智算中心发展新趋势有哪些？

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1.智能算力的发展需求快速扩大

算力资源是数字经济发展的重要底座。随着数字经济蓬 勃发展，数字化新事物、新业态、新模式推动应用场景趋向 多元化发展，算力规模不断扩大，算力需求持续攀升。

智能算力需求规模快速增长。5G、工业互联网、物联网、 人工智能等信息技术加速发展带动数据量爆炸式增长。随着 人工智能技术的高速发展，智能化正以前所未有的速度重塑 各行各业，我国算力结构也随之不断演化，对智能算力的需 求与日俱增。《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》 数据显示，2021年中国智能算力规模达155.2 EFLOPS（FP16）, 预计到2026年中国智能算力规模将达到1,271.4 EFLOPS。2021- 2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。

智算中心建设布局浪潮快速掀起。智算中心能够提供大规 模数据处理和高性能智能计算支撑，将经济、社会、产业中 各种模型、经验固化下来，形成新的生产力，并支撑智能化的产业、服务和治理。智算中心是具有强公共属性的开放服 务平台，能够实现对大区域的数字化辐射带动，成为经济发 展的新动力引擎。随着“东数西算”工程、新型基础设施等 国家政策规划出台，我国智算中心掀起落地热潮。当前我国 超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，整体布局以东 部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。未来，随着我国智 算中心布局的持续优化与完善，以及人工智能应用场景的不 断创新和解锁，智能算力需求将得到更大释放，智算中心的 赋能作用将被进一步激发。

复杂场景计算需要多元算力的开发生态体系。智算中心的 芯片、服务器、固件、操作系统等可能由多方提供，易存在 多型号硬件无法兼容、软件投入和应用难以支撑上层业务发 展等问题，严重制约了智算中心的应用。因此，智算中心应 该兼容适配更多技术体系，通过开源、开放的方式建立可兼 容底层硬件差异的异构开发平台，突破异构算力适配、异构 算力调度等关键技术，加速基础软件、商用软件和开源软件 的生态构建，与各领域的知识模型、机理模型、物理模型相 叠加，做到从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应 用服务开放化、标准化，打通人工智能软硬件产业链，从而 加速人工智能算力技术和产业生态形成。

2.通用智能的算法模型快速演进

人工智能算法结构日益复杂、参数和样本规模持续扩大， 算法的快速演进正改变传统计算范式。 大模型加速人工智能在千行百业中应用。

大规模、大参数 量预训练模型的出现不断提升人工智能模型的认知能力。 “预训练大模型+下游任务微调”的新范式已成为解决人工智 能技术落地难问题的突破口，加速推进人工智能实用化、通 用化和普惠化发展进程。自2011年以来，全球人工智能领军 企业和研究机构纷纷加入人工智能大模型研究，人工智能模 型参数急剧增长。在短短三四年时间内，参数规模快速从亿 级突破至万亿级。代表性大模型如谷歌发布的BERT，OpenAI 发布的GPT-3、ChatGPT等。通过构建大模型提升人工智能处理性能、增强人工智能通用性、加速人工智能广泛应用已成 为各界共识，未来大模型将覆盖更多生产生活领域，赋能千 行百业的智能化升级。

多模态智能计算成为实现通用人工智能的关键。每一种信 息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触 觉、听觉、视觉、嗅觉，信息的媒介有语音、视频、文字 等。多模态学习更贴近人类对多感知模态的认知过程，通过 学习多种模态的数据，可以突破自然语言处理和计算机视觉 的界限，在图文生成、看图问答等视觉语言任务上具有更强 的表现。当前，多模态大模型引发了业界广泛的关注，并在 以文生图等领域取得了巨大进步，代表性模型有OpenAI发布 的DALLE-2等。

3.普适普惠的服务生态逐步构建

智算中心作为经济社会重要的算力载体,正向标准化、低 成本、低门槛方向发展，形成集算力、算法、数据、运营于 一体的服务生态，使智能计算可以像水电一样,成为社会基本公 共服务,造福社会大众，让千行百业共享智算中心建设成果。

算力服务普惠化。“东数西算”工程的实施，带动数据、 算力跨域流动，实现产业跃升和区域平衡发展。算力服务作 为算力输出的关键，以多种场景化云服务为代表，成为全新 的交付形式。算力的分布决定了企业能否获得最高性价比的 算力，基于分布式云技术，近源交付云资源，在一定程度上 降低算力成本的同时，将算力输出进工厂、社区和乡村，以 算力服务的方式布局到用户身边，用户按业务需求采购算 力、存储、带宽等专业服务，实现无处不在的计算。

算法应用普适化。在经济活动各环节的智能化升级中，人 工智能需要与各行业的业务流程、信息系统、生产系统等深 度结合才能产生价值，存在一定应用门槛，在一定程度上阻 碍了各行业的智能化转型升级。依托智算中心的超大规模预 训练能力，各行业人工智能应用将不必从零开始开发。人工智能模型可以实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，只 需结合领域数据进行调整和增量学习，即可形成具有良好精 度和性能的下游应用，助力各行业智能化升级，实现智能算 法应用的普适化。

4.绿色低碳的发展格局加速形成

在“碳中和、碳达峰”目标背景下，建设技术先进、绿 色低碳的智算中心成为践行绿色发展理念的大势所趋。

算力基础设施的能效指标更加严格具体。我国数据中心 总体上还处于小而散的粗放建设阶段，大型、超大型数据中 心占比不高。据统计，2021年度全国数据中心平均PUE为 1.49，有相当数量的数据中心PUE超过1.8甚至2.0。为约束大 型算力基础设施的能效，国家发改委、科技部、工信部、国 家能源局等多部门陆续出台文件，对新建大型、超大型数据 中心的PUE要求已从2017年的1.5降至2021年的1.3以下，国家 枢纽节点平均PUE更是要求进一步降到1.25以下。“东数西 算”工程要求东部地区PUE目标不超过1.25，西部地区不超过 1.2，能效指标更加严格。

节能降耗的先进技术成为发展重点。智算中心具有高功率 密度属性，随着服务器主流芯片的功耗不断增长，用于AI训练 的机器单机柜功率密度将大幅增加，传统的风冷模式已无法 满足智算中心的制冷散热需求，液冷技术的应用为智算中心 绿色化运转提供了解决思路。液冷是指借助高比热容的液体作为热量传输介质满足服务器等IT设备散热需求的一种冷却方 式，比传统风冷具备更强的冷却能力，其冷却力是空气的 1,000-3,000倍，热传导能力是空气的25倍。同等散热水平 时，液冷系统相比传统风冷系统约节电30%-50%，数据中心 PUE值可降至1.2以下，甚至接近于1。