AI算力的发展：增量还是提质？

人工智能（AI）作为一项具有工业革命级别影响的重大创新，正在推动各行各业发生深刻的变革。随着AI技术的快速突破和应用的广泛普及，规模效应日益显著，经济社会逐渐从“+AI”向“AI+”转变。这一转变不仅带来了训练算力的爆发式增长，更推动了远超训练的推理算力需求，AI算力组网、算电协同、低碳发展等创新方向成为业界关注的重点。

一、AI算力增长面临的挑战

以生成式人工智能和大模型训练为代表的新需求和新业务的崛起，推动全球智算规模呈现出高速增长的态势。据估算，2023年底全球智能算力规模将达到335EFLOPS，同比增长136%，这一增速远超算力整体的增长速度。

在此大趋势之下，我国算力总量也迅速增长，但在结构上仍存在高性能算力占比偏低的问题，算力产业的发展应在“量的增长”和“质的提升”之间找到平衡点。

二、中国智能算力快速崛起

我国的智能算力占比也在大幅提升。据中国信通院测算，截至2023年底，智能算力规模占整体算力的比例接近30%，显示出显著的增长效应。国家及地方政府层面也在积极推动智算中心的建设，包括北京、河北、广东等地纷纷提出了到2025年智算规模的目标。从区域分布来看，智算中心呈现出集群式发展态势，超过一半集中在我国东部地区。

然而，尽管智能算力需求旺盛，但国内的算力发展仍存在诸多挑战。根据《人工智能算力高质量发展评估体系报告》，我国的算力发展面临供给不足、供需不平衡，智能水平较低，难以满足多元化应用场景的需求。同时，算力发展还面临能源消耗问题，节能降碳刻不容缓。此外，算力供应链尚不完善，生态体系有待构建，性能评价机制较为简单，实际算力性能欠缺等问题亟待解决。

三、高质量算力发展的关键

未来，算力的发展方向应当是高效、智能、可持续，并且易于获得和评估。高效的算力意味着在最大程度上提升算力资源的利用率，解决当前GPU利用率偏低的问题。数据显示，传统智算中心的GPU平均利用率低于30%，提升算效水平将是未来发展的关键。

高智效则指在尽可能小的算力资源消耗下，支撑更高层次的智能表现。目前，大模型的智能能力大幅提升，但其计算效率相对较低。在当前算力供需矛盾突出的背景下，提升大模型的计算效率，做到以更少的算力实现更高的智能，成为智效水平提升的核心目标。

同时，低碳和节能也是高质量算力发展的重要方面。AI算力消耗的能源巨大，实现算力扩展与碳排放控制的平衡，事关未来算力的可持续发展。

随着人工智能的持续变革，社会对高性能、智能算力的需求只会不断增加。我们在加速发展智能算力的同时，也在努力解决算力效率和可持续发展的难题。互联互通不仅要追求量的扩张，同时更要实现质的提升，确保在规模增长的同时，算力的利用效率、智能水平及可持续性达到新的高度。以此帮助企业根据业务需求动态调整计算资源，满足AI模型训练中从少量算力到大规模集群的需求。

客户可以在高峰期租用数百台GPU集群，而在需求降低时释放资源，这种灵活的扩展能力让企业在快速响应业务需求的同时，能够更高效地管理成本和资源。

互联互通公司成立于2005年，是北京中关村的高新技术企业，致力于算网融合的企业数据中心定制，也是业界性价比卓越的算网服务商。一直以来，互联互通基于国内外分布式IDC机房、高品质网络传输和带宽、7×24小时技术团队和持续更新的多点位创新，为政企客户提供IDC托管、IDC租用、AI算力、混合云、互联网专线、信息安全、IT运维、专业评估咨询和规划设计方案等算网融合全链覆盖的技术服务。竭力帮助客户最大化利用算网融合优势，降低成本，提高效能，实现快速发展。