根據工業和信息化部新聞宣傳中心總編輯王保平在2023中國國際服務貿易交易會的“算力服務高質量發展論壇”上的發言，目前我國是全球第二大算力總規模國家，近五年來保持著每年約30%的增長率。新增算力設施中，智能算力的比例已經超過一半，成為推動算力增長的新引擎。

　　ChatGPT于2022年底問世，引發了全球范圍內關于大型模型的熱潮。這種強勁需求迅速傳導到上游，對智能算力需求激增，使得英偉達等“賣鏟人”公司賺得盆滿缽滿。隨著AIGC、大模型等新應用和新業態不斷涌現，算力發展也將迎來更大的歷史機遇。

　　論壇上，聯通數字科技有限公司云計算事業部副總經理丁鼎指出，受智能算力和ChatGPT等新趨勢影響，人工智能正在進入新一輪科技超級周期。他將這次AI大周期的新特點總結為“三個少見”，即滲透速率快、高門檻少、底層技術架構可能產生大幅波動的技術周期。

　　新一輪科技超級周期也給底層的算力技術帶來了新的挑戰。聯想集團副總裁、中國區首席市場官王傳東提到，過去的算力增長符合摩爾定律，即性能每18個月翻倍，但在智能算力時代，算力翻倍的時間已經縮短至3-4個月。

　　阿里云智能解決方案首席架構師鄭海超也指出，大型模型帶來的算力需求每兩年增長275倍，目前單個芯片已不再是衡量算力的基本單位，算力的基本供給形式已經變成算力集群。

　　算力一般分為通用算力、智能算力和超算算力三個部分，而智能算力是大型模型浪潮中頻繁被提及的部分。

　　OpenAI創始人Sam Altman曾公開表示，目前最大的問題是受限于GPU供應不足和算力不足，產品的速度和可靠性無法跟上需求。在國內市場上，英偉達中國特供版A800和H800 GPU曾一度供不應求，價格飆升。

　　此外，人工智能算力可以分為訓練和推理兩部分，我們所說的算力短缺實際上是高端GPU的短缺。人工智能的長時間訓練過程意味著低端GPU的性能無法滿足需求，并且性價比也較低。

　　算力被形容為數字經濟的“水電煤”，是推動各行各業數字化轉型的重要基礎設施。中國信通院發布的《中國算力服務研究報告(2023年)》顯示，我國各省份的算力服務發展指數與其數字經濟規模呈顯著正相關關系。

　　根據測算，單位算力服務發展指數的提升可帶來人均數字經濟產出增長6400元，以及5664億元數字經濟規模的增長。算力產業已成為各國科技戰略布局的焦點之一，有望成為國家數字經濟建設藍圖中的超級賽道。

　　算力應用場景可分為通用計算場景、智能計算場景和超級計算場景。通用計算場景包括政務平臺、智慧教育、電商平臺等；超級計算場景包括氣象預報、地震預測、藥物研發、工程設計與計算等；而智能計算場景則涵蓋了參數規模從千萬級到千億級的各種場景，其中大型模型就是千億級參數規模下的具體應用。

　　王傳東指出，未來智能計算場景將有巨大的突破空間，當人機共生真正實現時，就完全處于智能計算的大環境中，人與機器或人腦與智能計算將同步運行。因此，每個行業都面臨著場景的轉換，智能計算中心的建設已經成為各行各業不可或缺的問題。

　　中國移動云能力中心副總經理婁濤也預計，目前通用計算場景占比約為70%。預計到2030年，智能計算占比將達到70%。智能計算增長非常迅速，特別是ChatGPT的出現導致了爆炸式增長。

　　統計數據顯示，截至2021年底，全國擁有超過450個超大型和大型數據中心，以及超過20個智能計算中心。從2012年到2021年，我國數字經濟規模從11萬億元增長至超過45萬億元，數字經濟占國內生產總值的比重從21.6%提升至39.8%。

　　算力發展前景廣闊，但目前仍面臨一些現實困境，其中首要問題是供需矛盾。沐曦是一家國內高性能GPU初創公司，副總裁艾俊波指出，2010-2025年，全球各種數據呈現出指數級增長，實時數據占比越來越大，數據種類也更加多樣化，芯片算力的增長已經無法滿足更多應用的需求，供需矛盾非常突出。

　　供需矛盾在各個層面上都存在。中國工程院院士高文提到，良好的算力網絡需要應對多項技術挑戰。第一個挑戰是連接問題，涉及連接延遲和超寬帶帶寬；第二個挑戰是調度問題，對于算力來說，與調度相關的能力是否能夠與需求相匹配，以及是否能夠在需要時提供，不需要時停止提供。

　　天翼云科技有限公司副總經理黃洪波也提到了調度問題。面對我國算力分布不均和供需不匹配的問題，天翼云自主研發了算力分發網絡平臺“息壤”，解決了算力調度的問題，并成功入選2022年國資央企超級十大工程。在“息壤”的支持下，寧夏已經上線了全國首個算力交易調度平臺，促進區域算力的互聯互通。

　　2022年2月，我國啟動了“東數西算”工程。該工程的目標是實現東西部算力的平衡布局，優化算力成本，并推動數據中心的綠色低碳發展。

　　數據顯示，2022年，西部國家算力樞紐新建的數據中心規模超過60萬個標準機架，規模較去年翻了一番，占全國新建數據中心規模的45%。西部地區對東部地區數據計算需求的支撐作用越來越明顯。

　　此外，黃洪波指出：“盡管我國算力總規模在全球排名第二，但在某些關鍵核心技術方面仍存在差距。如何利用算力升級加速數字中國的發展也是我們面臨的重大挑戰。”