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）摘要

核心背景

报告强调人工智能算力基础设施作为数字经济核心底座的重要性，聚焦智算中心赋能，以解决当前算力利用率低、赋能价值待提升的问题。智算中心服务于大模型训练、微调和推理需求，需根据场景规模选择合适的算力等级。

关键趋势

• 技术创新：智算中心正向超大规模集群化、绿色低碳化和高速互联化发展，例如中国电信“息壤”平台和华为昇腾超节点实现了高性能计算。
• 布局优化：国家政策推动智算中心全国统筹，依托“东数西算”战略，枢纽节点算力规模达数百EFlops，服务于区域特色经济。
• 产业升级：AI算力市场规模快速增长，产业链从硬件国产化到应用落地，运营商和AI企业共同构建算网融合生态。

需求场景

• 大模型预训练：需EFlops级万卡集群，支持千亿级参数模型训练，占总算力消耗90%以上。
• 大模型微调：百P级智算中心可支撑百亿级参数模型适配和优化，加速行业应用。
• 大模型推理：涵盖云侧、移动端和企业侧，强调低延迟、高吞吐，智算中心提供专用加速卡服务。

关键能力

• 基础支撑能力：包括集群算力有效性、稳定性、异构多样性，强化训练和推理性能。
• 创新服务能力：云服务高效性、模型迁移高效性、数据治理多样性，提供全栈AI开发工具。
• 运营保障能力：算力调度灵活性、安全合规性、服务响应时效，促进资源优化和产业协同。

落地生态

• 多方协同：数据、模型、跨域算力、行业场景和区域产业主体合作，形成“算力+场景+服务”闭环。
• 典型案例：例如杭州灵汐类脑智算集群降低推理延迟，宁
  Note: Summarized key points from the report in Markdown format, focusing on essential sections: background, trends, demand scenarios, key capabilities, and ecosystem, ensuring no extra content.
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