2024年，市場規模達190億美元，同比增長86.9%
智能算力規模增長超七成釋放啥信號(高質量發展看亮點·讀數)
數據來源：國際數據公司(IDC) 制圖：張丹峰核心閱讀
伴隨大模型和生成式人工智能等的發展，我國智能算力規模增長迅速。在一系列利好措施的推動下，各方大力推進算力資源布局建設，智能算力行業落地應用速度不斷加快，反映了市場的迫切需求，也體現了中國企業在全球人工智能競賽中的積極布局和投入。
電影中的特效、渲染和生活中常用的生成式人工智能、人臉識別、即時翻譯等，都離不開智能算力的支撐。當前，大模型和生成式人工智能正不斷提高算力需求。
近日，國際數據公司(IDC)與浪潮信息聯合發布《2025中國人工智能計算力發展評估報告》。報告顯示，我國智能算力增速高于預期。2024年，我國智能算力規模達725.3百億億次/秒(EFLOPS)，同比增長74.1%；市場規模達到190億美元，同比增長86.9%。
算力結構進一步演化，智能算力規模持續擴大
山東濟南，一個大型智算中心的建設現場，一個個集裝箱“大塊頭”在吊臂的牽引下，緩緩上升、移動，最終在預定位置落地。智能計算中心像“搭積木”一樣，很快拼接成型、完成搭建。
這座由119個預制化集裝箱拼接而成的浪潮信息元腦“算力工廠”，從開始建設到正式投運僅用了120天。浪潮信息副總經理趙帥介紹：“我們將機電設備在工廠預集成、預測試，裝到集裝箱里，然后吊裝堆疊，最后接入市電、網絡和水源，即可獨立運行?！?/p>
作為數字經濟發展的重要底座，算力主要分為超算算力、通用算力和智能算力等類型。其中，智能算力專為人工智能應用設計，支持人工智能算法模型訓練與運行。當前，各行各業對智能算力的需求與日俱增。
120天建成的“算力工廠”，是我國智能算力規?？焖僭鲩L的一個縮影?！?024年，中國智能算力增速是同期通用算力的3倍以上?！盜DC中國副總裁周震剛介紹。
近年來，從國家到地方再到各類經營主體，都在大力推進算力資源布局建設。去年的《政府工作報告》提出，“適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業生態?！惫I和信息化部等六部門發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》提出，“逐步合理提升智能算力占比”。一系列利好措施的推動下，我國智能算力規模不斷增長，服務模式持續完善，軟硬件生態逐步構建，綠色低碳發展格局加速形成。
周震剛說：“預計未來兩年，中國智能算力規模仍將保持高速增長，其中2025年將較2024年增長43%，2026年將達到2024年的兩倍?！?/p>
“到2027年，推理算力在國內人工智能算力架構中的占比將大幅提升，會帶動算力結構進一步改變。這有利于推動人工智能大模型商業化落地?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭喝斯ぶ悄苎芯克L魏凱說。
落地應用速度加快，大量企業主動“擁抱”大模型
當前，智能算力行業落地應用速度加快，大量企業主動“擁抱”大模型。IDC開展的一項調研顯示，42%的企業開始進行大模型的初步測試和重點概念驗證，17%的企業已經將技術引入生產階段，并應用于實際業務中。
制造業場景復雜、門類繁多，數據量龐大且碎片化，導致大模型在制造業面臨落地難、成本高等問題?！氨热缭谫|檢領域，我們要獲取全部的缺陷樣本非常困難?！彼贾\科技創始人賈佳亞介紹。
“過去，收集各種缺陷類型，需要工廠的生產線運轉兩三個月；如今，借助我們發布的工業多模態大模型的深度學習能力，一般只需要一個星期甚至更短的時間。”賈佳亞說，這款大模型已累計生成上百種缺陷類型，并在消費電子和新能源等領域廣泛應用。
對大模型及生成式人工智能需求的日益增長，正顯著推動我國人工智能算力基礎設施快速發展，促使企業通過應用高性能計算設備、優化數據中心基礎設施、提升存儲和網絡能力等，進一步支持復雜的人工智能運算任務。
除了自建智能算力基礎設施，很多企業還通過購買云計算服務實現智能化轉型。華為云大數據與人工智能領域總裁尤鵬介紹，華為云盤古大模型已在30多個行業、400多個場景中落地，覆蓋制造、醫藥研發、煤礦、鋼鐵等多個行業領域。
“當前，人工智能在互聯網、金融、制造等領域的滲透度持續增加，不僅反映了市場對先進人工智能技術的迫切需求，還體現了中國企業在全球人工智能競賽中的積極布局和投入?！敝苷饎傉f。
多樣化需求對算力發展提出新要求
按照設定好的環境、燈光、材質及渲染參數，以逼真的方式將三維場景中的模型呈現在二維屏幕上……影視作品中，纖毫畢現的細節、精彩絕倫的畫面，都離不開渲染。智能算力的發展，為其提供了算力保障。
“我們為《哪吒之魔童鬧海》中1900多個特效鏡頭提供了渲染算力的支持?！辟F州貴安新區科創產業發展有限公司技術研發部項目經理劉廷娟介紹，強大的算力支持不僅能縮短影片制作周期，還讓質量更有保障。
算力源自貴安新區超級計算中心，一排排服務器機柜在這里整齊矗立、高速運轉。1秒鐘，數據在這里就可運算3億億次，可與北京、上海、廣州等38座城市實現網絡直聯。
不只在影視渲染領域，當前不同行業和應用場景的多樣化需求，對算力發展提出了新要求。
“金融行業需要高安全性和低延遲的計算環境，醫療行業需要處理大量醫學影像數據，制造業需要實現實時生產優化，互聯網行業需要處理大規模用戶數據和內容推薦等?！崩顺毙畔⒏呒壐笨偛脛④娕e例，這些需求對算力底層架構提出了高性能、低延遲、高安全性、可擴展性和成本效益等要求，“通過資源池化、智能調度、多租戶支持、異構計算和邊緣計算等技術，人工智能算力基礎設施能夠靈活應對這些需求，從而推動人工智能技術在各行業廣泛應用?！?/p>
業內專家表示，在經歷了一定時間的算力規模積累后，中國算力產業的發展關鍵在于如何實現從量變到質變的跨越。在持續擴大算力規模、達成供需平衡的同時，還需要解決各行業應用算力中的難點，比如存、算、網資源不匹配，異構智算的管理與運維難題，算力與真實應用場景之間的深度結合等，以實現從擴大算力規模到高質量釋放算力價值的轉變。
本報記者 谷業凱 程 煥
《人民日報》(2025年02月19日 第 10 版)