算力“爭奪戰”中，浙江如何建設算力強省

AI對智能算力的需求呈指數級上漲，國內外算力進入到大爆發階段，各地都在加快智算中心建設。算力是數字經濟時代的新質生產力，是全球人工智能產業爭奪的焦點

從2022年ChatGPT的橫空出世到2024年Sora的驚艷亮相，通用人工智能的迅猛發展超乎人們的想象，各種新技術新產品層出不窮，例如谷歌Deepmind升級后的AlphaFold 3能夠以前所未有的原子精度預測所有生物分子的結構，蘋果發布顛覆性個人智能系統Apple Intelligence徹底改革Siri，華為首發的人形機器人可以下廚房、進工廠……這些人工智能產品能力不斷涌現的背后都離不開強大算力的支撐，AI對智能算力的需求呈指數級上漲，國內外算力進入到大爆發階段，各地都在加快智算中心建設。算力是數字經濟時代的新質生產力，是全球人工智能產業爭奪的焦點。加快建設算力強省，亦是浙江省當前階段的重要任務。

智能算力開啟算力新時代

智算地位越來越重

2023年全球計算設備的算力總規模達到1369EFlops，近年來算力結構經歷了革命性的變化，智能算力的占比已經從10%左右增長至60%以上。我國高度重視算力發展，算力規模位居全球第二，工業和信息化部等6部門發布《算力基礎設施高質量發展行動計劃》等政策文件，提出到2025年算力規模超過300EFlops，智能算力占比達到35%，推進算力基礎設施高質量發展。各地紛紛加快智算中心布局，廣東明確提出到2025年智能算力規模全國第一、全球領先的目標，上海在“算力浦江”智算行動中提出到2025年智能算力規模超過30EFlops、占比達50%以上，北京則強調到2027年具備100%自主可控智算中心建設能力。

智算芯片越來越快

在人工智能發展大背景下，傳統通用計算芯片已經不能滿足大模型訓練要求，智算芯片成為支撐人工智能大模型訓練和推理的關鍵。智算芯片迭代更新速度非常驚人，國際芯片巨頭英偉達在數據中心GPU方面近乎壟斷地位，每年都發布新的GPU芯片，今年發布的芯片B200，AI性能為每秒20千萬億次浮點運算，是此前最強的H100的5倍，過去8年間將AI計算性能提高了1000倍。近年來中美科技博弈愈發激烈，美國不斷加強對中國出口尖端AI芯片的管制，國內芯片公司奮起直追，以華為為代表的國內龍頭廠商給出了替代方案，目前華為昇騰910B能力已經基本做到可對標英偉達A100，為世界構建第二選擇。

集群規模越來越大

AI大模型的主戰場，萬卡已是標配。Open AI的GPT—4在約2萬塊A100上訓練了90—100天，Meta最新的兩個AI訓練集群均集成了超2.4萬張H100。從大語言模型到音頻、視頻等多模態模型，未來模型訓練對算力集群規模的要求越來越高，OpenAI/微軟、Meta、xAI等都在競相建立超10萬卡集群。萬卡集群搭建并不是簡單的算力堆疊，多卡互聯非常考驗算網存系統級優化的功力，可預見從萬張到十萬張演進還需進一步解決超大規模算力組網、集群效能提升、多元異構算力生態等方面問題。國產芯片領域，華為去年7月宣布將昇騰AI擴張到1.6萬張卡，我國迎來“萬卡時代”，摩爾線程今年7月也官宣實現萬卡且兼容CUDA。

算力發展越來越綠

全球數據中心占用了全球3%的電力，綠色化發展成為重要趨勢，是響應環境保護、降低能耗成本的有效途徑。美國科技巨頭開始實施綠色算力戰略，谷歌提出到2030年實現全天候使用無碳能源，亞馬遜計劃到2040年實現整個運營的凈零碳排放。通過建設在寒冷地區或利用自然冷源冷卻可以有效降低能耗，Meta靠近瑞典北部的北極圈數據中心PUE維持在1.1以下，微軟建在海底的數據中心PUE低至1.07。國內的智算中心也在積極探索綠色發展之路。中國政府鼓勵采用液冷、高壓直流、余熱利用等節能技術，推動數據中心向綠色、低碳轉型，部分智算中心已經開始采用冷板式或浸沒式液冷技術，大幅降低冷卻能耗。

我國算力競爭進入白熱化

芯片之爭是核心

美國長期占據芯片技術的領先地位，英偉達在美國政府對華芯片禁售令后斷供最高端芯片，發布特供的“H20”與國內芯片爭搶市場份額。國內芯片企業不斷崛起，除領頭羊華為外，海光、沐曦、壁仞、摩爾線程等企業主打GPU產品，寒武紀、燧原深耕神經網絡芯片，兆芯和龍芯在CPU領域外持續開拓GPU產品。但在芯片產業不斷繁榮的同時，芯片行業投資巨大、人才爭搶嚴重，一定程度上也加劇了市場內耗。芯片制造的競爭也異常激烈，各大企業都在努力提升芯片的集成度和性能，英偉達最新一代芯片預計采用臺積電3納米制程，華為采用了7納米制程，與國際最先進制程還有代際差距。

生態之爭是關鍵

英偉達早在2006年就推出CUDA平臺，完善覆蓋了軟件庫、AI框架和算子庫，CUDA生態成為英偉達最強護城河。國產AI芯片存在不同技術路線，一類以海光、摩爾線程等為代表，選擇類CUDA生態的路線，便于遷移適配；另一類以華為昇騰為主，試圖從底層邏輯到算法框架等全面開展自主研發，打造全棧式AI生態。目前主流的技術范式尚未形成，業界也很難達成共識，國內頂尖服務器廠商表示，不得不為各種芯片做服務器研發適配。此外，和美國TensorFlow、PyTorch等AI開發框架相比，百度飛槳等國內開發人員只有國外的1/10，AI開發框架、AI芯片、AI應用等各層之間未深度適配，生態合力尚未形成。

能源之爭是根本

算力發展中能源消耗巨大，有種說法是，AI的核心是算力，算力的盡頭是電力。智算中心每個環節都離不開電力支撐，包括GPU等硬件設備、數據的存儲和傳輸、模型訓練推理、制冷設備及供配電系統等，ChatGPT每天處理2億個用戶請求會耗電50萬千瓦時，相當于1.7萬個美國家庭一天的用電量。電力成本占到算力中心運營總成本的60%—70%，全國各地電價差異大，如何打造算力成本洼地成為各地政府吸引產業的關鍵。此外，服務器一旦開啟就要24小時不間斷運作，當前我國IDC機柜平均上架率在58%左右，利用率還有提升空間，如果各地盲目無序建設智算中心可能導致服務器閑置風險，造成大量能源浪費。

模式之爭定長遠

建設模式方面，國內投資建設主體多元，有政府、高校、科研機構、電信運營商、央國企、互聯網巨頭及民營企業等；民營企業建設熱情高，平湖潤澤國際信息港已成為長三角區域單體規模最大的算力集群。運營模式方面，部分高校、科研機構及民企采取自建自用模式，政府、國企對外提供普惠算力服務、會委托第三方機構進行運營，互聯網巨頭則通常采取云服務方式對外提供算力。算力調度模式方面，政府、運營商、企業、行業機構主導的算力調度平臺百花齊放，云計算平臺天生具有分布式、彈性擴展等特點，但在智能算力調度方面還有待技術突破，政府調度則在分配、定價、結算等問題上還需進一步探索。

浙江打造算力強省的對策建議

要技術跟隨，更要自主可控

短期模型訓練、人工智能應用仍需要用到國外先進芯片，但是不支持短視的盲目大量囤卡行為，避免芯片過時過剩風險。長期堅定不移發展自主可控技術路線。建議從推理芯片切入，大模型訓練需要大規模高性能芯片集群，且隨著企業AI應用逐步成熟，企業的算力需求逐步轉向具體應用場景的高能效、低延遲、低成本的推理需求，國產芯片目前完全可以滿足推理需求，可以從推理領域助力實現國產芯片的市占率提升。積極引入和培育高端芯片廠商，搭建好基礎公共服務，讓芯片設計—制造—封測全流程都可以在浙江本地完成。聚焦基礎關鍵技術攻關，依托高能級創新載體、上下游創新聯合體等開展聯合攻關，突破多元異構、存算一體、高速互聯、安全可信等計算技術，不斷提升高端芯片性能。前沿布局量子計算、類腦計算、光計算等前沿非經典計算技術，多條技術路線并行爭取實現換道超車。

要自建生態，更要開源開放

積極發展a88d1d8fb08e118521601461b5e23b3b自主生態，逐步做到技術路線收斂，集中力量打造具有國際影響力的頭部生態。支持開源體系建設，大力普及開源文化，加強國內外交流合作，打造1—2個具有國際影響力的開源社區。圍繞芯片設計、服務器操作系統、數據庫等算力基礎軟硬件，鼓勵龍頭企業軟件開源、硬件開放，布局一批開源項目，支持符合條件的開源技術商業化創新項目列入省產業鏈協同創新項目計劃目錄，加快開源成果工程化、產業化。加大開源人才培養力度，支持龍頭企業與省內高校聯合基于國產化基礎體系開設相關課程，通過基礎教育和實踐培訓培養國產基礎研究人才和復合型高技能人才。積極推進開源文化進校園，研發開源貢獻價值評價體系，在職稱評價、畢業推免標準中納入開源項目貢獻，機制上激勵更多師生投入開源。做好公共服務平臺支撐，以創新大賽、研修班等形式，大力培養軟件開發、適配、遷移等方面專業人才。

要適度超前，更要綠色用能

統籌考慮存量算力中心和新增智算中心建設，做到全省算力布局“一盤棋”。對全省算力設施供給和算力需求情況進行摸底，對存量老舊數據中心進行淘汰和改造。提升現有算力中心利用率，比如可通過云服務、算網一體化調度等方式，將分散的算力資源進行整合和優化配置。對新增算力基礎設施進行合理規劃布局，參照合規指引進行嚴格審批，按照適度超前原則保障算力供給，優先建設綠色集約高效能的算力中心。聚焦綠色算力技術創新，推進算力基礎設施全生命周期綠色設計，圍繞計算、存儲、網絡等關鍵環節加強綠色技術攻關，推進綠色新技術、新產品、新解決方案。建設綠色能源替代，提升太陽能、風能等可再生能源利用，探索突破可聚變核能，降低電力成本。加強綠色節能技術推廣應用，短期率先推動冷板式液冷，長期持續發展浸沒式液冷，降低算力中心PUE。

要政府引導，更要市場主導

政府主體建設的算力中心需要體現公共基礎設施的特點，提供普惠算力服務；積極承擔重大國家任務，建設基于多種國產芯片的萬卡高性能計算集群，建設基于國產指令集、國產芯片的服務器集群及其配套設施的融合算力平臺，提供通用算力、智能算力、超算等多種算力。政府要發揮引導作用，做好資源統籌，支持建設算力產業聯盟，鼓勵高校、科研機構將自建算力開放使用，并聯合政府主導和聯盟內伙伴的算力中心進行算力調度平臺建設與使用。發揮好市場主導的作用，鼓勵有能力有條件的市場化建設方積極拓展應用渠道，提高算力使用效率和投入產出比；支持不斷深耕加強自身技術壁壘，鼓勵算力企業出海、拓展國際市場；鼓勵云計算廠商以云服務方式整合算力資源，實現多元異構算力跨域調度編排。鼓勵算力中心與有技術、有經驗的鏈主企業、龍頭企業合作進行市場化運營，引入算力產業上下游企業，推動產業集群化發展。

（作者單位：浙江省數字經濟發展中心）