益等要求,“通過(guò)資源池化、智能調(diào)度、多租戶(hù)支持、異構(gòu)計(jì)算和邊緣計(jì)算等技術(shù),人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠靈活應(yīng)對(duì)這些需求,從而推動(dòng)人工智能技術(shù)在各行業(yè)廣泛應(yīng)用。”

  業(yè)內(nèi)專(zhuān)家表示,在經(jīng)歷了一定時(shí)間的算力規(guī)模積累后,中國(guó)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變的跨越。在持續(xù)擴(kuò)大算力規(guī)模、達(dá)成供需平衡的同時(shí),還需要解決各行業(yè)應(yīng)用算力中的難點(diǎn),比如存、算、網(wǎng)資源不匹配,異構(gòu)智算的管理與運(yùn)維難題,算力與真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景之間的深度結(jié)合等,以實(shí)現(xiàn)從擴(kuò)大算力規(guī)模到高質(zhì)量釋放算力價(jià)值的轉(zhuǎn)變。(原載2月19日《人民日?qǐng)?bào)》10版)




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