作者 |辰紋

來源 |洞見新研社

大模型引發(fā)的鏈式反應開始傳導到智算中心，2024年剛過，一批大型智算中心項目建成運營。

1月8日，中國移動智算中心（武漢）在武漢未來科技城開放運營，現(xiàn)建成1500P服務能力，到今年底計劃擴容至6800P，成為華中地區(qū)規(guī)模最大的智算中心。
1月22日，上海電信在上海點亮“大規(guī)模算力集群暨人工智能公共算力服務平臺”，計劃2024上半年在上海規(guī)劃建設到達15000卡，總算力超4500P，其中單池新建國產算力達萬卡，預計成為國內首個超大規(guī)模國產算力液冷集群。
1月30日，中國聯(lián)通人工智能創(chuàng)新中心成立儀式在京舉行。中國聯(lián)通長三角（蕪湖）智算中心項目于去年11月24日開工。
2月4日，深圳開放智算中心點亮運營暨深圳市智慧城市算力統(tǒng)籌調度平臺揭牌儀式舉行，加快打造10萬卡級別的超強算力集群。

有媒體統(tǒng)計，截至2023年底，全國有超30個城市在建或籌建帶有“智算中心”的項目128個，其中83個項目有規(guī)模披露，超過7.7萬P。

圖源：半導體產業(yè)縱橫調研

顯而易見，智算中心項目的建設非常火熱，大有“再不跟進，就OUT”了的趨勢，然而在智算中心的實際建設和運營過程中，仍然有諸多問題待解。

01智算中心建設，國企挑大梁

智算中心當前的熱度有相當一部分來自于國家政策的推動，特別是今年2月19日，國務院國資委召開“AI賦能產業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進會，進一步提升了行業(yè)對智算中心的關注度。

會議主要針對央企進行工作部署，要求央企把發(fā)展人工智能放在全局工作中統(tǒng)籌謀劃，加快建設一批智能算力中心，開展AI+專項行動。

此次會議之前，北京、上海、廣州等數(shù)字經濟發(fā)達的城市已經出臺了各自的地方政策來推進智算中心的建設。

比如，北京市提出“新建一批計算型數(shù)據(jù)中心和人工智能算力中心”；上海市提出“提出實施大模型智能算力加速計劃；打造市級智能算力統(tǒng)籌調度平臺，構建規(guī)模化先進算力調度和供給能力”等。

具體項目上，除了文章開頭例舉的那些大型項目外，北京還在近日上線了北京人工智能公共算力平臺（上莊），作為人工智能基礎設施，該平臺將為各類創(chuàng)新主體提供普惠的公共算力服務。

既然是基礎設施，智算中心建設的主體大多為地方政府，具體執(zhí)行則由央企挑起了大梁，其中以電信、移動、聯(lián)通為代表的通訊運營商響應最快。

據(jù)《IT時報》報道，最近半年，中國電信和中國移動者兩家央企在AI服務器方面的集采金額超過百億。

2月25日舉行的2024世界移動通信大會（MWC2024）全球CEO圓桌論壇上，中國電信董事長柯瑞文透露，中國電信智算規(guī)模已經超11EFLOPS，未來將進一步提升智算規(guī)模和占比。

中國移動在此前的財報中披露了公司的算力規(guī)模，去年上半年時，智算算力為5.8EFLOPS，自有算力總規(guī)模達9.4EFLOPS，預計2023年底達11EFLOPS。

在上述央企之外，以百度、阿里、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以自身業(yè)務發(fā)展為基礎，也加入到這股智算中心建設的熱潮中，不但成為政府主導的算力基礎設施的有力補充，還更好的推動了各類人工智能場景的落地。

圖源：半導體產業(yè)縱橫調研

根據(jù)工信部等六部門去年10月發(fā)布的《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》，截至2023年底，中國的算力總規(guī)模位居全球第二，達到197EFLOPS，其中，智能算力規(guī)模占比達到22.8%。到2025年，算力規(guī)模要超過300EFLOPS，智能算力占比要達到35%。

從目前的建設速度來看，這個目標有非常大的幾率提前實現(xiàn)。

02搶建智算中心，源于“算力焦慮”

地方政府和各方企業(yè)如此賣力的建設智算中心，很大程度上源于“算力焦慮”。

一般來說，算力分為通用算力（基礎算力）、智能算力和超算算力三大板塊。

基礎算力主要由基于CPU芯片的服務器提供，用于支持如云計算和邊緣計算等基礎通用計算。

智能算力則由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供，主要用于人工智能的訓練和推理計算。

超算算力則由超級計算機等高性能計算集群提供，主要用于尖端科學領域的計算。

智算中心和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心最大的差別在于，智算中心通常與云計算緊密相關，強調資源控制和基礎設施管理的靈活性，智算中心服務商負責硬件和部分軟件工具的維護，客戶擁有數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)中心則由企業(yè)自行管理和維護所有的硬件設施和數(shù)據(jù)資源。

這種區(qū)別在資本投入、資源部署、安全性、合規(guī)性和可伸縮性方面體現(xiàn)得尤為明顯。

去年開始，在大模型的推動下，人工智能也迎來了屬于自己的“文藝復興”，眾多大模型產品的發(fā)布，繼而催生了整個行業(yè)對于智能算力需求的激增。

比如，一般的大語言模型訓練，根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模、檢測效果、模型類別的不同，訓練一次的算力需求大約為2-19PFLOS不等；

比如，人臉、語言識別的推理過程中，根據(jù)識別精度、并發(fā)數(shù)量等的不同，對算力的需求跨度可能從10GFLOPS-64TFLOPS；

再比如，智能駕駛為完成環(huán)境感知、決策避障、自車定位等功能時的算力需求大概為8TFLOPS。

特別是2月15日Sora發(fā)布，進一步加劇了行業(yè)的“算力焦慮”。

有專家測算，Sora的訓練算力需求是大語言模型的上百倍，同時，推理階段的算力需求也將大幅提升，Sora一次推理任務的數(shù)據(jù)量可達到大語言模型的數(shù)十萬倍，由此產生的推理算力需求是大語言模型的成百甚至上千倍。

AI是任何企業(yè)，城市，乃至國家都不愿錯過的風口，為了趕上這趟通往未來的列車，智算中心就是車票。

另外一個維度，站在城市經濟和產業(yè)發(fā)展的角度，建設智算中心具有強大的資源帶動能力。

中國信通院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2023年）》顯示，我國近6年累計出貨超過2091萬臺通用服務器，82萬臺AI服務器，計算設備算力總規(guī)模達到302 EFLOPS，其中智能算力增長迅速，增速為72%，在我國算力占比超過59%。

國家信息中心的《智能計算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》（下稱《指南》）指出，“十四五”期間，在智算中心實現(xiàn)80%應用水平的情況下，城市對智算中心的投資可帶動人工智能核心產業(yè)增長2.9至3.4倍，帶動相關產業(yè)增長36至42倍。

長遠來看，能卡位未來的大模型之戰(zhàn)；短期來看，則能對地方經濟有相當大的帶動，智算中心遍地開花也就可以理解了。

03建智算中心不難，難的是如何賺錢

建設智算中心是好事，然而智算中心建多了，就不見得好了，特別是在沒有非常明確的運營模式，盈利模式的行業(yè)背景下，過多的智算中心項目或成為諸多矛盾的來源。

在技術層面，行業(yè)實際上對智算中心的能力提出了具體要求。

算力生產方面，要具備多樣化算力的供給能力，要能實現(xiàn)不同架構芯片的多元化融合，其體系架構要從同構計算走向異構計算。

算力聚合方面，要推動通用算力和專用算力的融合。

算力調度方面，需要對多樣算力進行統(tǒng)一調度和運營，讓融合的算力更加靈活、精益的為各行各業(yè)所用。

算力釋放方面，要提供算力服務的應用，讓多樣算力更靈活的釋放到數(shù)字產業(yè)當中。

這波由央企扛旗掀起的智算中心建設浪潮，很大程度源于構建擁有自主可控的AI基礎設施的要求，因此也給了很多國產AI服務器和AI加速芯片廠商機會。

AI芯片方面，華為昇騰系列、阿里含光系列、百度昆侖系列都占有不小的市場份額，加上寒武紀、海光信息、燧原科技、天數(shù)智芯、壁仞科技、摩爾線程、沐曦等企業(yè)也有相關產品推出，市場的選擇還是比較豐富。

可是在行業(yè)端，雖然華為昇騰與英偉達的H20系列在價格和性能指標上各有優(yōu)勢，但英偉達的生態(tài)還是更勝一籌，這也是說，智算中心主要技術的國產化還有很長一段路要走。

更重要的一點是，上述問題沒有解決之前，智算中心建的多，能否都用起來是一個很大的疑問。

有媒體報道稱，由于智算中心投資、建設和運營往往由不同主體負責，前期建設單位往往對建設后運營的模式、服務標準投入不足，出現(xiàn)了管頭不管尾、建設運營割裂的現(xiàn)象，影響客戶體驗，這也使得不少城市建設的智算中心的機架利用率實際上并不理想。

商業(yè)模式方面，智算中心大多以出租或售賣算力為主，可是由于行業(yè)未對算力的定價形成統(tǒng)一的標準，導致不同智算中心間的價格相差極大，市場的接受度也有限。

更為關鍵的是，智算中心的建設成本非常高，部分智算中心每100P半精算的投資成本最高可達6億，加之高昂的使用成本，比如OpenAI訓練GPT-3時耗費了19萬千瓦時的電量。

智算中心需要多長時間才能通過運營收入收回投資，行業(yè)還需更多的探索。

參考資料：

1、半導體產業(yè)縱橫，國家隊入場，為智算中心再添一把火

2、IT時報，獨家：近半年全國智算中心招投標金額超百億