2024-09-28-中国信通院-智算基础设施发展研究报告（2024年）_29页_1mb

智算基础设施发展研究报告（2024年）总结

一、概述

智算基础设施即人工智能算力基础设施，涵盖芯片级、服务器节点级和集群级三个部署层级。当前GPU在AI算力中占据主导地位，国内企业如华为、寒武纪、海光等也在加速发展国产化算力芯片。智算基础设施正朝着规模化、高性能、绿色化方向发展，服务于AI模型训练与推理需求。

二、供需布局

智算基础设施的建设和运营主体主要包括地方政府、电信运营商和云厂商。根据对主流大模型的训练算力需求分析，参数量越大，所需算力越多，万卡集群成为基础大模型训练的标配。同时，随着大模型推理应用的普及，推理智算需求呈现爆发式增长。区域层面，智算中心布局形成了“核心区域+重点区域+活力区域”的三级体系，各区域根据自身需求和产业特点，配置不同规模的算力中心。

三、能力要求

智算基础设施的核心能力包括：

1. 算力有效性：关注集群算力利用率，提升模型训练和推理的效率。
2. 集群稳定性：保障大模型训练过程中底层硬件和网络环境的稳定，减少故障处理时间。
3. 绿色低碳性：采用液冷技术和智能化能耗管控，降低数据中心能耗和碳排放。
4. 服务易用性：提供云化服务、全栈生态支持，降低用户使用门槛，满足广泛场景需求。

四、赋能模式

智算基础设施在全国范围内探索多样化的赋能路径：

1. 产研合作行业大模型：如大连、西安等地与科研机构、头部企业联合研发行业大模型，推进产业化落地。
2. 龙头引领联合创新：云厂商联合高校、科研机构成立创新联合体，推动AI技术突破与行业应用普及。
3. 央国企示范应用发展：为央企国企提供国产化AI全栈解决方案，支持信创适配和智能化转型。
4. 超智融合算力生态：融合智能计算与高性能计算，拓展更广泛的应用场景，如社会治理、科学研究等。

五、发展建议

报告提出三点建议：

1. 投资布局分类引导：国家级超大规模智算中心应由国家统筹或头部企业主导；地方智算中心则聚焦行业大模型落地，避免重复建设。
2. 加强能力标准化建设：推出智算基础设施引导性规范，推动算力有效性、稳定性、绿色低碳性与服务易用性等方面的标准制定。
3. 推动要素联合创新：以政府、企业、科研院校为核心，组建“AI全要素创新联合体”，推动数据、算法、算力等资源的协同发展。

总体来说，智算基础设施在支撑人工智能技术发展和赋能产业升级方面具有关键作用。未来需加强标准化、提升核心能力，并通过多元化的运营模式推动全社会AI应用的普及与发展。