2024智算基础设施发展研究报告

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《2024智算基础设施发展研究报告》重点聚焦智算基础设施的供需布局、能力要求、赋能模式等方面，梳理了业界最新动态与发展趋势。

1. 供需布局

- 训练推动增长：基础大模型训练对算力需求巨大，如文心一言等模型训练需大量算力，万卡集群成为标配，国内外企业均在推进其建设。

- 推理需求爆发：AI大模型应用落地使推理智算需求大增，对低成本、实时性、稳定性要求更高，部分主体已开始布局推理智算基建。

- 区域布局协同：国内智算中心单体算力规模分层次，与区域特点相关，城市布局需综合考虑训练与推理需求，我国已形成三级智能算力基建布局体系。

- 跨区域调度协同：电信运营商和地方的跨区域调度平台不断涌现，虽面临时延等问题，但跨区域智算资源协同研究也在推进。

2. 能力要求

- 算力有效性：集群算力利用率是关键，受芯片存储量和互联带宽影响，可通过高速互联网络和提高算力芯片性能来提升。

- 集群稳定性：大模型训练面临稳定性挑战，国内厂商推出相关方案提升集群稳定性。

- 绿色低碳性：智算中心能耗和碳排放高，可通过液冷技术和能耗管控平台实现节能减排。

- 服务易用性：云化服务、全栈式技术能力和普惠泛在服务是智算基础设施服务发展趋势。

3. 赋能模式

- 产研合作：如大连、西安人工智能计算中心联合多方研发行业大模型并推进产业化。

- 龙头引领：阿里云等云厂商推出MaaS服务，广州、武汉等地成立联合体推动AI应用落地。

- 央国企示范：沈阳人工智能计算中心助力企业打造自主可控的AI智能机器人。

- 超智融合：宁波人工智能超算中心融合智算与超算，提升算力适配和应用场景。

4. 发展建议：投资布局应分类分级，服务能力要标准先行，要素资源要联合创新，以解决当前智算基础设施存在的问题，推进其科学赋能。

以下为报告节选内容

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