當英偉達創始人黃仁勛在今年5月高喊出“生成式AI的引爆點正在到來”時，一場圍繞全球算力產業鏈的競逐也在同時進行。

“中國的算力產業已初具規模，服務器、計算機、智能手機等計算類產品產量全球第一。從算力總規模來看，位居全球第二?！?月19日，工業和信息化部黨組書記、部長金壯龍在2023中國算力（基礎設施）大會上表示，算力已成為數字經濟時代的關鍵生產力，是全社會數字化、智能化轉型的重要基石，要加快關鍵技術攻關。

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身處產業鏈中的企業們也在感受著這場算力革命帶來的機會?！按蠹叶荚跔幭瓤趾蟮牟季?。”超聚變的一名管理人員對記者表示，無論是智算還是具體到大模型算力上，國內(企業)的投入和部署的規模速度都在加快。

AI算力需求“跳變”

作為數字經濟時代的重要生產力，2022年我國算力核心產業規模已達到1.8萬億元。

根據《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示，IT支出每投入1美元，可以拉動15美元的數字經濟產出，同時也可拉動29美元的GDP產出。換言之，國家的計算力指數每提高1點，數字經濟將增長3.6‰，GDP將增長1.7‰。

在工信部19日公布的最新數據中，截至目前，全國在用數據中心機架總規模超過760萬標準機架，算力總規模達到1.97萬億億次浮點運算（197EFLOPS），位居全球第二。此外，圍繞算力樞紐節點建設130條干線光纜，數據傳輸性能大幅改善。

在2022年年底，我國在用標準機架超過650萬架，算力總規模為180EFLOPS。相較之下，今年前八個月兩項數據分別增長了16%和9.4%。而據IDC數據顯示，受AI影響，從2022年到2026年，中國區人工智能算力規模年復合增長率將達到52.3%。

“格局重塑的大門已經打開，國內計算產業正在發生前所未有的重大變化?！背圩兌麻L兼CEO劉宏云用“跳變”來形容當前的行業狀態。他認為，大模型正在催生更多的AI算力需求，進入“智算”時代。

“語言大模型參數量從2018年億級發展到21年GPT-3的千億級別，5年增長1000倍，與之對應，這些模型對算力的需求每18個月增長10倍，是摩爾定律的5倍。近年來借助稀疏計算MoE理論，更出現了萬億參數甚至百萬億參數的語言大模型?！眲⒑暝圃谝粓龊献骰锇榉鍟媳硎?，多模態AI的興起，將帶來更加復雜的模型，以及更加龐大的算力需求。大模型于AI如同大地于各種動植物，具備極大提升AI的開發和應用的速度和質量。

超聚變所處的行業是算力產業鏈上的“服務器”環節。目前，該公司在行業的份額達到了前二，僅次于浪潮。

對于像超聚變這樣的算力產業鏈玩家而言，AI時代下萬億級參數大模型正在不斷涌現，多樣性算力需求也在增長。

據天眼查向記者提供的數據，截止2023年上半年，與“大模型”直接相關的融資事件20余起，與大模型相關的專利申請數量40余項。以GPT為代表的大模型時代里，語音、圖片、視頻等多模態AI技術快速崛起，塑造了更廣的數據形態。

隨著AI大模型進入行業，帶去的算力也將體現在政務、工業、交通、醫療等行業領域。記者注意到，從去年開始，已有包括河南、杭州、成都、武漢、上海、寧夏等地接連出臺政策支持算力發展，以推動互聯網、大數據、人工智能等技術與實體經濟深度融合。

關鍵點有哪些？挑戰又在哪？

但算力產業在快速發展的同時，也面臨著風險和挑戰，比如算力能耗和算力不足的問題。

行業中曾有統計，在1000張英偉達V100 GPU上訓練GPT-3大模型共需14.8天，在數據中心PUE為1.1的條件下，總能耗將達到1287MWh，以2021年中國人均生活用電水平計算，單次大模型訓練耗電相當于一個人4年的生活用電總量。

此外，算力市場仍存在需求與供給之間的鴻溝。據研究機構預測，未來三年新產生的數據量將超過過去三十年的總和。然而，數據總量在增長，真正被有效利用的數據占比卻微不足道。而在關鍵技術上，比如服務器芯片領域，無論是通用處理器還是加速處理器，英特爾（Intel）、AMD和英偉達占據國內85%以上的服務器芯片市場，高性能芯片的供給不足。

“算力需求的變化也在倒逼著我們必須要往上游走，聯合生態合作伙伴圍繞服務器底座進行架構的重塑?！背圩內騇arketing與銷售服務部總裁張小華對記者表示，算力產業最為關鍵的是生態產業鏈合作伙伴的共識和推進。

“生態我們定義了多個維度，銷售、服務、上游供應商、聯合創新實驗室、軟件服務提供商以及行業標準組織，并從體系、激勵、權益、支持、服務等方面為合作伙伴業務提供支撐。”張小華對記者表示，內部目前采用的“雙生態”模式。一方面是與全球頭部部件與原材料供應商合作。另一方面，通過自有操作系統、虛擬化等技術實現國內硬件和軟件產品的自由組合。

除了部署軟硬件生態外，在算力功耗的解決上，中國廠商也在積極布局，其中液冷技術成為攻堅的方向。

目前，包括阿里、騰訊等互聯網廠商，超聚變、浪潮信息、曙光等服務器廠商先后投入液冷設備建設隊伍中。而為了解決能耗問題，三大運營商規劃到2025年開展液冷的規模應用，50%以上數據中心項目將采用液冷技術。

“從整個液冷架構到液冷的實現，再到液冷傳輸過程當中所涉及的最關鍵的散熱環節，技術迭代到了第四代?！睆埿∪A對記者表示，研發節奏是產品一代，研究一代，運營一代。目前已經聯合多個產業伙伴成立10家XLab聯合創新實驗室，覆蓋材料到器件、板級部件級到設備級、生態到數據中心的各層面關鍵技術。

“技術突破是算力發展的根本，要密切跟蹤全球技術演進和產業發展趨勢?！苯饓妖堅谒懔Υ髸媳硎?，要加強系統性創新，牢牢掌握發展主導權。

此前，工信部計劃出臺推動算力基礎設施高質量發展的政策文件，進一步強化頂層設計，增強自主創新能力，提升算力綜合供給。

在此次大會上，金壯龍強調，我國算力產業已初具規模，高算力芯片加速迭代升級，一批行業骨干企業茁壯成長，（接下來）將開展“算力強基揭榜掛帥”，充分發揮“鏈主”企業牽引作用，圍繞計算、網絡、存儲等關鍵環節，匯聚科技力量，加大研發投入，盡快突破一批標志性的技術產品和方案，加快新技術、新產品落地應用。