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生成式AI的問世讓整體社會(huì)對(duì)于算力的需求有了質(zhì)的飛躍，尤其是當(dāng)生成式快速發(fā)展的當(dāng)下，AI已經(jīng)從大模型走向了智能體、具身智能的時(shí)代。每個(gè)企業(yè)、每個(gè)人都有了更多對(duì)于智算的需求。

一方面，AI的影響下，原有算力正在經(jīng)歷不斷被顛覆的過程；另一方面，AI的賦能下，對(duì)于底層算力基礎(chǔ)設(shè)施也帶來智能化改造的機(jī)會(huì)。

算力需求正在發(fā)生變化

據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為1251億美元，2025年將增至1587億美元，2028年有望達(dá)到2227億美元，其中生成式人工智能服務(wù)器占比將從2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。

聚焦中國算力市場(chǎng)，IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年，中國智能算力規(guī)模將達(dá)到1037.3EFLOPS，預(yù)計(jì)2028年將達(dá)到2781.9EFLOPS；中國通用算力規(guī)模將達(dá)到85.8EFLOPS，預(yù)計(jì)2028年將達(dá)到140.1EFLOPS，對(duì)此，IDC中國副總裁周震剛曾告訴筆者，從增加趨勢(shì)上分析，2023-2028年，中國智能算力五年年復(fù)合增長率預(yù)計(jì)將達(dá)到46.2%，通用算力預(yù)計(jì)將達(dá)到18.8%，“從數(shù)據(jù)上不難看出，目前，用戶對(duì)于算力的需求，絕大部分的增量將產(chǎn)生在智能算力方面?！敝苷饎倧?qiáng)調(diào)。

在模型參數(shù)不斷增加的情況下，單集群訓(xùn)練大模型已經(jīng)略顯“吃力”，跨域、跨集群混訓(xùn)大模型已經(jīng)成為當(dāng)下訓(xùn)練大模型的趨勢(shì)。比如，日前，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布DeepLink超大規(guī)?？缬蚧煊?xùn)技術(shù)方案，支持千公里多智算中心跨域長穩(wěn)混訓(xùn)千億參數(shù)大模型，例如跨越1500公里連接上海和濟(jì)南之間的智算中心，實(shí)現(xiàn)北京、上海與貴州等多地智算中心互聯(lián)和大模型混訓(xùn)等。

而實(shí)現(xiàn)跨域混訓(xùn)模型產(chǎn)品一方面是模型訓(xùn)練技術(shù)上的提升，另一方面也離不開近年來算網(wǎng)的建設(shè)，國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏曾在2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上表示，截至2024年6月底，“東數(shù)西算”八大國家樞紐節(jié)點(diǎn)直接投資超過435億元，拉動(dòng)投資超過2000億元，機(jī)架總規(guī)模超過195萬架，整體上架率達(dá)63%左右?！皷|數(shù)西算”工程正式啟動(dòng)以來，東西部樞紐節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)時(shí)延已基本滿足20毫秒要求，新建數(shù)據(jù)中心PUE（電能利用效率）最低降至1.04，東部算力需求有序向西部遷移，算力集聚效應(yīng)初步顯現(xiàn)。

不過在跨集群、跨域模型混訓(xùn)的過程中，企業(yè)也面臨很多問題，對(duì)此，并行科技AI云事業(yè)部總經(jīng)理趙鴻冰告訴筆者，跨集群混訓(xùn)大多時(shí)候就意味著需要鏈接不同的算力服務(wù)供應(yīng)商，供應(yīng)商之間的協(xié)議接口如何打通是技術(shù)層面首當(dāng)其沖要面對(duì)的問題，“這就考驗(yàn)了算力服務(wù)商的服務(wù)能力?！壁w鴻冰強(qiáng)調(diào)。

除了技術(shù)層面的問題之外，商業(yè)利益的問題也是不容忽視的一個(gè)挑戰(zhàn)。原先商業(yè)模式下，用戶絕大部分模型訓(xùn)練處于一個(gè)算力服務(wù)商內(nèi)，即便算力不夠，外接部分其余算力服務(wù)商，在算力計(jì)價(jià)方面也好操作，但是混合之后，雖然用戶不知道，也不需要知道自己用了哪家服務(wù)商的算力，在用戶側(cè)沒有感受，但在服務(wù)商這一側(cè)，如何做好算力調(diào)度平臺(tái)內(nèi)的商業(yè)利益劃分，在趙鴻冰看來，也是當(dāng)前需要面對(duì)的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。

另一方面，伴隨著AI大模型的發(fā)展，用戶對(duì)于算力的需求從原先的單純的訓(xùn)練需求，逐漸轉(zhuǎn)向問訓(xùn)練、推理算力都有，“而且從目前需求上來看，在DeepSeek問世之后，推理算力的需求越來越大?！壁w鴻冰進(jìn)一步指出，“總體而言，算力行業(yè)正從‘規(guī)模驅(qū)動(dòng)’轉(zhuǎn)向‘效率驅(qū)動(dòng)’，技術(shù)門檻降低將吸引更多參與者，形成多元化競(jìng)爭格局?！?/p>

無獨(dú)有偶，清程極智CEO湯雄超也對(duì)筆者表示，通過本屆WAIC可以看出，AI技術(shù)的主要方向，已經(jīng)成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)向了后訓(xùn)練及推理階段，“算力需求也正在從訓(xùn)練側(cè)，轉(zhuǎn)向推理側(cè)?！睖鄢赋?。

這種需求的改變也推動(dòng)了算力服務(wù)模式的改變，對(duì)此，趙鴻冰告訴鈦媒體APP，算力服務(wù)模式正在從傳統(tǒng)IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）向MaaS（模型即服務(wù)）升級(jí)，在這個(gè)過程中，從業(yè)務(wù)場(chǎng)景方面來看，將會(huì)更面向行業(yè)落地，云廠商通過預(yù)置DeepSeek優(yōu)化模型提供端到端解決方案，降低客戶算力采購復(fù)雜度。

而在此次WAIC期間，也有不少云服務(wù)商推出了一些新的算力服務(wù)理念，以浪潮云為例，浪潮云從過去以集中提供通用算力為主，到現(xiàn)在適應(yīng)客戶對(duì)算力服務(wù)小型化、專業(yè)化、分散化的需求，建設(shè)了人工智能工廠，為客戶提供個(gè)性化、定制化的算力服務(wù)。

據(jù)展區(qū)工作人員介紹，浪潮人工智能工廠作為新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，是國內(nèi)首個(gè)面向行業(yè)場(chǎng)景，具備工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；a(chǎn)能力的人工智能生產(chǎn)流水線，重點(diǎn)解決人工智能全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和規(guī)?；a(chǎn)問題?！澳壳埃顺比斯ぶ悄芄S已沉淀61道工序、113套工具，并基于工匠中心持續(xù)提升生產(chǎn)能力與水平，同時(shí)依托工廠化運(yùn)營模式，廣泛匯聚人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游生態(tài)，打造產(chǎn)業(yè)核心載體與創(chuàng)新引擎?！痹撁ぷ魅藛T對(duì)筆者表示。

算網(wǎng)建設(shè)是關(guān)鍵

在算力需求變化的過程中，企業(yè)在對(duì)算力的認(rèn)知也存在了一些偏差與誤區(qū)。對(duì)此，趙鴻冰告訴筆者，原先，企業(yè)自建算力基礎(chǔ)設(shè)施可能是一個(gè)比較“劃算”的應(yīng)用算力的形態(tài)，但這種模式在現(xiàn)階段存在了一定弊端。“首先，企業(yè)選擇自建算力基礎(chǔ)設(shè)施的過程中，一次性投入很大，尤其是要能支撐起當(dāng)前AI算力需求的硬件投入是十分龐大的，且周期很長，不能滿足企業(yè)短時(shí)間的業(yè)務(wù)需求，”趙鴻冰進(jìn)一步指出，“其次，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，業(yè)務(wù)規(guī)模沒有達(dá)到那么大量的需求，建設(shè)好的機(jī)房利用率很低，有一些甚至不足30%，這對(duì)于企業(yè)而言，相當(dāng)于‘花大錢，半小事’，十分不劃算?！?/p>

除此之外，湯雄超也告訴筆者，AI發(fā)展火爆的當(dāng)下，絕大多數(shù)企業(yè)管理對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施有了一定了解，但有不少管理者過于注重字面上性能的指標(biāo)，缺少對(duì)于場(chǎng)景深入的認(rèn)知，“例如，這個(gè)場(chǎng)景下，算力是偶爾被使用，還是需要頻繁調(diào)??；是偏探索型的業(yè)務(wù)，還是企業(yè)日常核心業(yè)務(wù)....企業(yè)需要針對(duì)不同的場(chǎng)景選擇合適的算力，才能將‘好鋼用在刀刃上’?！睖鄢赋?。

針對(duì)此，趙鴻冰與湯雄超都認(rèn)為，企業(yè)需要平衡好可用性與價(jià)錢之間的關(guān)系，尋找到適合企業(yè)長久發(fā)展的，最具性價(jià)比的算力發(fā)展方式。

另一方面，趙鴻冰還補(bǔ)充到，目前選擇算力平臺(tái)負(fù)載業(yè)務(wù)的企業(yè)越來越多，這也對(duì)算力服務(wù)商構(gòu)建算力調(diào)度平臺(tái)提出了更高的要求，“這些要求中，最為緊要的是高性能通信的要求，只有通信的性能足夠強(qiáng)，才能真正實(shí)現(xiàn)良好的調(diào)度效果?！壁w鴻冰強(qiáng)調(diào)。

算力網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)字化時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施，其建設(shè)和發(fā)展對(duì)于推動(dòng)各行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。算力網(wǎng)絡(luò)正在往AI化、分布化方向演進(jìn)。這個(gè)過程中，多節(jié)點(diǎn)、多模式、廣分布的算力網(wǎng)絡(luò)將是未來算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的終極形態(tài)。在這種算力模式下，不同的計(jì)算存儲(chǔ)資源池承擔(dān)不同的計(jì)算任務(wù)并相互協(xié)同，極大提升算力網(wǎng)絡(luò)的性能。

當(dāng)前隨著AI技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的算力網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成為AI算力網(wǎng)絡(luò)。而算力網(wǎng)絡(luò)隨著建設(shè)進(jìn)度與使用條件的演進(jìn)，逐漸發(fā)展成為三種算力網(wǎng)絡(luò)：單集群算力網(wǎng)絡(luò)、多鏈路互聯(lián)多集群算力網(wǎng)絡(luò)、分布式廣域多集群算力網(wǎng)絡(luò)。單集群算力網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前已經(jīng)有諸多成功建設(shè)案例，并且已經(jīng)是諸多基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商的大部分算力網(wǎng)絡(luò)。

然而，隨著AI等技術(shù)需求的發(fā)展，單集群的算力網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)無法滿足AI訓(xùn)練的算力網(wǎng)絡(luò)需求，分布式算力網(wǎng)絡(luò)開始逐漸引起重視。分布式多集群算力網(wǎng)絡(luò)分為兩個(gè)階段，其一是Meta提出的基于多鏈路互聯(lián)適合于同園區(qū)建設(shè)的分布式多鏈路互聯(lián)多集群算力網(wǎng)絡(luò)，其二是當(dāng)前諸多廠商提出的跨廣域網(wǎng)的多集群算力網(wǎng)絡(luò)。在這種發(fā)展模式下，RoCE網(wǎng)絡(luò)（RDMAoverConvergedEthernet，一種基于以太網(wǎng)的高性能通信網(wǎng)絡(luò)）、UEC（?超以太網(wǎng)聯(lián)盟UniversalEthernetConsortium技術(shù)）等已經(jīng)成為必不可少的技術(shù)需求。

除了網(wǎng)絡(luò)之外，湯雄超告訴筆者，智算行業(yè)發(fā)展還離不開算力平臺(tái)的優(yōu)化，“通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，能更好地激發(fā)出以GPU為代表的硬件設(shè)備的能力，從而以更低成本的芯片，發(fā)揮出更接近，甚至超過國際一流芯片水平的能力?！睖鄢瑥?qiáng)調(diào)。

綠色算力如何實(shí)現(xiàn)？

算力需求的增加，在帶來了算網(wǎng)建設(shè)需求之外，也為數(shù)據(jù)中心的節(jié)能減排提出了更高的要求。

根據(jù)IDC測(cè)算，預(yù)計(jì)到2027年，AI數(shù)據(jù)中心容量的復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到40.5%，與此同時(shí)AI數(shù)據(jù)中心的能源消耗預(yù)計(jì)將以44.7%的CAGR增長，到2027年達(dá)到146.2太瓦時(shí)(TWh)。

面對(duì)如此之高的能耗與國家層面的碳中和目標(biāo)，數(shù)據(jù)中心的綠色化已經(jīng)出發(fā)“在路上”多年。從技術(shù)角度出發(fā)，一方面，新的冷媒的應(yīng)用成為了數(shù)據(jù)中心降低能耗的主要手段，比如液冷技術(shù)就在近幾年在數(shù)據(jù)中心內(nèi)大火；

另一方面，數(shù)據(jù)中心選址也成為降低能耗的關(guān)鍵，比如華為就選擇“挖山”建設(shè)數(shù)據(jù)中心，將機(jī)房放在山體內(nèi)，以降低供冷消耗，而海蘭信則選擇將數(shù)據(jù)中心建設(shè)在水中，通過海水帶走多余的熱量，一方面能有效降低數(shù)據(jù)中心能耗，另一方面還能回收相對(duì)“熱品位”較高的海水的熱量，余熱回收會(huì)進(jìn)行副業(yè)的賦能與發(fā)展。

上海海蘭云科技有限公司總經(jīng)理蘇洋在WAIC期間與筆者分享了海蘭信在海底數(shù)據(jù)中心方面建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)與心得。蘇洋表示，將數(shù)據(jù)中心部署在海底，一方面可以有效的降低數(shù)據(jù)中心PUE（能源使用效率），另一方面，還能降低數(shù)據(jù)中心的故障率。

在節(jié)能減排，降低PUE方面，據(jù)了解，海蘭信位于海南陵水的項(xiàng)目，運(yùn)行PUE低至1.076，較傳統(tǒng)陸地?cái)?shù)據(jù)中心（平均PUE1.5）節(jié)能30%-40%，水資源消耗近乎為零。除此之外，蘇洋還向筆者介紹了水下數(shù)據(jù)中心+海上風(fēng)電的IDC模式。據(jù)了解，海蘭信推動(dòng)的“海上風(fēng)電+海底數(shù)據(jù)中心”示范工程，2025年在上海臨港開工，預(yù)計(jì)9月投運(yùn)，投產(chǎn)后綠電直供率達(dá)97%，建設(shè)成本降低30%。

不僅于此，IDC服務(wù)商還可以通過對(duì)散熱后的海水進(jìn)行余熱回收，結(jié)合周邊養(yǎng)魚業(yè)、熱能發(fā)電等產(chǎn)業(yè)，形成完整的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，助力相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

在降低故障率方面，有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部有超過一半的故障是由運(yùn)維人員操作不當(dāng)導(dǎo)致的，而位于水下的數(shù)據(jù)中心日常沒有人員進(jìn)入，通過抗腐蝕密封的系統(tǒng)與冗余的設(shè)計(jì)，保障設(shè)備在深海高壓環(huán)境下的穩(wěn)定性。

除了在冷媒與建設(shè)位置兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能減排之外，作為AI底層基礎(chǔ)設(shè)施支撐的數(shù)據(jù)中心，也享受到了AI的“反哺”。數(shù)據(jù)中心也步入了智能化轉(zhuǎn)型的新階段。對(duì)此，劉洋告訴筆者，目前海蘭信已經(jīng)從多元電力融合/調(diào)度、AI運(yùn)維、海上低空無人機(jī)配送備件、無人機(jī)監(jiān)測(cè)IDC運(yùn)行情況等方面著手，力圖打造一個(gè)完全無人化的“黑燈”數(shù)據(jù)中心。

隨著AI大模型向智能體躍遷，算力需求也必將進(jìn)一步快速增長，進(jìn)而推動(dòng)算力行業(yè)從“規(guī)模驅(qū)動(dòng)”向“效率驅(qū)動(dòng)”加速轉(zhuǎn)型。此時(shí)，算網(wǎng)建設(shè)與綠色算力成為行業(yè)破局關(guān)鍵。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達(dá)）

9月11日-14日由鈦媒體集團(tuán)、ITValue聯(lián)合主辦的2025ITValueSummit數(shù)字價(jià)值年會(huì)將以「AI落地場(chǎng)景真相」為主題，與新老朋友重聚三亞，并在全年圍繞1場(chǎng)年度演講，5大ToB明星IP持續(xù)內(nèi)容“造血”，設(shè)計(jì)N個(gè)場(chǎng)景的想象空間，打造1本《AI落地場(chǎng)景指南》，一同解決AI實(shí)際落地應(yīng)用背后的“10大問題”，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的變革和機(jī)遇。（點(diǎn)擊進(jìn)入了解更多大會(huì)報(bào)名信息）

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