算力作為數字經濟時代的核心生產力，對推動技術產業進步、加速數字技術與實體經濟深度融合發揮著重要作用，其戰略性地位和支撐性作用愈加凸顯。工業和信息化部最新數據顯示，2024年，在用算力中心標準機架數超過880萬架，算力規模較2023年底增長16.5%。
專家認為，隨著“東數西算”工程深入推進，8個國家算力樞紐節點有序建設，我國算力產業迎來量質齊升的良好發展局面，為發揮數據要素價值、建設數據基礎設施奠定了重要基礎，有效賦能各行業各領域多場景應用。
供給水平穩步提升
中國信息通信研究院日前發布的《先進計算暨算力發展指數藍皮書（2024年）》提出，我國實現了算力規模和供給水平穩步提升，發展環境持續優化。2016年至2023年，算力規模年均增長46%；國家、地方、企業等進一步加大算力投入力度，助推計算技術產業發展。截至2024年6月底，“東數西算”八大節點投資超435億元，帶動投資超2000億元。
技術方面，先后涌現一批先進計算技術創新成果，算法模型、計算芯片、計算軟件、系統平臺等環節持續取得突破并投入應用，計算機相關專利申請數連續4年突破3萬件，前沿計算技術研發和產業化不斷推進；產業方面，國內已形成覆蓋底層軟硬件、整機系統及平臺應用的完整產業生態，整機市場份額不斷攀升，國內市場占比連續兩年超80%。
為推動算力產業快速發展，國家層面接連出臺支持政策。2023年12月，《關于深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見》印發，旨在建成普惠易用、綠色安全的綜合算力基礎設施體系；一年后，國家發展改革委等部門聯合發布《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》，提出要發展通算、智算、超算等多元化算力資源，支持企業參與算力全產業鏈生態建設，構建一體化高質量算力供給體系。
“我們部署統籌通用算力、智能算力、超級算力協同計算，統籌東中西部地區及大中小城市協同布局，統籌算力、數據、算法協同應用，統籌算力和綠色電力協同建設，統籌算力發展和安全協同保障5項重點任務。”國家數據局數字科技和基礎設施建設司司長杜巍表示，全國一體化算力網是“東數西算”工程的拓展和深化，要形成跨地區、跨部門發展合力，為全社會生產生活提供普惠、易用、低價、綠色、安全的公共計算服務。下一步，將推動多源異構算力協同發展，促進各類新增算力向國家樞紐節點集聚；引導電信運營商提升“公共傳輸通道”效能，推進算網深度融合；實現數據可信流通，提升數據處理能力和治理水平；強化樞紐節點與非樞紐節點的協同聯動，支持綠電資源豐富的中西部非樞紐節點融入全國一體化算力網建設；推動提升全國一體化算力網安全防護能力，促進高質量發展和高水平安全良性互動。
應用場景日益豐富
傳統印染行業市場競爭激烈，高能耗、溫室氣體排放量大等壓力常常困擾企業，綠色化、智能化轉型迫在眉睫。作為一家印染企業，郎溪遠華紡織有限公司一度面臨類似的節能降碳難題：蒸汽價格高導致能源成本居高不下；缺乏用能監測設備，無法精確掌握印染環節耗能水平和染液加熱運行狀態等。
為此，公司與新奧泛能網合作，實施染缸智能控制節能改造，在每臺染缸上增加微型天然氣直燃機，將蒸汽間接加熱染液的方式更換為燃氣直接加熱，提升能源轉換效率，有效減少熱能在傳輸過程中的損失。同時，給每臺染缸配備能碳智控一體機，結合人工智能技術對終端燃燒器、控制器、染缸等設備進行動態預測性調節，實現感知—預測—分析—優化執行的智能生產。在提升一次染色成功率和品質的基礎上，降低染布能耗，每年可減少24萬噸二氧化碳排放。
近年來，算力應用已經從互聯網、電子政務等領域向制造、能源、金融等行業拓展。“智能機器人依靠算力實現精準操作，大幅提升制造業生產效率和質量。銀行能夠更準確評估客戶信用風險并提供個性化服務。”賽迪智庫未來產業研究中心人工智能研究室主任鐘新龍介紹，農業領域結合算力與物聯網技術，可實現農田精準監測和作業自動化控制，提高農作物產量并降低人力成本。在科研領域，航空航天、生物醫藥等行業需要強大算力進行復雜科學計算和模擬，以加快研發進程、提高成功率。
值得關注的是，隨著大模型時代到來，人工智能技術加速迭代，持續推動各行業發展路徑變革。在制造業領域，從研發設計到質量檢測，再到安全巡檢以及經營管理，大模型均有應用落地。面向消費側，大模型應用更強調普惠適用和創意生成。對話助手類產品熱度不減，創新應用不斷涌現并逐漸成為用戶使用重點。
“盡管大模型技術在多個行業取得了顯著成效，但在落地過程中仍面臨一些堵點和卡點，需要進一步攻克。”鐘新龍認為，在數據方面，部分行業存在數據稀缺、復雜和安全性的挑戰。此外，由于大模型是通用模型，在應用到具體行業時，需要進行大量微調、優化工作，但部分行業的特殊性和復雜性使得模型適配難度較大，無法滿足行業個性化需求。
專家建議，要鼓勵產學研合作，共同構建標注詳盡的專用數據集，特別是在醫療、金融、教育等專業領域，通過政府引導資金支持數據集建設項目；通過對場景業務分類分級，精細化選擇適合采取公有云模式的大模型應用場景，讓大模型在更多場景先落地應用，再逐步完善優化，帶動行業企業更便捷高效應用。
智能算力快速增長
當前，大模型等人工智能技術得到深度開發和應用，引領智能算力迎來更快速增長。中國信通院測算，2023年智能算力規模達到289.4EFlops，同比增長62%，在我國算力中占比達66.5%，成為算力增長最重要的部分。“數據顯示，人工智能所需要的算力預計每100天就會翻番。各行業強烈的數字化轉型需求，使得智能計算成為算力增長主要驅動力。”鐘新龍說。
《中國算力發展報告(2024年)》顯示，國內建成、在建、擬建的智算中心已達百余家，遍布30座城市。浪潮信息相關負責人告訴記者，傳統數據中心長周期建設模式，已無法滿足算力快速迭代、應用創新加速、業務即時上線的迫切需求。智能算力需要從預制化、模塊化、高密化、綠色化等方面著手，實現智算中心快速交付、高密度部署和綠色降碳，算力工廠的模式將成為智算中心建設主要方向之一。
2025年1月，浪潮信息發布由119個預制化集裝箱拼接而成的算力工廠，總功耗達10兆瓦。該工廠通過預制化、模塊化的基建模式，將同等規模智算中心的建設周期從18個月縮短至4個月，4個箱體即可實現千卡規模AI算力；部署高密智算算力倉，包括50千瓦負載的風冷機柜和130千瓦負載的液冷機柜，具備快速交付、高效節能、按需定制等優勢，滿足智能算力發展需求。
但也要看到，算力產業在發展過程中仍存在算力布局不合理、應用深度廣度不足、使用門檻高、產業鏈各環節協同不暢等問題，產業活力有待進一步激發。
國家發展改革委高技術司副司長趙志丹建議，要強化算力中心統籌布局，推動東中西部算力協同發展，實現國家樞紐節點算力資源供給與各地區算力需求高效匹配；深化算力與行業融合應用；打造低成本、高品質、易使用的算力服務供給體系，推動各級各類數據基礎設施用好國家樞紐節點算力資源，提升數據多樣化處理能力，促進數據可信流通和商業化應用。
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