北京2025年2月14日 /美通社/ -- 2月13日，國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2025年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（簡(jiǎn)稱《報(bào)告》）?！秷?bào)告》指出，大模型和生成式人工智能推高算力需求，中國(guó)智能算力增速高于預(yù)期。

2024年，中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)725.3EFLOPS，同比增長(zhǎng)74.1%，增幅是同期通用算力增幅(20.6%)的3倍以上；市場(chǎng)規(guī)模為190億美元，同比增長(zhǎng)86.9%。

未來(lái)兩年，中國(guó)智能算力仍將保持高速增長(zhǎng)。2025年，中國(guó)智能算力規(guī)模將達(dá)到1,037.3 EFLOPS，較2024年增長(zhǎng)43%；2026年，中國(guó)智能算力規(guī)模將達(dá)到1,460.3 EFLOPS，為2024年的兩倍。2025年中國(guó)人工智能算力市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到259億美元，較2024年增長(zhǎng)36.2%；2026年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 337億美元，為2024年的1.77倍。

DeepSeek憑借"開(kāi)源、成本低、性能高"迅速出圈火爆全球，正在激活市場(chǎng)熱情?！秷?bào)告》對(duì)DeepSeek引發(fā)的AI變革進(jìn)行了分析，還從算力結(jié)構(gòu)、區(qū)域分布和行業(yè)滲透度等多維度，對(duì)我國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展進(jìn)行綜合評(píng)估，并提出了針對(duì)性的行動(dòng)建議，為推動(dòng)中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

城市加大AI布局，北京、杭州、上海位列前三

根據(jù)《報(bào)告》評(píng)估，各城市通過(guò)加大人工智能投資、爭(zhēng)取人才以及提供政策支持等舉措，持續(xù)構(gòu)筑AI競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

在2024年中國(guó)人工智能城市排行榜中，北京和杭州依然穩(wěn)居前兩位。北京聚集了大批大模型企業(yè)，憑借大量人才、成熟的企業(yè)和有力的政策扶持，持續(xù)位居首位；杭州早在2021年就提出要成為具有全球影響力的人工智能頭雁城市，在AI領(lǐng)域持續(xù)深度求索，保持第二位。而上海憑借其國(guó)際化優(yōu)勢(shì)和政策支持，在推動(dòng)人工智能世界級(jí)產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)等方面表現(xiàn)出色，排名從2023年的第四位提升至第三位。此外，深圳、廣州、南京、成都、濟(jì)南、天津、廈門，進(jìn)入城市排名前十。

AI從單點(diǎn)應(yīng)用到多元化應(yīng)用、從通用場(chǎng)景到行業(yè)特定場(chǎng)景，在各行業(yè)的滲透持續(xù)加深，具身智能的發(fā)展引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注。

在2024年人工智能行業(yè)滲透度排名中，Top5的行業(yè)依次為：互聯(lián)網(wǎng)、金融、運(yùn)營(yíng)商、制造和政府?；ヂ?lián)網(wǎng)依然是AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)，在大模型的研發(fā)、應(yīng)用及推廣過(guò)程中持續(xù)發(fā)揮引領(lǐng)作用；金融行業(yè)進(jìn)一步加深人工智能與風(fēng)控、投資決策和個(gè)性化財(cái)富管理等場(chǎng)合的融合，排名從第四名攀升至第二名。

DeepSeek引發(fā)的算力變革與挑戰(zhàn)

《報(bào)告》認(rèn)為，Scaling law在當(dāng)前人工智能發(fā)展中仍然占主導(dǎo)地位，DeepSeek帶來(lái)的算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因更多的用戶和場(chǎng)景的加入，推動(dòng)大模型的普及與應(yīng)用落地，帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心、邊緣及端側(cè)算力建設(shè)，驅(qū)動(dòng)算力需求增長(zhǎng)。

DeepSeek基于算法層面的極大創(chuàng)新，對(duì)中國(guó)乃至全球的人工智能產(chǎn)業(yè)帶來(lái)深刻變革，算法成為驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的核心引擎，正牽引著算力的發(fā)展，也驅(qū)動(dòng)了計(jì)算架構(gòu)和數(shù)據(jù)中心變革。

• 在計(jì)算架構(gòu)層面，為了滿足大模型對(duì)計(jì)算資源的高需求，提升單節(jié)點(diǎn)的計(jì)算性能 （Scale-up）變得至關(guān)重要。其次，通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量，提高互連效率實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的橫向擴(kuò)展 （Scale-out）。此外，伴隨大模型邁向應(yīng)用階段，推理工作負(fù)載將持續(xù)增加，面向應(yīng)用和推理需求對(duì)芯片和系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)愈加重要。
• 在數(shù)據(jù)中心層面，節(jié)點(diǎn)故障率隨著集群規(guī)模增長(zhǎng)而上升，數(shù)據(jù)中心需要更加高效的監(jiān)控體系和先進(jìn)的故障恢復(fù)機(jī)制。同時(shí)，數(shù)據(jù)中心還面臨能耗挑戰(zhàn)，隨著單機(jī)柜性能大幅提升，能耗將持續(xù)攀升。此外，《報(bào)告》還提到部分智算中心也出現(xiàn)了在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中算力利用率未達(dá)預(yù)期的情況，智算中心發(fā)展需要解決算力資源利用率低的問(wèn)題。

算力發(fā)展要"擴(kuò)容"，更要"提效"

應(yīng)對(duì)上述變革和挑戰(zhàn)，《報(bào)告》認(rèn)為在人工智能算力發(fā)展過(guò)程中應(yīng)采取"擴(kuò)容"和"提效"并行的策略。

"擴(kuò)容"是指增強(qiáng)算力資源的可獲得性。通過(guò)增加智算中心的數(shù)量，實(shí)現(xiàn)充足的多元算力供給。"提效"則需要從算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和優(yōu)化、算法創(chuàng)新、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低能耗等方面系統(tǒng)性實(shí)現(xiàn)。

• 以用定建：智算中心的建設(shè)規(guī)劃，應(yīng)該以應(yīng)用為導(dǎo)向，結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)需求、算力消費(fèi)能力及未來(lái)增長(zhǎng)潛力，確定建設(shè)規(guī)模，提高算力資源利用率，避免盲目建設(shè)浪費(fèi)算力資源；
• 優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)：包括采用先進(jìn)的計(jì)算架構(gòu)，提升單計(jì)算節(jié)點(diǎn)性能，提高計(jì)算效率；利用智能調(diào)度算法，優(yōu)化集群管理方面，確保資源高效利用等；
• 算法創(chuàng)新：如通過(guò)模型剪枝、模型參數(shù)量、知識(shí)蒸餾、設(shè)計(jì)高效模型架構(gòu)等算法創(chuàng)新，減少模型計(jì)算量和存儲(chǔ)需求，降低同等精度水平下的算力成本，大幅提升模算效率；
• 增強(qiáng)數(shù)據(jù)支持：可通過(guò)建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，減少無(wú)效計(jì)算，提升整體計(jì)算性能和結(jié)果準(zhǔn)確性；構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)接口，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)流動(dòng)與共享，為大模型訓(xùn)練提供強(qiáng)有力的支持；
• 采用節(jié)能降碳技術(shù)：如通過(guò)采用液冷等降碳技術(shù)打造綠色數(shù)據(jù)中心，降低數(shù)據(jù)中心的總能耗，提高計(jì)算密度，提高算力利用率。

當(dāng)前，我國(guó)正在實(shí)施《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》。顯然，以上 "提效"舉措，可以充分把算效發(fā)揮出來(lái)，能效提升上來(lái)，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)算力的高質(zhì)量發(fā)展。