中國智算增速超過65%，國產企業“跑步入場”

隨着科技的發展，計算機的總算力成爲國家間競爭的重要指標。人工智能、雲計算等突破性技術發展的成敗，在很大程度上也將取決於算力體系的能力。

在日前舉行的2024中國算力大會上，工業和信息化部總工程師趙志國公佈了我國算力產業的進展。他表示，在用算力中心機架總規模已超過830萬標準機架，算力總規模達246EFLOPS，位居世界前列。

目前，中國與美國位列全球算力基礎設施規模的前兩名，而在大模型的驅動下，國產算力需求在過去一年經歷了爆發式增長，對智算的需求也快速上升。根據中國信息通信研究院發佈的數據，截至今年6月底，我國智算算力同比增速超過65%。

“明年全國算力目標超過300EFlops，智算比例將達到35%。”一名參會的國產企業對第一財經記者表示，國內企業在大模型算力領域面臨的商業機會已經逐步明朗。

國產算力份額追趕

智能算力正在成爲我國算力發展的重要引擎和支撐。

根據中國信息通信研究院測算，截至2023年底，全球算力基礎設施總規模達到910EFLOPS（FP32），同比增長40%。其中，美國、中國、日本、德國、英國、加拿大的算力佔比分別爲32%、26%、5%、4%、3%、3%，全球超過70%的算力集中在上述六個國家。

“從人工智能模型角度看，2003年到2023年20年間智能算力需求增長百億倍，這是構成目前算力增長最主要的驅動力。”中國信息通信研究院院長餘曉暉在算力大會演講中表示，除了算力增長65%外，去年我國存力規模也達到了1200EB，同比增加20%。此外，60%以上省市可5ms達到至少1個算力樞紐集羣。

身處產業鏈中的企業們也在感受着這場算力革命帶來的機會。

AI算力目前有由基礎硬件、基礎軟件、基礎設施構成的上游產業，也包括由第三方數據中心、雲計算服務、網絡運營服務、IT外包服務、系統集成服務構成的中游產業，以及由互聯網、製造業、金融、能源等各行業企業用戶構成的下游產業。

相較於中下游，行業對於上游的算力基礎設施投入顯得更爲迫切，國產AI芯片、AI服務器、智算中心等在過去一年迎來了破局機會。

“今年我們預計營業額將達到400多億元，而在三年前，這一數字只有100億元。”超聚變董事長兼CEO劉宏雲在計算大會上表示，來自於生成式AI重構業務架構、AI與數據的深度治理和整合的訴求正在不斷涌現。

在他看來，國內的AI算力生態和路線相對是多樣化的，大模型正在催生更多的AI算力需求，進入“智算”時代。

新華三集團總裁兼CEO於英濤也在演講中表示，全球的生成式人工智能的投資比去年增長接近10倍，預測2024-2027年中國算力規模仍會急劇增長。

“包含服務器整機在內的製造企業產業鏈規模已突破600億元，同比增長25%。”河南省工業和信息化廳黨組成員、副廳長李翔在上述會議中表示，包括超聚變、麒麟軟件等交互國產操作系統70萬餘套，新華三、分佈式數據庫產品累計銷售收入超百億元。

而在一國產算力頭部玩家看來，在2026年，國內AI算力國產化佔比將會達到50%，而這一數字在兩年前只有22%左右，今年將有望達到42%。

挑戰在哪裡？

工業和信息化部總工程師趙志國表示，以數字經濟爲代表的新經濟形態日益成爲我國經濟體系結構優化、換擋升級的重要引擎，更加迫切需要以算力設施爲代表的新型數字信息基礎設施暢通要素流動、經濟循環的“大動脈”。

但和其他國家相比，我國算力芯片生態仍然比較碎片化。餘曉暉表示，“有幾十款算力芯片，不同的芯片對應不同的開發框架、軟件棧以及算子庫等。這是一個非常大的挑戰，異構算力之間的協同穩定問題亟需解決。此外，算力的需求和供給中間目前存在很多錯位，不能完全精準適配。”

目前，國內多數AI芯片廠商通常是以參與混合型算力的方式，加入數據中心、企業AI集羣的建設當中。比如以英偉達相關產品來構建AI算力的主體，同時結合海光、寒武紀等國產芯片以及加速卡來構建AI算力，或者採取使用英偉達GPU進行訓練、使用國產AI算力進行推理的模式，是當前AI算力構建的一種方法。

而除了硬件上的問題外，整個軟件生態的標準化也需要更多生態方的參與。

中國工程院院士劉韻潔表示，“一方說好”的效果並不持久，這代表行業沒有建立起算力生態。“不解決生態問題，大家也用不起來算力。”

“算力是基礎設施，也是AI發展的根，建好、管好、用好算力是產業鏈的共同責任。”劉宏雲提出了三點倡議。一是廠商需要在用好算力上發揮作用，二是讓資產算力真正成爲好用的算力，實現商業閉環，三是呼籲對AI+數據走向行業給予更多的重視。

“在過去的一年多，公司更多的精力放在了實現了多DC異構算力，多廠家、多生態廣域到容器層面的調度上，這使得資源調度的效率和可使用的場景要廣得多。”劉宏雲說。

而在劉韻潔看來，利用好行業數據，既是算力產業的機會，也是中國大模型企業的機會。

“國內通用大模型短期內跟美國相比可能差距較大，並且追趕起來具有一定難度，但在行業領域，中國行業數據最完整、全面，這是追趕的機會。”劉韻潔表示，發展行業大模型需要政府、企業、資本一起努力。

劉韻潔認爲，國內模型企業如果能夠在通用大模型基礎上，把行業數據訓練好、做好行業大模型，“完全可以走出中國道路”。