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所谓算力，就是对数据的处理能力。小到手机、个人电脑，大到服务器、超级计算机，算力正走进千家万户、服务千行百业，成为像水、电、燃气一样的公共基础资源，提供“即取即用”的社会化服务。AI浪潮席卷而来，算力需求不断加大，作为新时代技术“底座”的智能算力产业方兴未艾。

初步统计，北京已形成1.2万P的总算力供给规模，下一步将加速算力基础设施建设，打造京津冀算力廊道，形成以智能算力为主、通用算力和超级算力多元协同的首都地区算力供给体系。

今年以来，ChatGPT的横空出世掀起一波席卷全球的大模型浪潮，这种强劲的需求瞬间传导至上游，支撑大模型训练和推理的算力成为“兵家必争之地”。作为智能时代的新型基础设施，智能算力中心迎来飞速增长的机遇窗口。2023年10月，工信部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，其中提出2025年建成50个智能计算中心等量化指标。而计算力方面，到2025年规模将超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。

从整体而言，我国算力基础设施规模已位居世界前列，但人均算力尚低。在数字经济时代，人工智能的进一步发展需要通过软硬件密切协同，才能进一步加速算力提升和使用效率。在未来，新型数据中心将是提供多样性计算综合能力的算力集群，以满足千行百业智能化的需求。

由于算力需求大幅增加，其内嵌英伟达A100芯片的高性能服务器算力服务收费将上调100%。多家券商在10月发布的研报提出，随着行业需求的攀升，算力租赁行业将进入新一轮涨价周期。多家大模型企业均遇到了不同程度的算力缺口。算力紧缺，已成为影响我国大模型产业发展重要因素。

大模型是新型基础设施的关键底座之一，大模型的竞争也是国家科技战略的竞争，中国一定要布局全栈自主创新的大模型产品，同时要构建国产化算力。目前一些国外厂商在芯片生产上有着更多的话语权，国内则因起步较晚，自研的芯片在性能上仍稍显不足。但性能上的差距可以在生态上得到弥补。所谓好的生态就是让芯片用起来不费劲，建立这样的生态，并让市场接受，需要一个过程。国产生态只要解决好编程框架、并行加速、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等问题，即使只有国外芯片60%的性能，国产芯片也会大受欢迎。

除了人均算力水平尚低、算力关键技术等限制外，随着数据爆发式增长与算力单点性能极限之间的矛盾日益突出，我国算力节点通过网络灵活高效调配算力资源的能力仍存在不足，算网协同和全局调度能力有待提高，难以满足数据对算力随需处理的需求，将领先算力高效转化为解决科学与工程难题的能力依然面临挑战。

智算中心的建设和布局是一个重要趋势，但也伴随着包括资源分配、合作与竞争等方面的挑战，算力的统一调度是算力发展的路径之一，其关键在于将分散的算力资源聚合，形成集群效应。

同时，对算力互联互通也提出了两点建议：一是屏蔽异构基础设施，通过统一的资源管理与调度软件实现算力的互通；二是提供更多的服务软件，抓住算力应用的机遇，提升算力普惠价值。

在建设智能算力中心的同时，也要兼顾算力能耗与国家“双碳”目标的平衡。未来数据中心的发展须考虑不同地区能源结构的差异、同一地区不同行业的业务差异，提供更绿色的算力，并满足实时应用的需求。

在新建智算中心的同时，传统数据中心的智算改造与升级，成为绿色算力的重要组成部分。帮助传统数据中心获得可持续增长，以满足人工智能产业对数据中心的高算力、高效率、更环保的需求。