引 言
发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。在数字化、智能化时代，算力就是数字经济发展的核心生产力，智能算力就是创新力。2024年，人工智能算力中心将在全球的地位更加凸显，这不仅仅是因为其在数量上的增长，更重要的是在质量、技术和应用等方面的全面提升。
2024年，中国的算力政策主要集中在推动算力基础设施的高质量发展，以及构建全国一体化算力网。这些政策旨在加速数字经济的发展，并支持各行各业的数字化转型。
《算力基础设施高质量发展行动计划》强调了算力基础设施的重要性，它被视为新型信息基础设施的重要组成部分。该计划提出了到2025年的主要发展目标，包括提升算力规模、运载力、存储力以及应用赋能。具体目标包括算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，以及存储总量超过1800EB等。
本文将深入探讨分析这一主题，从当前全球视角出发，对我国智能算力的总体情况、智能算力价值及技术发展现状进行系统性梳理。同时，深入分析智能算力发展面临的挑战与机遇。最后展望其未来可能的发展趋势。
01、智能算力的定义与现状
全球算力发展正面临应用多元化、供需不平衡等挑战，人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局重构重塑，智能算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、赋能行业数字化转型以及经济社会发展发挥着日益重要的作用。
智能算力也称人工智能算力，是面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。智能算力通常由 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）、FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列）、NPU（Neural network Processing Unit，神经网络处理器）等各类专用芯片承担计算工作，在人工智能场景应用时具有性能更优、能耗更低等优点。
当AI技术的重要性不断提升，智能算力作为基础设施的价值也在提升。可以说，智能算力是数字经济时代的重要支撑、是人工智能发展的动力、是科技创新的新引擎。
全球智能算力的总体情况呈现快速增长的趋势。截至2022年底，全球算力总规模达到650 EFLOPS，其中智能算力规模为142 EFLOPS，规模占比达到了惊人的21.9%，与去年相比增加了25.7%。可以说，在整个计算产业版图中，智能算力是目前增长最快、需求最高、受关注程度最大的一种。
我国智能算力规模发展方面，可以看截至2022年底，中国算力总规模为180 EFLOPS，排名全球第二。其中，智能算力规模为41 EFLOPS。也就是说，智能算力规模占比达22.8%，与去年相比增加了41.4%。这样的增速远远超过了全球智能算力的平均增长。也就是说，中国智能算力正处于高速增长阶段。
02、智能算力带来的应用价值
人工智能在各行业应用程度均呈现不断加深的趋势，应用场景越来越广泛。智能算力在行业情况可根据人工智能的行业渗透度来分析。随着智能算力的提升，新的算法和技术不断涌现，为人工智能发展带来了新的创新机遇。如元宇宙、自动驾驶、AIGC、数字孪生等最为火热的科技风口，似乎都离不开智能算力的支持。
比如说，AIGC是目前非常火爆的领域，在全球范围内掀起了投资和建设热潮，从目前趋势来看，未来AIGC对智能算力的需求将会更加强劲，这将有助于重塑智能算力相关产业领域的价值。
在2023中国算力大会现场可以看到，各行各业都在关注智能算力的解决方案与供给情况，期待获得更有力的智能算力支持。这就是因为，智能算力是智能技术与应用的源头，是智能化创新的底座。
03、智能算力面对的挑战与机遇
就任何一个科技产业而言，都必须不断在“遭遇挑战—解决问题—产业升级”的循环中完成发展，智能算力也不例外。可以看到，在全球科技产业同时涌现出巨大的智能算力需求情况下，这一领域出现了显著的供不应求情况，进而造成了“算力慌”“算力难”等现象。与此同时，伴随着AI技术的不断发展，能耗、安全、生态合作等问题也逐渐暴露了出来。但有挑战才有发展目标，才有相关企业与从业者的机遇节点。
《2023智能算力发展白皮书》中指出，智能算力发展具有五大挑战。同时，《白皮书》中也详细给出了每项挑战的解决方案，帮助业界夯实共识，捕捉发展窗口。
例如，算力需求是目前智能算力最为核心和最为重大的挑战。智能算力需求的急剧上升是全球AI领域共同面对的问题，而为了应对包括智能算力在内的算力紧缺，推动社会化的算力集约型发展，中国创造性提出并实施了东数西算工程。同时也要看到，数据中心之间的联动挑战，造成了算力资源配置效率依旧有待提升。解决这些问题，是智能算力发展和东数西算持续推进中的重大机遇。
为此，《白皮书》提出了通过构建智算中心、云计算中心等升级算力资源供给，并通过网络将数据源周围闲散算力进行调度的解决方案。搭配提高算力使用效率、发展新型网络架构、建立统一算力调度平台等方案，可以最大化发挥出东数西算相关价值，满足中国产业各界对智能算力的巨大需求。
除了算力需求之外，《白皮书》中还提出了能耗挑战不断加大；算法复杂度持续提升；AI模型与AI计算所面临的数据隐私和安全问题；智能算力相关产业生态合作难题等一系列挑战，并针对这些挑战给出了具体的解决方案建议。可以说，目前阶段智能算力依旧处在高速发展的初始期与黄金期。只有找准挑战，高效发力，才能最大化捕捉智能算力发展过程中的红利。
04、智能算力的未来发展
在总结了定义并审视了挑战之后，接下来最为关键的问题是：面对智能算力发展，中国科技产业应该如何破局？
4.1 人工智能加速渗透，多样化场景催生多元化算力需求。
面向未来，人工智能在各行各业的应用离不开海量数据的处理、存储和云化，AI技术将不是单独存在，而是深度渗透到场景与应用当中。因此，异构化、多样化的计算需求将持续增加，云边端协同的智能计算将成为主流。在这些因素的推动下，预计在未来10年内，智能算力将向多元化发展，提供更高的计算性能。
IDC 预测在数字智能创新阶段，数字化普及率上升到新的高度，应用规模将从百万级上升到千万级，连接数上升到百亿级，智能算力将成为基础能力，这一阶段的显著特点使传统单一架构难以满足要求，对计算平台提出了新的挑战，驱动计算架构向多样性发展。
4.2 政策驱动，智能算力低碳发展成硬性要求。
传统的计算和数据处理方式往往需要大量的能源消耗，并且会产生大量的碳排放；而采用低碳算力可以显著减少碳排放量，降低对环境的影响。智能算力的发展恰好与双碳目标的践行保持同频。因此，未来必定会在政策导向下采取更加地毯化的算力获取方式来满足AI需求。低碳技术也将成为计算与AI产业一项核心的竞争力。
算力基础设施碳排放相关标准已逐步制定和发布，四部门明确提出数据中心绿色低碳达到 4A 等级，数据中心低碳等级评估中三大运营商、第三方数据中心企业和科技企业的 20 余个数据中心已经通过测试评估，绿色低碳发展已成为各级政府的关注焦点和建设推进的基本要求，面对全球对于减少碳排放和应对气候变化的呼吁，低碳算力将成为我国算力发展的重要方向。
4.3 边缘智能应运而生，边缘计算与人工智能融合发展。
相对来看，从云端获取智能算力，会产生对网络环境的极大依赖，而本地化的智能算力又面临着高昂的硬件成本。因此，未来极大可能会将智能算力获取方式向边缘侧迁移，因此AI技术将会与边缘计算产业同步发展。
未来边缘智能将在公共安全、智能交通、智能制造、智能驾驶等诸多场景得到广泛应用。大量的智能设备被部署在边缘节点上，边缘侧将成为整个网络数据汇聚处理的最前线。如何应对海量异构数据的冲击是边缘计算技术的重要挑战，数据的筛分、整合、存储、访问、安全管理等也将成为边缘智能的技术研究热点。
4.4 智算中心建设加速，应对高质量算力需求。
在东数西算与新一代数据中心大潮下，提供异构计算资源的智算中心将成为新的风口。智算中心将提供指数级的智能算力提升，实现AI场景的性能升级与能耗降低。另外，智算中心有利于提高算力安全可用性，从算力卡到服务器自主打造整个算力“底座”的核心部件不仅针对性更强、效率更高，还更加自主可控、安全可靠，更能确保智算中心安全稳定运行。
未来的智算中心建设将采用多元开放的架构，兼容成熟主流的软件生态，支持主流的AI框架、算法模型、数据处理技术以及广泛的行业应用。
4.5 模型规模不断扩展，海量多元化数据亟需巨量化算力。
自深度学习崛起以来，一个清晰可见的规律是模型规模越来越大，以模型规模带来的智能涌现效果愈发清晰。有理由相信，接下来将出现超大参数量的巨量模型。目前的大模型或许仅仅是开始，而智能算力必须为此做出准备。
从以上几个关键问题来看，智能算力产业将会迎来确定性的未来发展。首先算力需求将会持续爆发，产业发展势头与供应链挑战将会持续加大；其次智能算力的国产化进程将必然加快，全栈自主的智能算力将成为接下来的产业发展重点与战略支柱；此外，智能算力将融入千行百业当中去创造价值，这也就为各个领域的智能算力解决方案与产业生态发展提供了动力。
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能渗透到各行各业，智能算力在赋能产业发展、促进数字融合方面将发挥更加显著的作用，其带动产业创新的“乘数效应”也将进一步放大，在未来数年内将为各领域创新发展注入新的活力。
目前，智能算力还面临诸多挑战，一方面，海量数据呈指数级增长，数据在加速流动；另一方面，高算力需求还存在能耗高、算法越来越复杂、数据隐私和安全性等多方面的挑战和问题，亟待加以重视，出台政策推动相关产业发展。
● 在产业方面，建议从国家战略层面制定规划，多举措推动智能算力健康有序发展。其中包括加强我国人工智能芯片的研制、构建统一的人工智能算力服务中心与孵化平台、加强资金支持、推动智能算力绿色发展等。
● 在技术方面，加大对智能算力的技术研发，尤其是对重点技术的创新攻关。将计算机视觉、自然语言处理、机器学习等各类智能算力技术进行整合，实现多模态的算力开发，提供更丰富的智能应用。加快推进软硬件适配，提高计算效率和资源利用率，构建从智能芯片到算法框架，从行业大模型到应用的全站式产业链，加快人工智能发展。
● 在标准方面，加快推动开放标准建设，将多元化算力转变为可调度的算力资源。促进各部门间的协同合作，共同制定智能算力的技术标准和规范，推动行业的规范化和标准化发展。建立和完善智能算力数据安全的标准体系，保障用户数据的隐私和安全，加强对个人信息的保护。建立公平、公正的竞争机制，推动产业链中各环节的公平竞争，促进整个智能算力产业的健康发展。
据预测，中国智能算力规模将持续高速增长，预计到2026年，中国智能算力规模将达到1271.4 EFLOPS，未来五年复合增长率达52.3%。可以说，智能算力在中国正迎来它的黄金发展期，相关各个技术领域和产业生态角色都将迎来历史性的发展机遇。
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