转自:千龙网
算力作为数字经济时代的核心生产力,对推动技术产业进步、加速数字技术与实体经济深度融合发挥着重要作用,其战略性地位和支撑性作用愈加凸显。工业和信息化部最新数据显示,2024年,在用算力中心标准机架数超过880万架,算力规模较2023年底增长16.5%。
专家认为,随着“东数西算”工程深入推进,8个国家算力枢纽节点有序建设,我国算力产业迎来量质齐升的良好发展局面,为发挥数据要素价值、建设数据基础设施奠定了重要基础,有效赋能各行业各领域多场景应用。
供给水平稳步提升
中国信息通信研究院日前发布的《先进计算暨算力发展指数蓝皮书(2024年)》提出,我国实现了算力规模和供给水平稳步提升,发展环境持续优化。2016年至2023年,算力规模年均增长46%;国家、地方、企业等进一步加大算力投入力度,助推计算技术产业发展。截至2024年6月底,“东数西算”八大节点投资超435亿元,带动投资超2000亿元。
技术方面,先后涌现一批先进计算技术创新成果,算法模型、计算芯片、计算软件、系统平台等环节持续取得突破并投入应用,计算机相关专利申请数连续4年突破3万件,前沿计算技术研发和产业化不断推进;产业方面,国内已形成覆盖底层软硬件、整机系统及平台应用的完整产业生态,整机市场份额不断攀升,国内市场占比连续两年超80%。
为推动算力产业快速发展,国家层面接连出台支持政策。2023年12月,《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》印发,旨在建成普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系;一年后,国家发展改革委等部门联合发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》,提出要发展通算、智算、超算等多元化算力资源,支持企业参与算力全产业链生态建设,构建一体化高质量算力供给体系。
“我们部署统筹通用算力、智能算力、超级算力协同计算,统筹东中西部地区及大中小城市协同布局,统筹算力、数据、算法协同应用,统筹算力和绿色电力协同建设,统筹算力发展和安全协同保障5项重点任务。”国家数据局数字科技和基础设施建设司司长杜巍表示,全国一体化算力网是“东数西算”工程的拓展和深化,要形成跨地区、跨部门发展合力,为全社会生产生活提供普惠、易用、低价、绿色、安全的公共计算服务。下一步,将推动多源异构算力协同发展,促进各类新增算力向国家枢纽节点集聚;引导电信运营商提升“公共传输通道”效能,推进算网深度融合;实现数据可信流通,提升数据处理能力和治理水平;强化枢纽节点与非枢纽节点的协同联动,支持绿电资源丰富的中西部非枢纽节点融入全国一体化算力网建设;推动提升全国一体化算力网安全防护能力,促进高质量发展和高水平安全良性互动。
应用场景日益丰富
传统印染行业市场竞争激烈,高能耗、温室气体排放量大等压力常常困扰企业,绿色化、智能化转型迫在眉睫。作为一家印染企业,郎溪远华纺织有限公司一度面临类似的节能降碳难题:蒸汽价格高导致能源成本居高不下;缺乏用能监测设备,无法精确掌握印染环节耗能水平和染液加热运行状态等。
为此,公司与新奥泛能网合作,实施染缸智能控制节能改造,在每台染缸上增加微型天然气直燃机,将蒸汽间接加热染液的方式更换为燃气直接加热,提升能源转换效率,有效减少热能在传输过程中的损失。同时,给每台染缸配备能碳智控一体机,结合人工智能技术对终端燃烧器、控制器、染缸等设备进行动态预测性调节,实现感知—预测—分析—优化执行的智能生产。在提升一次染色成功率和品质的基础上,降低染布能耗,每年可减少24万吨二氧化碳排放。
近年来,算力应用已经从互联网、电子政务等领域向制造、能源、金融等行业拓展。“智能机器人(20.730, 1.36, 7.02%)依靠算力实现精准操作,大幅提升制造业生产效率和质量。银行能够更准确评估客户信用风险并提供个性化服务。”赛迪智库未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙介绍,农业领域结合算力与物联网技术,可实现农田精准监测和作业自动化控制,提高农作物产量并降低人力成本。在科研领域,航空航天、生物医药等行业需要强大算力进行复杂科学计算和模拟,以加快研发进程、提高成功率。
值得关注的是,随着大模型时代到来,人工智能技术加速迭代,持续推动各行业发展路径变革。在制造业领域,从研发设计到质量检测,再到安全巡检以及经营管理,大模型均有应用落地。面向消费侧,大模型应用更强调普惠适用和创意生成。对话助手类产品热度不减,创新应用不断涌现并逐渐成为用户使用重点。
“尽管大模型技术在多个行业取得了显著成效,但在落地过程中仍面临一些堵点和卡点,需要进一步攻克。”钟新龙认为,在数据方面,部分行业存在数据稀缺、复杂和安全性的挑战。此外,由于大模型是通用模型,在应用到具体行业时,需要进行大量微调、优化工作,但部分行业的特殊性和复杂性使得模型适配难度较大,无法满足行业个性化需求。
专家建议,要鼓励产学研合作,共同构建标注详尽的专用数据集,特别是在医疗、金融、教育等专业领域,通过政府引导资金支持数据集建设项目;通过对场景业务分类分级,精细化选择适合采取公有云模式的大模型应用场景,让大模型在更多场景先落地应用,再逐步完善优化,带动行业企业更便捷高效应用。
智能算力快速增长
当前,大模型等人工智能技术得到深度开发和应用,引领智能算力迎来更快速增长。中国信通院测算,2023年智能算力规模达到289.4EFlops,同比增长62%,在我国算力中占比达66.5%,成为算力增长最重要的部分。“数据显示,人工智能所需要的算力预计每100天就会翻番。各行业强烈的数字化转型需求,使得智能计算成为算力增长主要驱动力(7.350, 0.08, 1.10%)。”钟新龙说。
《中国算力发展报告(2024年)》显示,国内建成、在建、拟建的智算中心已达百余家,遍布30座城市。浪潮信息(63.610, 0.47, 0.74%)相关负责人告诉记者,传统数据中心长周期建设模式,已无法满足算力快速迭代、应用创新加速、业务即时上线的迫切需求。智能算力需要从预制化、模块化、高密化、绿色化等方面着手,实现智算中心快速交付、高密度部署和绿色降碳,算力工厂的模式将成为智算中心建设主要方向之一。
2025年1月,浪潮信息发布由119个预制化集装箱拼接而成的算力工厂,总功耗达10兆瓦。该工厂通过预制化、模块化的基建模式,将同等规模智算中心的建设周期从18个月缩短至4个月,4个箱体即可实现千卡规模AI算力;部署高密智算算力仓,包括50千瓦负载的风冷机柜和130千瓦负载的液冷机柜,具备快速交付、高效节能、按需定制等优势,满足智能算力发展需求。
但也要看到,算力产业在发展过程中仍存在算力布局不合理、应用深度广度不足、使用门槛高、产业链各环节协同不畅等问题,产业活力有待进一步激发。
国家发展改革委高技术司副司长赵志丹建议,要强化算力中心统筹布局,推动东中西部算力协同发展,实现国家枢纽节点算力资源供给与各地区算力需求高效匹配;深化算力与行业融合应用;打造低成本、高品质、易使用的算力服务供给体系,推动各级各类数据基础设施用好国家枢纽节点算力资源,提升数据多样化处理能力,促进数据可信流通和商业化应用。
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