每秒百亿★✿★✿、千亿次的浮点运算能力★✿★✿，拍字节（PB）级的数据存储规模……许多人可能对这些指标没有太多概念★✿★✿，但如果说起春节档电影中的特效★✿★✿、渲染和如今我们经常使用的生成式人工智能★✿★✿、人脸识别★✿★✿、即时翻译等★✿★✿，人们应该不会陌生★✿★✿。
近日凯发k8国际★✿★✿，国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布《2025中国人工智能计算力发展评估报告》（以下简称《报告》）★✿★✿。《报告》显示★✿★✿，大模型和生成式人工智能推高算力需求★✿★✿，我国智能算力增速高于预期★✿★✿。2024年★✿★✿，我国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒(EFLOPS)★✿★✿，同比增长74.1%★✿★✿；市场规模达到190亿美元★✿★✿，同比增长86.9%★✿★✿。
在山东济南一个大型智算中心建设现场★✿★✿，一个个集装箱“大块头”在吊臂的牵引下缓缓上升★✿★✿、移动凯发k8国际★✿★✿，最终在预定位置落地★✿★✿。智能计算中心像“搭积木”一样★✿★✿，很快拼接成型日本樱花vpsv2ex★✿★✿、完成搭建★✿★✿。
由119个预制化集装箱拼接而成★✿★✿，总功耗达到10兆瓦★✿★✿，电能利用效率（PUE）降至1.1以下★✿★✿，结构材料80%可循环利用★✿★✿，运维基本实现自动化★✿★✿、智能化……这座浪潮信息元脑“算力工厂”从开始建设到正式投运★✿★✿，仅用了120天★✿★✿。
作为数字经济发展的重要底座★✿★✿，算力主要分为超算算力★✿★✿、通用算力和智算算力等类型★✿★✿。其中★✿★✿，超算算力通常以超级计算机为载体日本樱花vpsv2ex★✿★✿，主要用于尖端科研领域★✿★✿；通用算力一般由CPU（中央处理器）承担主计算工作★✿★✿，适用范围较广★✿★✿；智能算力则专为人工智能应用设计★✿★✿，支持AI算法模型训练与运行★✿★✿，GPU（图形处理器）在其中发挥关键作用★✿★✿。
当前★✿★✿，随着大模型★✿★✿、生成式人工智能蓬勃发展★✿★✿，算力结构进一步演化★✿★✿，对智能算力的需求与日俱增★✿★✿。120天建成的“算力工厂”★✿★✿，正是中国智能算力规模快速增长的缩影★✿★✿。
“2024年★✿★✿，中国智能算力增速是同期通用算力的3倍以上★✿★✿。”国际数据公司（IDC）中国副总裁周震刚介绍★✿★✿。
近年来★✿★✿，从国家到地方再到各类经营主体★✿★✿，都在大力推进算力资源布局建设凯发k8国际★✿★✿，一系列利好措施的推动下★✿★✿，中国智算算力规模不断增长★✿★✿，服务模式持续完善★✿★✿，软硬件生态逐步构建凯发k8国际★✿★✿，绿色低碳发展格局加速形成★✿★✿。
“在庞大的数据和算力推动下★✿★✿，人工智能的综合表现得到了显著提升★✿★✿。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯表示★✿★✿，以基础语言模型为例★✿★✿，其通过不断扩展和优化★✿★✿，在各类自然语言处理任务上均取得了更好的效果★✿★✿。同时★✿★✿，多模态模型在视觉理解上的进展也相当显著★✿★✿。
周震刚说★✿★✿，预计未来两年★✿★✿，中国智能算力规模仍将保持高速增长日本樱花vpsv2ex★✿★✿，其中2025年将较2024年增长43%★✿★✿，2026年中国智能算力规模将达到2024年的两倍★✿★✿。
当前★✿★✿，智能算力行业落地应用速度加快★✿★✿，大量企业主动“拥抱”大模型★✿★✿。《报告》显示★✿★✿，42%的企业开始进行大模型的初步测试和重点概念验证日本樱花vpsv2ex★✿★✿，17%的企业已经将技术引入生产阶段★✿★✿，并应用于实际业务中★✿★✿。
制造业场景复杂★✿★✿、门类繁多★✿★✿，数据量庞大且碎片化严重★✿★✿，大模型在制造业面临落地难★✿★✿、成本高等问题★✿★✿。“比如在质检领域★✿★✿，要获取全部的缺陷样本非常困难★✿★✿。”思谋科技创始人贾佳亚介绍★✿★✿，针对这一问题★✿★✿，公司发布了面向高端制造的工业多模态大模型★✿★✿，它可以通过理解和学习少量实际缺陷图片★✿★✿，依据文本描述生成真实的缺陷图像日本樱花vpsv2ex★✿★✿，从而辅助训练缺陷检测模型★✿★✿，提升质检效果凯发k8国际★✿★✿。
“过去★✿★✿，收集各种缺陷类型需要工厂生产线运转两三个月★✿★✿；如今★✿★✿，借助大模型的深度学习能力★✿★✿，只需要一个星期甚至更短的时间凯发k8国际★✿★✿。”贾佳亚说★✿★✿，该大模型已累计生成上百种缺陷类型★✿★✿，在消费电子和新能源等领域实现了应用★✿★✿。
对大模型及生成式人工智能需求的日益增长凯发k8国际★✿★✿，正显著推动我国人工智能算力基础设施的快速发展日本樱花vpsv2ex★✿★✿，促使企业通过应用高性能计算设备★✿★✿、优化数据中心基础设施日本樱花vpsv2ex★✿★✿、提升存储和网络能力等★✿★✿，进一步支持复杂的人工智能运算任务★✿★✿。
除了自建智能算力基础设施★✿★✿，很多企业也通过购买云计算服务的方式★✿★✿，来实现智能化转型★✿★✿。华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏介绍★✿★✿，华为云推出人工智能云服务★✿★✿，并构建了相应的大模型工具链★✿★✿，让企业在无需改造★✿★✿、自建机房或运营维护人工智能算力基础设施的情况下★✿★✿，就能使用大模型来适配不同场景需求★✿★✿。目前★✿★✿，华为云盘古大模型已在30多个行业★✿★✿、400多个场景中落地★✿★✿，覆盖制造★✿★✿、医药研发★✿★✿、煤矿★✿★✿、钢铁等多个行业领域★✿★✿。
“当前★✿★✿，人工智能在互联网★✿★✿、金融★✿★✿、制造等领域的渗透度持续增加★✿★✿，不仅反映了市场对先进人工智能技术的迫切需求★✿★✿，也体现了中国企业在全球人工智能竞赛中的积极布局和投入★✿★✿。”周震刚说★✿★✿。
流淌在群山间的蓬勃算力驱动着文化创新★✿★✿。在贵州贵安新区超级计算中心内★✿★✿，一排排服务器机柜整齐矗立凯发k8国际★✿★✿、高速运转★✿★✿。1秒钟★✿★✿，数据在这里就可运算3亿亿次★✿★✿。它与北京★✿★✿、上海日本樱花vpsv2ex★✿★✿、广州等38座城市实现了网络直联★✿★✿，省内单向时延为3毫秒★✿★✿、至粤港澳大湾区也仅需10毫秒★✿★✿。
将三维场景中的模型按照设定好的环境★✿★✿、灯光★✿★✿、材质及渲染参数★✿★✿，以逼真的方式呈现在二维屏幕上……影视作品中纤毫毕现的细节★✿★✿、精彩绝伦的画面都离不开渲染★✿★✿，而智能算力的发展★✿★✿，为其提供了算力保障★✿★✿。
贵安新区科创产业发展有限公司技术研发部项目经理刘廷娟介绍★✿★✿：“今年春节电影档★✿★✿，我们为《哪吒之魔童闹海》中的1900多个特效镜头提供了渲染算力支持★✿★✿。”
“一部三维动画影视作品的数据素材量有可能超过250TB★✿★✿，假设用一台工作站来渲染★✿★✿，需要约600年的时间才能完成★✿★✿。但如果采用成千上万台服务器同时渲染★✿★✿，就只要几个月时间★✿★✿。”贵安新区科创产业发展有限公司综合部部长彭本黔说★✿★✿，除了缩短制作周期★✿★✿，强大的算力加持也让影片质量更有保障★✿★✿。
“金融行业需要高安全性和低延迟的计算环境★✿★✿，医疗行业需要处理大量医学影像数据★✿★✿，制造业需要实现实时生产优化★✿★✿，互联网行业需要处理大规模用户数据和内容推荐等★✿★✿。”浪潮信息高级副总裁刘军举例★✿★✿，这些需求对算力底层架构提出了高性能★✿★✿、低延迟★✿★✿、高安全性★✿★✿、可扩展性和成本效益等新要求★✿★✿。
“通过资源池化★✿★✿、智能调度★✿★✿、多租户支持★✿★✿、异构计算和边缘计算等技术★✿★✿，人工智能算力基础设施能够灵活应对这些需求★✿★✿，确保资源的高效利用和业务的稳定运行★✿★✿，从而推动人工智能技术在各行业的广泛应用★✿★✿。”刘军说★✿★✿。
专家表示★✿★✿，经历了一定时间的算力规模积累后★✿★✿，中国算力产业的发展需要实现从量变到质变的跨越★✿★✿。在持续扩大算力规模★✿★✿、达成供需平衡的同时★✿★✿，还需要解决各行业应用算力中的难点★✿★✿，以实现从扩大算力规模到高质量释放算力价值的转变★✿★✿。
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