人工智能算力高质量发展评估体系报告-46页_2mb

人工智能算力高质量发展评估体系报告总结

1. 发展现状及挑战

• 政策导向明确：各国政府通过战略规划和政策支持，推动算力建设。中国发布《数字中国建设整体布局规划》等多项政策，强调算力基础设施建设，加快“东数西算”工程。
• 技术突破：生成式AI技术快速发展，大模型参数量年均增长400%，带动AI算力需求爆发式增长。算力资源调度、系统优化等问题仍需解决。
• 市场投资加大：全球算力投资持续增加，科技巨头构建大规模智算集群，如Meta、特斯拉等，推动算力普适普惠。
• 智能算力增长迅速：截至2023年底，全球智能算力规模达335 EFLOPS，同比增速达136%，显著超过整体算力增速。

2. 面临挑战

• 算力供给不足：供需匹配不均衡，资源利用率低，芯片与模型适配性差。
• 智能水平低：传统架构难以满足多元AI应用场景，需先进计算架构提升算力智能性。
• 能源消耗巨大：算力中心能耗快速增长，绿色低碳成为关键问题。
• 多样化需求提升：中小企业算力获取成本高，生态兼容性问题突出。
• 供应链和生态不完善：硬件生态封闭，应用迁移难度大。
• 性能评估不足：现有评估体系单一，缺乏对实际应用效果的全面衡量。

3. 定义内涵及特征
高质量算力是基于人工智能理论、采用先进计算架构的高水平计算能力，具备六大特征：

• 高算效：设计与运行的计算效率“双优”。
• 高智效：兼顾高效和智能的AI业务支撑能力。
• 高碳效：低碳前提下最大化算力输出。
• 可获得：普适应用场景与普惠使用成本。
• 可持续：技术兼容、供应链完备、产业生态开放。
• 可评估：多元评估体系反映实际应用水平。

4. 发展路径及展望
高质量算力发展需从六大路径出发：

• 系统设计：提升算效，优化算力生产、聚合、调度和释放。
• 协同驱动：强化算力、算法、数据协同，软硬件联合优化。
• 全生命周期管理：推动节能降碳，实现全生命周期低碳管理。
• 基建先行：以智算中心为建设重点，推动算力普适普惠。
• 繁荣生态：开放解耦、标准化建设、合作共创，促进产业可持续发展。
• 多元评估：以实测性能和节能降碳为核心，构建全面评估体系。

5. 评估体系探索
评估体系从算效水平、智效水平、碳效水平、可获得水平、可持续水平五个维度构建“五位一体”体系，涵盖12个核心指标，旨在全面、客观评价算力质量及发展方向。

总结：当前全球算力正经历从“量”到“质”的升级，中国通过政策引导与技术突破积极接棒行业演进。在政策红利、技术变革和智能应用场景下，中国算力产业正迈向高质量可持续发展阶段。