中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：沿出城公路行駛20余公里，在植被覆蓋的山腳下，一處灰白色的現(xiàn)代建筑藏身于此。這是西部某城于2022年開工建設(shè)的智算中心。
這座西部小城夏季平均氣溫僅有23攝氏度，涼爽的氣候、較低的土地價(jià)格，以及豐富的清潔能源，吸引了大量算力企業(yè)來此投資。
不愿具名的業(yè)內(nèi)知情人士告訴記者，這座千卡規(guī)模的智算中心，上架率不足50%。即便已上架的服務(wù)器，實(shí)際利用率不足30%，而年運(yùn)營(yíng)成本則超過3000萬元。
在全國，這樣的智算中心不是個(gè)例。
截至2024年11月，全國已投運(yùn)的智算中心項(xiàng)目近150個(gè)，在建和規(guī)劃建設(shè)的智算中心項(xiàng)目近400個(gè)。據(jù)浪潮人工智能研究院測(cè)算，我國智算中心平均算力使用率僅為30%。
人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，催生智能算力建設(shè)熱潮。但在這股熱潮下，不少盲目上馬的智算中心正在空轉(zhuǎn)，大量閑置算力等待激活。
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高質(zhì)量需求遭遇低質(zhì)量擴(kuò)張
算力是計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)能力的統(tǒng)稱。如果把大模型等人工智能產(chǎn)品看作一輛高速行駛的汽車，數(shù)據(jù)是汽油燃料，算力則是發(fā)動(dòng)機(jī)。根據(jù)運(yùn)算精度、效率等指標(biāo)的不同，算力大致可分為通用算力、智能算力、超算算力等。其中，平衡精度與效率、能夠執(zhí)行復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能算力，是當(dāng)下市場(chǎng)搶手資源。
工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，我國算力總規(guī)模達(dá)280EFLOPS（EFLOPS表示每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算），其中智能算力規(guī)模達(dá)90EFLOPS，占比32%。
賽迪顧問曾發(fā)布報(bào)告估計(jì)，2023年，中國智能算力需求達(dá)到123.6EFLOPS，但供給僅為57.9EFLOPS，有超過50%的智算需求未得到滿足。隨著大模型等人工智能技術(shù)的發(fā)展，這一缺口不斷擴(kuò)大。
智算需求高漲的同時(shí)，部分已經(jīng)建設(shè)完成的智算資源卻長(zhǎng)期處于閑置狀態(tài)。
上述知情人士告訴記者，目前對(duì)于各地智算中心的閑置率沒有準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)數(shù)字，但據(jù)他估算，部分三四線城市中小規(guī)模的智算中心，整體利用率不足三成。
脫離實(shí)際需求的盲目建設(shè)是導(dǎo)致部分算力閑置的重要原因。人工智能技術(shù)快速發(fā)展初期，部分地區(qū)為了培育和支撐當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，通常鼓勵(lì)建設(shè)算力中心等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，并予以現(xiàn)金補(bǔ)貼等優(yōu)惠政策。
例如，2023年云南昆明出臺(tái)10條措施加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提出支持智算中心、算力大模型服務(wù)平臺(tái)等建設(shè)，按平臺(tái)軟件和硬件設(shè)備實(shí)際投資的15%給予補(bǔ)貼，最高不超過5000萬元。
同年，安徽省也出臺(tái)政策支持各類市場(chǎng)主體建設(shè)智算中心，對(duì)規(guī)模400P（1P為每秒計(jì)算1000萬億次）以上單體智能算力建設(shè)項(xiàng)目，省市按1∶2比例對(duì)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)經(jīng)費(fèi)予以補(bǔ)貼。
軟通動(dòng)力首席人工智能官金亞東認(rèn)為，在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，算力資源緊缺，建設(shè)投入成本大，對(duì)算力供給方予以補(bǔ)貼等支持政策符合產(chǎn)業(yè)初期發(fā)展需求。
但補(bǔ)貼吸引來的并非都是理性投資者。金亞東表示，許多快速上馬建設(shè)的智算中心通常由分散的社會(huì)資本和城市資本建設(shè)?！斑@些資本的特點(diǎn)是資金充足，但不懂行業(yè)，很難找到合適的需求方?！彼f。
追逐短期利益的“外行”投資者缺乏對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的深入分析，以及配套相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，這使得部分智算中心建設(shè)時(shí)只追求單一指標(biāo)，導(dǎo)致“建成即落后”，難以滿足市場(chǎng)上日漸復(fù)雜的智算需求，低質(zhì)量算力供給出現(xiàn)過剩。
上述知情人士舉例說，高性能智算中心服務(wù)器通常采用CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）等相互混搭的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，以充分發(fā)揮不同算力芯片在性能、成本和能耗上的優(yōu)勢(shì)?！暗行┧^的智算中心大量配置同一類芯片，花了不少錢，其實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景很窄?！彼f。
不僅是芯片，為了充分發(fā)揮服務(wù)器性能以及保障穩(wěn)定運(yùn)行，高性能的智算中心還要在存儲(chǔ)、散熱等方面進(jìn)行強(qiáng)化設(shè)計(jì)。中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員張?jiān)迫饲霸谡{(diào)研中發(fā)現(xiàn)，部分智算中心的機(jī)架功率密度不足15千瓦，遠(yuǎn)低于高性能人工智能訓(xùn)練所需的至少40千瓦的功率密度要求。“真正能支撐大模型訓(xùn)練的高端算力中心很少，且訓(xùn)練效率不超過30%?！睆?jiān)迫f。
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為閑置的算力找合適的需求
當(dāng)下，圍繞人工智能大模型產(chǎn)生的訓(xùn)練需求，毫無疑問是智算市場(chǎng)中的主力需求。但隨著以DeepSeek R1為代表的推理模型的火熱，智算需求也在不斷發(fā)生變化。
如果把訓(xùn)練階段的大模型看作學(xué)齡前兒童，其需要家長(zhǎng)投入大量精力教會(huì)它們基本技能。而進(jìn)入到推理階段的大模型，則可以算是具備生活自理、自主學(xué)習(xí)能力的青少年，不再需要家長(zhǎng)投入大量精力，也就是算力進(jìn)行高強(qiáng)度教育。
訓(xùn)練和推理階段對(duì)算力需求的差別主要體現(xiàn)在精度和規(guī)模上。訓(xùn)練階段，算力精度至少為16位浮點(diǎn)，才能基本保證計(jì)算準(zhǔn)確性。但進(jìn)入推理階段，16位浮點(diǎn)精度可謂游刃有余，即使是更低的精度也可以有效滿足需求。而在規(guī)模上，相比于訓(xùn)練階段動(dòng)輒千卡、萬卡規(guī)模的算力需求，推理階段所需的算力甚至可以被容納在一個(gè)與電腦機(jī)箱大小相當(dāng)?shù)耐评硪惑w機(jī)中。
推理模型的特點(diǎn)給市場(chǎng)帶來了明顯變化，算力需求正在變得更加碎片化?！癉eepSeek爆火之前，智算中心主要瞄準(zhǔn)大企業(yè)、大模型的訓(xùn)練需求，現(xiàn)在很多小公司、AI創(chuàng)業(yè)者基于DeepSeek等模型的研發(fā)，也對(duì)智算產(chǎn)生大量需求?！鄙鲜鲋槿耸扛嬖V記者，這些算力需求單獨(dú)來看并不大，對(duì)靈活性和成本敏感度要求更高，但積少成多后，總體需求仍十分可觀，有望激活部分閑置的算力資源。
“世界上沒有用不掉的算力，重點(diǎn)在于找到合適的應(yīng)用?！苯饋問|認(rèn)為，當(dāng)下算力市場(chǎng)更重要的是做好“散對(duì)散”之間的配對(duì)，單體100P至1000P規(guī)模的算力供給方和大約5000萬家中小型企業(yè)或許才是未來市場(chǎng)的主角。
作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“毛細(xì)血管”，數(shù)量眾多的中小企業(yè)有著更明顯的長(zhǎng)尾效應(yīng)。他們廣泛參與到算力消納中，能夠讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)更具活力，推動(dòng)資源高效配置。
在浙江杭州臨平區(qū)，當(dāng)?shù)卦?021年率先提出發(fā)展算力產(chǎn)業(yè)，建成全國首個(gè)算力小鎮(zhèn)，聚集起算力產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)1700余家。
2024年10月入駐算力小鎮(zhèn)的優(yōu)服工業(yè)，是一家專注于數(shù)控機(jī)床后市場(chǎng)一站式服務(wù)的中小企業(yè)?；凇癆I+AR”技術(shù)，公司打造出數(shù)控領(lǐng)域的“超級(jí)工程師”，通過AR眼鏡實(shí)現(xiàn)了數(shù)控機(jī)床的智能報(bào)修和遠(yuǎn)程運(yùn)維管理。
“我們需要的算力規(guī)模，在國內(nèi)數(shù)控機(jī)床維保行業(yè)里目前是最大的。但現(xiàn)在我們不用到處去找算力，小鎮(zhèn)平臺(tái)就可以直接提供，并且價(jià)格比市面上還要低，這對(duì)成本控制很有幫助。”優(yōu)服工業(yè)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理葉飛說。
像優(yōu)服工業(yè)這樣需要算力的中小企業(yè)，在小鎮(zhèn)里占了大約70%。面對(duì)它們的算力需求，算力小鎮(zhèn)打造出算力調(diào)度平臺(tái)和大模型服務(wù)平臺(tái)，整合阿里云、中國聯(lián)通等多方資源，解決項(xiàng)目資源分布不均、供需匹配不足等難點(diǎn)痛點(diǎn)問題，為其他地區(qū)借助算力服務(wù)廣大企業(yè)，尤其是中小企業(yè)提供了可供參考的樣板。
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推動(dòng)算力資源高效配置
碎片化、分散化的算力需求，對(duì)于當(dāng)下的算力市場(chǎng)既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。如何激活閑置算力資源，推動(dòng)算力普惠，讓算力用得到、用得起、用得好？相關(guān)部門正在圍繞提升供給、激活需求兩方面發(fā)力。
中國信息通信研究院院長(zhǎng)余曉暉認(rèn)為，我國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已達(dá)到世界領(lǐng)先水平，但標(biāo)準(zhǔn)化、普惠化算力服務(wù)統(tǒng)一大市場(chǎng)尚未形成，需要在統(tǒng)籌全國算力設(shè)施區(qū)域優(yōu)化布局的基礎(chǔ)上，解決好算力服務(wù)統(tǒng)一市場(chǎng)構(gòu)建和資源全域有效利用問題，促進(jìn)算力資源高效配置。
圍繞建設(shè)統(tǒng)一的算力服務(wù)體系，我國多地開展積極探索，相繼發(fā)布了10余個(gè)算力調(diào)度平臺(tái)，一些企業(yè)也開展了算力并網(wǎng)探索。
例如，2023年初，寧夏率先上線了國內(nèi)首個(gè)一體化算力交易調(diào)度平臺(tái)——東數(shù)西算一體化算力服務(wù)平臺(tái)，整合寧夏地區(qū)零散算力資源，解決算力輸出、應(yīng)用、交易等難題。同年，中國信通院聯(lián)合中國電信共同發(fā)布全國一體化算力算網(wǎng)調(diào)度平臺(tái)，在國內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)跨資源池、跨架構(gòu)、跨廠商的異構(gòu)算力資源調(diào)度。
為提高公共算力資源使用效率，工業(yè)和信息化部日前印發(fā)《算力互聯(lián)互通行動(dòng)計(jì)劃》，提出到2026年建立較為完備的算力互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)識(shí)和規(guī)則體系；到2028年基本實(shí)現(xiàn)全國公共算力標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)。
中國信息通信研究院副院長(zhǎng)魏亮建議，要推進(jìn)跨主體、跨架構(gòu)、跨地域的公共算力互聯(lián)互通，亟須構(gòu)建統(tǒng)一的算力互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)體系，解決不同算力供給主體間協(xié)議與接口不統(tǒng)一的問題；統(tǒng)一算力資源感知、任務(wù)數(shù)據(jù)流動(dòng)、應(yīng)用架構(gòu)適配等關(guān)鍵互聯(lián)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，形成算力互聯(lián)網(wǎng)和算力服務(wù)統(tǒng)一大市場(chǎng)。
為適應(yīng)不斷更新的市場(chǎng)需求，不少地區(qū)也出臺(tái)了相應(yīng)支持政策，鼓勵(lì)算力中心進(jìn)行改造升級(jí)?！逗鲜〈龠M(jìn)綠色智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展若干政策措施》中提出，推動(dòng)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心加快技術(shù)改造升級(jí)為智算中心，對(duì)新建（改造）總算力在50P以上，且數(shù)據(jù)中心電能利用效率不高于1.3的智算基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，按照設(shè)備和軟件等建設(shè)費(fèi)用10%的比例給予補(bǔ)助，最高不超過2000萬元。
在不斷提升算力供給質(zhì)量和便利性的同時(shí)，為激發(fā)企業(yè)算力需求，“算力券”補(bǔ)貼作為最直接有效的方式也得到廣泛應(yīng)用。
深度參與“東數(shù)西算”工程的寧夏在2023年便提出每年總計(jì)發(fā)放不超過4000萬元“算力券”，降低算力使用門檻，用于支持高校、科研機(jī)構(gòu)、算力中介服務(wù)機(jī)構(gòu)、科技型中小微企業(yè)和創(chuàng)客等使用區(qū)內(nèi)超算、智算資源，開展核心算法創(chuàng)新、模型訓(xùn)練研發(fā)等。
為了鼓勵(lì)更多企業(yè)加入到算力應(yīng)用的隊(duì)伍，“算力券”還充當(dāng)“體驗(yàn)券”，吸引更多的企業(yè)“先嘗后買”。
“每周我們都會(huì)向各領(lǐng)域企業(yè)發(fā)放不少于2400小時(shí)的算力券。”南京智能計(jì)算中心運(yùn)營(yíng)總監(jiān)洪晨曦介紹，自推出算力券以來，該中心算力的平均使用率達(dá)到80%，峰值使用率接近100%，許多有算力需求的企業(yè)因此匹配到了合適的算力。
“我們要深化應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新，釋放算力發(fā)展?jié)摿?，挖掘人工智能、大?shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、低空經(jīng)濟(jì)等重點(diǎn)領(lǐng)域應(yīng)用需求，促進(jìn)算力資源與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有行業(yè)代表性和示范性的標(biāo)桿應(yīng)用，加速新技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)?！蔽毫琳f。
短評(píng)
越是面對(duì)“風(fēng)口”越要保持理性
都芃
人工智能堪稱近年來科技領(lǐng)域最熱門的話題之一。作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，算力成為近年來市場(chǎng)競(jìng)相追逐的“香餑餑”。在國家戰(zhàn)略中，“東數(shù)西算”工程穩(wěn)步推進(jìn)；地方產(chǎn)業(yè)層面，各類算力中心拔地而起；交易市場(chǎng)上，高端顯卡“一卡難求”。種種跡象表明，算力“風(fēng)口”正勁。
人工智能時(shí)代，算力已經(jīng)滲透到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。從社交網(wǎng)絡(luò)信息，到電商交易記錄，再到我們與人工智能大模型的每一次對(duì)話，人類的數(shù)字生活早已離不開算力。然而，對(duì)于“風(fēng)口”的過分追逐往往伴隨著許多非理性行為。盲目投資導(dǎo)致的資源浪費(fèi)、市場(chǎng)失衡等已對(duì)我國算力事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來負(fù)面影響。
算力產(chǎn)業(yè)是典型的技術(shù)、資金密集型產(chǎn)業(yè)。但許多投資方往往認(rèn)為只需花大價(jià)錢購買硬件，即可“大力出奇跡”，快速獲得收益。硬件建設(shè)固然是基礎(chǔ)，但要想真正用好算力中心，讓寶貴的算力資源得到最大化利用，后期技術(shù)和運(yùn)營(yíng)同樣重要。
從技術(shù)層面看，算力相關(guān)技術(shù)更新?lián)Q代速度極快。例如，DeepSeek等推理模型的出現(xiàn)讓推理算力得到空前重視，許多硬件、軟件技術(shù)也隨之更新。若運(yùn)營(yíng)企業(yè)不能及時(shí)跟上技術(shù)發(fā)展步伐，其產(chǎn)品和服務(wù)便很有可能被淘汰。
從市場(chǎng)層面看，找需求并不比建算力更容易。算力中心運(yùn)營(yíng)成本高，應(yīng)用條件嚴(yán)苛，軟硬件技術(shù)路線多樣，往往不具有通用性。為算力中心找到符合自身?xiàng)l件的需求方，拓展出更廣闊的需求市場(chǎng)，同樣考驗(yàn)著算力運(yùn)營(yíng)者的經(jīng)驗(yàn)和能力。
因此，要想發(fā)展好算力產(chǎn)業(yè)，必須重視建設(shè)運(yùn)營(yíng)全過程管理。投資方應(yīng)深入調(diào)研市場(chǎng)需求，結(jié)合自身技術(shù)實(shí)力和資源優(yōu)勢(shì)，制定合理發(fā)展戰(zhàn)略，避免盲目跟風(fēng)。政府在政策引導(dǎo)上，也要注重產(chǎn)業(yè)布局合理性，對(duì)給予補(bǔ)貼的算力項(xiàng)目要加強(qiáng)相關(guān)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)考核，讓補(bǔ)貼真正起到培育產(chǎn)業(yè)、點(diǎn)石成金的作用。
算力“風(fēng)口”雖是難得的發(fā)展機(jī)遇，但越是面對(duì)“風(fēng)口”，各方越要保持理性態(tài)度，冷靜分析、穩(wěn)健前行，讓算力真正成為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。
