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Deepseek引發算力變革 《2025中國人工智能計算力發展評估報告》發布

全球TMT ? 來源:全球TMT ? 作者:全球TMT ? 2025-02-14 16:08 ? 次閱讀

北京2025年2月14日/美通社/ -- 2月13日,國際數據公司IDC)與浪潮信息聯合發布《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》(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期。

2024年,中國智能算力規模達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,中國智能算力規模將達到1,037.3 EFLOPS,較2024年增長43%;2026年,中國智能算力規模將達到1,460.3 EFLOPS,為2024年的兩倍。2025年中國人工智能算力市場規模將達到259億美元,較2024年增長36.2%;2026年市場規模將達到 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引發的AI變革進行了分析,還從算力結構、區域分布和行業滲透度等多維度,對我國人工智能計算力發展進行綜合評估,并提出了針對性的行動建議,為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。

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城市加大AI布局,北京、杭州、上海位列前三

根據《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,持續構筑AI競爭優勢。

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在2024年中國人工智能城市排行榜中,北京和杭州依然穩居前兩位。北京聚集了大批大模型企業,憑借大量人才、成熟的企業和有力的政策扶持,持續位居首位;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領域持續深度求索,保持第二位。而上海憑借其國際化優勢和政策支持,在推動人工智能世界級產業集群建設等方面表現出色,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從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景,在各行業的滲透持續加深,具身智能的發展引發市場關注。

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在2024年人工智能行業滲透度排名中,Top5的行業依次為:互聯網、金融、運營商、制造和政府。互聯網依然是AI技術研發和應用的主戰場,在大模型的研發、應用及推廣過程中持續發揮引領作用;金融行業進一步加深人工智能與風控、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引發的算力變革與挑戰

《報告》認為,Scaling law在當前人工智能發展中仍然占主導地位,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用落地,帶動數據中心、邊緣及端側算力建設,驅動算力需求增長。

DeepSeek基于算法層面的極大創新,對中國乃至全球的人工智能產業帶來深刻變革,算法成為驅動人工智能發展的核心引擎,正牽引著算力的發展,也驅動了計算架構和數據中心變革。

在計算架構層面,為了滿足大模型對計算資源的高需求,提升單節點的計算性能 (Scale-up)變得至關重要。其次,通過增加節點數量,提高互連效率實現計算能力的橫向擴展 (Scale-out)。此外,伴隨大模型邁向應用階段,推理工作負載將持續增加,面向應用和推理需求對芯片和系統架構進行設計愈加重要。

在數據中心層面,節點故障率隨著集群規模增長而上升,數據中心需要更加高效的監控體系和先進的故障恢復機制。同時,數據中心還面臨能耗挑戰,隨著單機柜性能大幅提升,能耗將持續攀升。此外,《報告》還提到部分智算中心也出現了在實際運營中算力利用率未達預期的情況,智算中心發展需要解決算力資源利用率低的問題。

算力發展要"擴容",更要"提效"

應對上述變革和挑戰,《報告》認為在人工智能算力發展過程中應采取"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量,實現充足的多元算力供給。"提效"則需要從算力基礎設施建設和優化、算法創新、提高數據質量、降低能耗等方面系統性實現。

以用定建:智算中心的建設規劃,應該以應用為導向,結合當地經濟發展水平、產業需求、算力消費能力及未來增長潛力,確定建設規模,提高算力資源利用率,避免盲目建設浪費算力資源;

優化算力基礎設施架構:包括采用先進的計算架構,提升單計算節點性能,提高計算效率;利用智能調度算法,優化集群管理方面,確保資源高效利用等;

算法創新:如通過模型剪枝、模型參數量、知識蒸餾、設計高效模型架構等算法創新,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;

增強數據支持:可通過建立高質量的數據集,減少無效計算,提升整體計算性能和結果準確性;構建統一的數據存儲和訪問接口,簡化數據流動與共享,為大模型訓練提供強有力的支持;

采用節能降碳技術:如通過采用液冷等降碳技術打造綠色數據中心,降低數據中心的總能耗,提高計算密度,提高算力利用率。

當前,我國正在實施《算力基礎設施高質量發展行動計劃》。顯然,以上"提效"舉措,可以充分把算效發揮出來,能效提升上來,推動實現算力的高質量發展。

審核編輯 黃宇

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