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[導(dǎo)讀]北京2025年2月14日 /美通社/ -- 2月13日,國際數(shù)據(jù)公司(IDC)與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2025年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(簡稱《報告》)。《報告》指出,大模型和生成式人工智能推高算力需求,中國智能算力增速高于預(yù)期。 2024年,中國智能算力規(guī)模達725.3E...

北京2025年2月14日 /美通社/ -- 2月13日,國際數(shù)據(jù)公司(IDC)與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布2025年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(簡稱《報告》)?!秷蟾妗分赋?,大模型和生成式人工智能推高算力需求,中國智能算力增速高于預(yù)期。

2024年,中國智能算力規(guī)模達725.3EFLOPS,同比增長74.1%,增幅是同期通用算力增幅(20.6%)的3倍以上;市場規(guī)模為190億美元,同比增長86.9%。

未來兩年,中國智能算力仍將保持高速增長。2025年,中國智能算力規(guī)模將達到1,037.3 EFLOPS,較2024年增長43%;2026年,中國智能算力規(guī)模將達到1,460.3 EFLOPS,為2024年的兩倍。2025年中國人工智能算力市場規(guī)模將達到259億美元,較2024年增長36.2%;2026年市場規(guī)模將達到 337億美元,為2024年的1.77倍。

DeepSeek憑借"開源、成本低、性能高"迅速出圈火爆全球,正在激活市場熱情。《報告》對DeepSeek引發(fā)的AI變革進行了分析,還從算力結(jié)構(gòu)、區(qū)域分布和行業(yè)滲透度等多維度,對我國人工智能計算力發(fā)展進行綜合評估,并提出了針對性的行動建議,為推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

Deepseek引發(fā)算力變革 《2025中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》發(fā)布


城市加大AI布局,北京、杭州、上海位列前三

根據(jù)《報告》評估,各城市通過加大人工智能投資、爭取人才以及提供政策支持等舉措,持續(xù)構(gòu)筑AI競爭優(yōu)勢。

Deepseek引發(fā)算力變革 《2025中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》發(fā)布


在2024年中國人工智能城市排行榜中,北京和杭州依然穩(wěn)居前兩位。北京聚集了大批大模型企業(yè),憑借大量人才、成熟的企業(yè)和有力的政策扶持,持續(xù)位居首位;杭州早在2021年就提出要成為具有全球影響力的人工智能頭雁城市,在AI領(lǐng)域持續(xù)深度求索,保持第二位。而上海憑借其國際化優(yōu)勢和政策支持,在推動人工智能世界級產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)等方面表現(xiàn)出色,排名從2023年的第四位提升至第三位。此外,深圳、廣州、南京、成都、濟南、天津、廈門,進入城市排名前十。

AI從單點應(yīng)用到多元化應(yīng)用、從通用場景到行業(yè)特定場景,在各行業(yè)的滲透持續(xù)加深,具身智能的發(fā)展引發(fā)市場關(guān)注。

Deepseek引發(fā)算力變革 《2025中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》發(fā)布


在2024年人工智能行業(yè)滲透度排名中,Top5的行業(yè)依次為:互聯(lián)網(wǎng)、金融、運營商、制造和政府?;ヂ?lián)網(wǎng)依然是AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的主戰(zhàn)場,在大模型的研發(fā)、應(yīng)用及推廣過程中持續(xù)發(fā)揮引領(lǐng)作用;金融行業(yè)進一步加深人工智能與風(fēng)控、投資決策和個性化財富管理等場合的融合,排名從第四名攀升至第二名。

DeepSeek引發(fā)的算力變革與挑戰(zhàn)

《報告》認為,Scaling law在當(dāng)前人工智能發(fā)展中仍然占主導(dǎo)地位,DeepSeek帶來的算法效率的提升并未抑制算力需求,反而因更多的用戶和場景的加入,推動大模型的普及與應(yīng)用落地,帶動數(shù)據(jù)中心、邊緣及端側(cè)算力建設(shè),驅(qū)動算力需求增長。

DeepSeek基于算法層面的極大創(chuàng)新,對中國乃至全球的人工智能產(chǎn)業(yè)帶來深刻變革,算法成為驅(qū)動人工智能發(fā)展的核心引擎,正牽引著算力的發(fā)展,也驅(qū)動了計算架構(gòu)和數(shù)據(jù)中心變革。

  • 在計算架構(gòu)層面,為了滿足大模型對計算資源的高需求,提升單節(jié)點的計算性能 (Scale-up)變得至關(guān)重要。其次,通過增加節(jié)點數(shù)量,提高互連效率實現(xiàn)計算能力的橫向擴展 (Scale-out)。此外,伴隨大模型邁向應(yīng)用階段,推理工作負載將持續(xù)增加,面向應(yīng)用和推理需求對芯片和系統(tǒng)架構(gòu)進行設(shè)計愈加重要。
  • 在數(shù)據(jù)中心層面,節(jié)點故障率隨著集群規(guī)模增長而上升,數(shù)據(jù)中心需要更加高效的監(jiān)控體系和先進的故障恢復(fù)機制。同時,數(shù)據(jù)中心還面臨能耗挑戰(zhàn),隨著單機柜性能大幅提升,能耗將持續(xù)攀升。此外,《報告》還提到部分智算中心也出現(xiàn)了在實際運營中算力利用率未達預(yù)期的情況,智算中心發(fā)展需要解決算力資源利用率低的問題。

算力發(fā)展要"擴容",更要"提效"

應(yīng)對上述變革和挑戰(zhàn),《報告》認為在人工智能算力發(fā)展過程中應(yīng)采取"擴容"和"提效"并行的策略。

"擴容"是指增強算力資源的可獲得性。通過增加智算中心的數(shù)量,實現(xiàn)充足的多元算力供給。"提效"則需要從算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和優(yōu)化、算法創(chuàng)新、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低能耗等方面系統(tǒng)性實現(xiàn)。

  • 以用定建:智算中心的建設(shè)規(guī)劃,應(yīng)該以應(yīng)用為導(dǎo)向,結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)需求、算力消費能力及未來增長潛力,確定建設(shè)規(guī)模,提高算力資源利用率,避免盲目建設(shè)浪費算力資源;
  • 優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu):包括采用先進的計算架構(gòu),提升單計算節(jié)點性能,提高計算效率;利用智能調(diào)度算法,優(yōu)化集群管理方面,確保資源高效利用等;
  • 算法創(chuàng)新:如通過模型剪枝、模型參數(shù)量、知識蒸餾、設(shè)計高效模型架構(gòu)等算法創(chuàng)新,減少模型計算量和存儲需求,降低同等精度水平下的算力成本,大幅提升模算效率;
  • 增強數(shù)據(jù)支持:可通過建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,減少無效計算,提升整體計算性能和結(jié)果準確性;構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲和訪問接口,簡化數(shù)據(jù)流動與共享,為大模型訓(xùn)練提供強有力的支持;
  • 采用節(jié)能降碳技術(shù):如通過采用液冷等降碳技術(shù)打造綠色數(shù)據(jù)中心,降低數(shù)據(jù)中心的總能耗,提高計算密度,提高算力利用率。

當(dāng)前,我國正在實施《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》。顯然,以上 "提效"舉措,可以充分把算效發(fā)揮出來,能效提升上來,推動實現(xiàn)算力的高質(zhì)量發(fā)展。

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