人工智能算力基础设施赋能研究报告_2025_年_38页_1mb

人工智能算力基础设施赋能研究报告（2025年）总结

报告概述

该报告聚焦人工智能算力基础设施（以智算中心为核心）的赋能，强调从“建得好”向“用得好”转型。核心分析需求场景、关键能力与落地生态，旨在释放算力基础设施效能，推动AI与实体经济深度融合。关键挑战包括利用负载差异和赋能价值提升不足。

主要趋势

1. 技术创新：智算中心向超大规模集群化、绿色低碳化、高速互联化演进。例如，华为昇腾超节点提升通信带宽，中国移动建设H粤港澳大湾区算力网络。
2. 布局优化：全国一体化算力网和“东数西算”战略促进协调发展，2025年枢纽节点算力规模达215.5EFlops。
3. 产业升级：产业链国产化加速，2024年AI算力市场规模190亿美元，增长率86.9%。

核心要素分析

• 需求场景：
  • 大模型预训练：需EFlops级算力，支撑千亿至万亿参数训练。
  • 大模型微调：用百P级算力，针对百亿级参数模型。
  • 大模型推理：强调低延迟，分类场景如网页助手需云侧推理，医疗AI应用需高稳定网络。
• 关键能力：
  • 训练场景：关注集群线性加速比（如91%）、MFU利用率（40-50%）和硬件兼容性。
  • 推理场景：要求高吞吐和低延迟，需优化通信带宽和内存管理。
  • 创新服务：提供云服务、模型迁移工具；运营保障包括安全合规和算力调度。
• 落地生态：需数据、算法、跨域算力和行业场景主体协同。例如，智算中心与政府数据平台、AI企业合作激活数据价值。

发展展望

• 场景：需求更多元、复杂，需高性能算力和云边端协同。
• 能力：从硬件堆砌转向服务提升，强化池化共享和软性服务能力。
• 生态：聚合约900个生态伙伴，推动央地合作和产业聚合。

总之，智算中心赋能需明确场景定位、聚焦关键能力、聚合多元生态，以支持AI技术全面发展。