2024人工智能算力高质量发展评估体系报告-浪潮信息中国信通院_46页_2mb

报告摘要

人工智能算力高质量发展评估体系报告总结

本报告由浪潮电子信息产业股份有限公司与中国信息通信研究院联合发布，强调算力在人工智能时代的战略价值与发展挑战。报告系统分析了算力基础设施的现状、特征、发展路径及评估体系构建方向，旨在推动算力产业向高质量、可持续方向转型。

发展现状与挑战

政策导向明确
全球各国通过政策支持加速算力竞争力构建。美国2024财年AI领域投入超2511亿美元；欧盟、日本等亦推出相关规划。中国以算力基建为锚点，国家层面发布多项政策（如《数字中国建设整体布局规划》），地方层面如浙江、北京、上海等地均明确算力发展行动计划，形成政策合力。
技术创新与市场扩张
生成式AI技术推动算力需求激增，大模型参数量呈现年均400%增速，AI算力需求超15万倍。算力架构由单一硬件扩展至算法优化、资源调度等系统级优化，但存在通信延迟、利用率不足等瓶颈问题。科技巨头加速万卡级算力集群布局，如Meta、微软、腾讯等，推动产业规模增长。
规模与增速
截至2023年底，全球算力总规模约910EFLOPS，智能算力增速达136%。中国智能算力占整体算力比重近30%，但算力效率与绿色化水平仍需提升。
发展水平转向“质”
算力发展从规模扩张转向质量提升，注重软硬协同、服务驱动模式，推动算力与产业深度融合。但面临算效、智效、碳效不足等关键问题。
主要挑战
- 供给不足：大模型训练需求激增，算力供给与需求不匹配，存在资源浪费。
- 智能水平低：传统芯片难以满足AI低时延、高能效需求，需突破架构限制。
- 能源压力：算力中心能耗高，2030年预计耗电量超4000亿千瓦时，碳排放风险加剧。
- 需求多元化：中小企业算力成本高，资源适配能力不足。
- 供应链缺陷：技术路线分散，生态封闭，导致集成与迁移成本增加。
- 评估体系不完善：现有评估多聚焦单一指标，缺乏对实际应用场景的深度覆盖。

定义与核心特征
高质量算力定义为融合人工智能理论与技术的新型生产力，兼具高算效（设计与运行效率双优）、高智效（AI业务支撑能力）、高碳效（节能降碳）、可获得（普惠成本）、可持续（技术兼容与生态开放）、可评估（多维度应用场景）六大特征，涵盖算力系统设计、资源管理、全生命周期绿色化等关键领域。

发展路径与展望

系统设计优化：通过生产/聚合/调度/释放环节协同，提升算效与资源利用率。
协同驱动智效：推动算力、算法、数据一体化创新，强化AI业务适配能力。
全生命周期碳管理：提升可再生能源使用比例，优化PUE等核心指标，构建绿色供应链。
基建先行普惠化：分层次建设智算中心，推动算力平台化以提高供需匹配效率。
生态繁荣与标准化：开放技术架构，推进产业链标准化，形成资源共享与协同创新生态。
多元评估体系建设：引入实测性能、模算效率等指标，覆盖算力全场景精准评估。

评估体系探索

构建背景：现有评估体系分为规格评估（侧重硬件性能）与综合评估（多维度分析），但均存在局限。需结合政策导向与产业链需求，建立覆盖算效、智效、碳效、可持续、可获得五大维度的“五位一体”评估体系。
构建原则：需遵循导向性、系统性、针对性、全面性、可操作性及可拓展性六大原则。
关键指标：
- 算效水平：理论算效（算力/功耗）、实测性能（AI应用负载处理能力）、资源利用率（IT/硬件使用效率）。
- 智效水平：模算效率（模型精度与硬件适配性）、智能化程度（自动化调度与优化能力）。
- 碳效水平：全生命周期低碳管理（采购、设计至回收）、单位算力碳排放与性能的平衡。
- 可持续水平：技术兼容性、供应链完备度、产业生态开放性。
- 可获得水平：普适能力（多场景适配性）与普惠能力（成本效益分析）。
实施意义：评估体系有助于规范算力产业发展，推动技术创新与资源优化配置，为政策制定、企业决策提供依据，促进算力与实体经济深度融合。