工作人員在中國移動(甘肅·慶陽)數據中心機房巡檢。新華社記者 郎兵兵攝
中國移動日前宣布建成全國首個覆蓋“通、智、超、量”(通算、智算、超算、量子計算)四算融合的算力網絡,算力服務器規模超100萬臺,智算規模超43EFLOPS(每秒百億億次浮點運算),并網21家智算中心、3家國家級超算中心、3家量算中心,可調度算力資源占全國六分之一。
專家認為,以數智化為主要特征的新一輪科技革命和產業變革深入發展,數據成為新生產要素,算力成為新基礎設施和基礎能源,人工智能成為新生產工具,推動經濟社會從“互聯網+”“5G+”向“人工智能+”加速轉變,對算網基礎設施演進提出新要求,也帶來新機遇。
算力規模不斷擴大
作為人工智能發展的基石,算力已成為重要的基礎設施之一,算力需求呈爆發式增長。數據顯示,截至2024年底,我國算力總規模達280EFLOPS,其中智能算力規模達90EFLOPS,占比超過30%。同時,算力基礎設施發展成效顯著,梯次優化的算力供給體系初步構建,算力基礎設施綜合能力明顯提升,算力產業不斷創新發展,持續賦能千行百業。
國際數據公司(IDC)與浪潮信息聯合發布的《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,DeepSeek帶來的算法效率提升并未抑制算力需求,反而因更多用戶和場景的加入,推動大模型普及與應用落地,帶動數據中心、邊緣及端側算力建設,驅動算力需求增長。中國智能算力增速高于預期。預計未來兩年,中國智能算力仍將保持高速增長。2025年,中國智能算力規模將達到1037.3EFLOPS,較2024年增長43%;2026年,中國智能算力規模將達到1460.3EFLOPS,為2024年的兩倍。
在日前舉辦的2025中國移動云智算大會上,中國移動董事長楊杰表示,通用人工智能技術的創新突破、廣泛應用,將大幅提升算力使用效率,釋放算力服務新需求。算力總量將呈指數增長。未來3年,我國智能算力規模增長將超2.5倍,年均復合增速近40%。算力結構也將出現顯著變化,推理算力需求將超過訓練算力需求。未來3年,推理算力年復合增速將達到訓練算力的近4倍;到2028年,推理算力規模將超過訓練算力規模。這一進程將給算網發展注入新的動能,推動產業進入新一輪增長周期。
據介紹,中國移動建成13個全國性、區域性智算中心節點,打造多個超大規模智算中心。算網大腦已規模商用,在京津冀、長三角等4個樞紐級、區域級算力節點落地,特別是在長三角樞紐蕪湖集群算力公共服務平臺,打造了全國首個“四算合一”的國家樞紐算力調度平臺。
日前新建的全國首個“四算合一”算力調度平臺,可以支持每天最高上億次的算力調用。中國移動云能力中心副總經理孫少陵告訴記者,算力網絡的核心是用強大的網絡將分散的算力資源匯聚聯通,再通過算網大腦對資源動態全局智能調度和任務分發。算網大腦是算力網絡的智能中樞系統,通過全局算網調度可以提供更低成本的算力服務,打造供需精準匹配的算力供給新生態,支撐全國一體化算力體系構建,賦能千行百業數字化升級。
算力結構優化重構
“人工智能的快速發展驅動算力布局優化重構?!眹覕祿指本珠L夏冰表示,今年以來,DeepSeek等大模型問世,引發全球人工智能領域對算力需求發展變化的新一輪思考。從布局看,以需求適配的大規模集群仍是人工智能發展的戰略重點,人工智能的規模法則依然有效。同時,“規模節點部署+熱點區域優化+邊端適配”的算力布局成為明確趨勢。深刻洞察人工智能技術發展,深入細分應用場景類型,深度推進自主算力的芯片發展,對當前布局算力、優化算力結構愈加重要。
綠色化、智能化趨勢推動算力供給方式重構。發展綠色節能、高效智能的算力已成為產業共識。要實現社會算力的最大化集約應用、普惠供給,需重點解決當前算力供給側余缺并存、中小需求側應用門檻偏高等問題。通過探索開展算網一體智能調度,為重點群體尤其是中小企業提供算力、運力和存力的最優適配方案,實現算力的泛在普惠應用。
場景化應用帶動算力服務模式重構。在人工智能應用牽引下,算力的租賃邏輯和互聯網數據中心商業模式將迎來重構,算網服務正在從傳統的資源式服務向任務式服務、MaSS(模型即服務)服務拓展升級,并從互聯網金融向工業、交通、自然資源等行業深度滲透。算力入戶、入企、入園、入校的應用需求,推動算力服務泛在化、普惠化發展,形成人人可及、處處可用、按需服務的算力發展新生態。
《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》認為,DeepSeek基于算法層面的極大創新,對中國乃至全球的人工智能產業帶來深刻變革,算法成為驅動人工智能發展的核心引擎,正牽引著算力發展,也驅動了計算架構和數據中心變革。
其中,在計算架構方面,為了滿足大模型對計算資源的高需求,提升單節點的計算性能變得至關重要。在數據中心方面,節點故障率隨著集群規模增長而上升,數據中心需要更加高效的監控體系和先進的故障恢復機制。此外,部分智算中心出現了在實際運營中算力利用率未達預期的情況,智算中心發展需要解決算力資源利用率低的問題。
降低算力利用成本
企業應用人工智能大模型后,算力需求增長迅猛,需系統性規劃以平衡性能與成本。360集團創始人周鴻祎認為,企業應用人工智能時,基座大模型的選擇至關重要。應首選可專有化、私有化部署的大模型,既能防止數據泄露、響應迅速,又可定制對接企業知識庫,且因為模型開源免費,成本近乎為零。在選好基座模型后就要規劃算力。由于企業內通常是多個模型協同工作,所以一般采用分布式算力網絡。大型企業可自建算力中心或購買一體機,中小企業則可在電腦上部署蒸餾模型,即減少模型的計算量和存儲需求,同時保持較高的性能。
中央網信辦信息化發展局副局長方新平表示,應加強通算、智算、超算多元算力的融合發展,進一步優化算力資源結構,提高算力利用水平,降低算力利用成本。
“國家數據局將持續深化數據要素市場化配置改革。繼續開展先行先試,發揮市場在資源配置中的決定性作用,擴大公共傳輸通道試點應用范圍,多路徑降低中小企業算力使用成本,形成政府與市場高效協同配置資源的合力。”夏冰說。
楊杰介紹,中國移動將建設超大規模的“算力工廠”。推動萬卡級、千卡級智算中心的倍增擴容,積極開展十萬卡智算中心前瞻研究,建設“集中化+分布式”推理算力資源,形成“中心集約、邊緣泛在、中訓邊推、訓推一體”的智算體系。
方新平建議,加大算力高質量供給,夯實算力基礎底座。加快算力核心軟硬件研發,推動集成電路、并行架構、高速存儲等關鍵技術突破,加快算力計算、算力調度、智能運營等技術發展,推動算力技術系統性創新,持續優化算力基礎設施布局,促進東中西部聯動互補。
“我們將堅持全國多元算力一體化、東中西部算力一體化等5個統籌,優化全國算力資源布局,推動算力布局與區域經濟社會協調發展、算力基礎設施建設與能源等的安全協同布局?!毕谋f。(記者 黃 鑫)
來源:經濟日報
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