2025年新质算力发展白皮书生成式AI驱动算力基础设施向纵深升级

新质算力发展白皮书总结

一、核心背景

• 生成式AI推动算力需求升级，算力市场迎来高质量增长阶段，需求呈现多样化、定制化、精细化特征。

  • 行业大模型、AI智能体深入场景应用，算力需从“大规模”转向“高算效”。
  • IDC数据显示，中国智算服务市场同比增长显著，生成式AI成为主要增长动力。

• 传统算力瓶颈

  • 算力中心普遍存在供需脱节、粗放建设问题：盲目投资、规划不足、资源使用效率低、运维困难。
  • 企业面临五大挑战：算力效率、场景匹配、资源调度、易用性、绿色节能。

二、新质算力解决方案

（1）定义与特性

新质算力从算效提升（大幅提升算效）、体系化管理（覆盖规划、建设、运营、安全全链条）、一体化调度（软硬协同优化）、应用落地优化（平台化与绿色节能）四个维度整合算力资源，推动从算力建设到算效输出的理念转变。

（2）优势与价值

• 集约化：共享部署降低硬件投入，提升资源利用率。
• 服务体验更好：定制化部署+自动化运维，减少人工成本。
• 绿色节能：液冷、太阳能等技术降低PUE，赋能绿色发展目标。
• 行业适配：支持从传统计算到AI推理、训练全场景，满足多行业需求。

三、企业建设路径与评估标准

（1）算力效率雷达框架

IDC联合宁畅提出五维评估体系，指导企业建设高效的算力中心：

• 算力-软硬协同：弹性可扩展、算力调度能力。
• 碳力-绿色节能：全液冷、能耗优化、碳排放管理。
• 存力-高效存储：数据吞吐与冷热分级管理。
• 运力-网络互联：高性能网络负载均衡与通信优化。
• 智力-智能运维：自动化监控与决策支持。

（2）企业实施路径

企业分三阶段推进：

1. 建设规划
   • 明确战略目标、研发投入、组织协同、技术选型。
   • 参考PEEIE标准（产品、效率、工程落地、行业实践、生态建设）进行供应商筛选。
2. 集群部署
   • 分场景选择设备组合（训练、推理、边缘计算等）。
3. 追踪优化
   • 持续数据分析与资源调度优化，形成正向反馈。

四、实践案例聚焦

案例1：某车企客户

• 场景：自动驾驶、智能座舱模型训练与仿真
• 解决方案：宁畅智能融合算力平台（X⁵ G50/U50），NVLink高速互联
• 成效：加速碰撞试验、自动驾驶算法优化、提升用户体验

案例2：某互联网企业客户

• 场景：自研语言、推荐、视觉生成大模型
• 方案：全栈算力产品组合（X⁵ G50/U50+NVIDIA多精度硬件）
• 成效：支撑视频生成模型商业化，形成差异化业务增长

五、IDC建议与未来展望

• 政策动向：国家“东数西算”战略推动算力全国布局，行业需关注技术协同、绿色低碳与产业生态建设。
• 企业建议：根据自身需求，结合算力效率雷达与PEEIE标准选型，重点实践新质算力建设路径，应采用“分阶段、软硬一体化、绿色优先”策略。