2024中国智算产业全景调研：技术重构与演进报告-与非网-202506.pdf
该文档是与非研究院对2024年中国智算产业的全景调研报告，主要内容包括：
**1. 智算产业现状总览：**
* **核心驱动力：**AI训练与推理需求激增，驱动算力基础设施快速迭代。
* **技术体系：**覆盖芯片器件层、硬件设施层、平台调度层、应用场景层。
* **规模增长：**2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美元。预计2026年智能算力规模将达2024年的两倍。
* **主要驱动力：**AI算法和芯片是核心驱动力，大数据和云计算提供重要支撑，政府政策和企业需求发挥推动作用。
* **关键技术：**高性能AI芯片和大模型技术占比最高，云原生、云数据库、5G/6G通信、算力网络等也发挥重要作用。
* **运行现状：**智算中心整体运行良好，但需优化资源分配以提升整体效率。市场需求不足是主要障碍。
* **发展格局：**呈现高度集中与多元化并存的格局，技术创新和政策驱动为主要推动力，绿色低碳与国产替代成为新趋势。
**2. 算力基础设施架构和国产化情况：**
* **基础地位：**算力基础设施是智算产业底座，我国在用/在建算力规模反映产业发展潜力。
* **架构选择：**AI训练主要依赖GPU集群，推理向边缘算力延伸。
* **国产替代：**国产算力卡逐步替代进口，但关键芯片仍依赖国际供应链。
* **能耗挑战：**单机柜性能提升导致能耗压力，需液冷技术等绿色节能方案优化。
* **对算力格局的影响：** 提升了集中度和效率，促进了区域算力平衡。
* **算力卡供应：**受供应链和国际市场政策影响，供应不稳定。
* **算力卡价格：**高端算力卡技术门槛和成本偏高，价格偏高。
* **国产替代进展：**国产算力卡替代进展显著，但整体进程仍需继续提升。
* **利好芯片类型：**GPU占据主导地位，CPU作为基础通用算力紧随其后，FPGA、AI ASIC芯片、DPU网络芯片和NPU等专用芯片则在特定应用中发挥着重要作用。
* **AI工作负载：**在人工智能训练和推理中，CPU + GPU架构在训练中占据主导，推理中CPU + GPU和CPU Only架构并重。
* **AI芯片主要方向：**集中在存算一体等架构创新、能效提升、支持更复杂AI模型以及增强推理的实时性和并行能力。
* **国产AI芯片提升竞争力的关键：**在于持续的技术研发和创新，以及性能与可靠性的提升，逐步实现自主可控。
**3. 生成式AI驱动的变革：**
* **范式革新：**推动高性能算力需求，加速云-边-端覆盖与多元异构算力协同。
* **产业升级：**催生新玩家，降低应用门槛并催生微调服务模式。
* **服务格局：**定制化服务（独占式/大规模算力）成主流。
* **成本优化：**缩短部署周期、提升数据控制能力，助力企业降本增效。
* **关键技术：**算力芯片和大模型是关键。
* **对智算产业的影响：**驱动技术创新和提高生产效率。
* **面临的挑战：**数据获取和质量。
* **发展途径：**提高模型的能效、加强研究与开发、提升数据质量和多样性。
* **对智算产业的作用：**是推动行业发展的核心力量。
* **大模型发展途径：**应重点关注高效训练方法和广泛的应用场景，同时兼顾伦理监管、合作共享和数据隐私保护。
* **产业是否过度依赖大模型：**多数观点认为算力产业依赖大模型。
**4. 未来挑战与趋势：**
* **技术挑战：**集群规模扩大导致故障率上升，算法效率提升与算力需求增长并存。
* **架构演进：**单节点性能提升+横向扩展并行，推理需求驱动芯片架构创新。
* **应用落地：**AI与实体经济深度融合，需解决算力利用率低、场景适配不足问题。
* **长期趋势：**DeepSeek等算法优化主导发展，智算中心成为数字经济核心驱动力，前景广阔但需持续突破能耗与成本瓶颈。
* **对传统ICT的影响：**推动智能化转型、引入新竞争者、促进业务模式创新和调整投资研发方向，同时也带来了新的技能和安全挑战。
* **提高智算中心运行效率的途径：**优化运维管理、提升硬件资源利用率。
* **应用预测：**智慧金融、医疗健康、多媒体和娱乐等领域对智算需求较高。
* **面临的挑战：**技术研发难度、国际竞争压力和供应链挑战。
* **需要解决的问题：**算力供给与需求匹配、国产AI芯片的研发与应用。
* **未来五年的行业应用程度：**主要集中在少数行业作为技术探索和试点，同时在多个行业中逐步推广。
* **区域发展程度：**主要集中在经济发达地区。
* **未来两年的投资趋势：**基础设施建设、AI应用开发、基础技术研究、云服务与AI融合。
**总结：** 中国智算产业正迎来发展机遇，生成式AI是重要的驱动力，技术创新和行业变革是关键。但该产业也面临技术、竞争、供应链等挑战，需要重视算力供给和需求匹配，国产AI芯片研发应用，和绿色低碳发展。
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