根据工业和信息化部新闻宣传中心总编辑王保平在2023中国国际服务贸易交易会的“算力服务高质量发展论坛”上的发言，目前我国是全球第二大算力总规模国家，近五年来保持着每年约30%的增长率。新增算力设施中，智能算力的比例已经超过一半，成为推动算力增长的新引擎。

　　ChatGPT于2022年底问世，引发了全球范围内关于大型模型的热潮。这种强劲需求迅速传导到上游，对智能算力需求激增，使得英伟达等“卖铲人”公司赚得盆满钵满。随着AIGC、大模型等新应用和新业态不断涌现，算力发展也将迎来更大的历史机遇。

　　论坛上，联通数字科技有限公司云计算事业部副总经理丁鼎指出，受智能算力和ChatGPT等新趋势影响，人工智能正在进入新一轮科技超级周期。他将这次AI大周期的新特点总结为“三个少见”，即渗透速率快、高门槛少、底层技术架构可能产生大幅波动的技术周期。

　　新一轮科技超级周期也给底层的算力技术带来了新的挑战。联想集团副总裁、中国区首席市场官王传东提到，过去的算力增长符合摩尔定律，即性能每18个月翻倍，但在智能算力时代，算力翻倍的时间已经缩短至3-4个月。

　　阿里云智能解决方案首席架构师郑海超也指出，大型模型带来的算力需求每两年增长275倍，目前单个芯片已不再是衡量算力的基本单位，算力的基本供给形式已经变成算力集群。

　　算力一般分为通用算力、智能算力和超算算力三个部分，而智能算力是大型模型浪潮中频繁被提及的部分。

　　OpenAI创始人Sam Altman曾公开表示，目前最大的问题是受限于GPU供应不足和算力不足，产品的速度和可靠性无法跟上需求。在国内市场上，英伟达中国特供版A800和H800 GPU曾一度供不应求，价格飙升。

　　此外，人工智能算力可以分为训练和推理两部分，我们所说的算力短缺实际上是高端GPU的短缺。人工智能的长时间训练过程意味着低端GPU的性能无法满足需求，并且性价比也较低。

　　算力被形容为数字经济的“水电煤”，是推动各行各业数字化转型的重要基础设施。中国信通院发布的《中国算力服务研究报告(2023年)》显示，我国各省份的算力服务发展指数与其数字经济规模呈显著正相关关系。

　　根据测算，单位算力服务发展指数的提升可带来人均数字经济产出增长6400元，以及5664亿元bd体育 规模的增长。算力产业已成为各国科技战略布局的焦点之一，有望成为国家数字经济建设蓝图中的超级赛道。

　　算力应用场景可分为通用计算场景、智能计算场景和超级计算场景。通用计算场景包括政务平台、智慧教育、电商平台等；超级计算场景包括气象预报、地震预测、药物研发、工程设计与计算等；而智能计算场景则涵盖了参数规模从千万级到千亿级的各种场景，其中大型模型就是千亿级参数规模下的具体应用。

　　王传东指出，未来智能计算场景将有巨大的突破空间，当人机共生真正实现时，就完全处于智能计算的大环境中，人与机器或人脑与智能计算将同步运行。因此，每个行业都面临着场景的转换，智能计算中心的建设已经成为各行各业不可或缺的问题。

　　中国移动云能力中心副总经理娄涛也预计，目前通用计算场景占比约为70%。预计到2030年，智能计算占比将达到70%。智能计算增长非常迅速，特别是ChatGPT的出现导致了爆炸式增长。

　　统计数据显示，截至2021年底，全国拥有超过450个超大型和大型数据中心，以及超过20个智能计算中心。从2012年到2021年，我国数字经济规模从11万亿元增长至超过45万亿元，数字经济占国内生产总值的比重从21.6%提升至39.8%。

　　算力发展前景广阔，但目前仍面临一些现实困境，其中首要问题是供需矛盾。沐曦是一家国内高性能GPU初创公司，副总裁艾俊波指出，2010-2025年，全球各种数据呈现出指数级增长，实时数据占比越来越大，数据种类也更加多样化，芯片算力的增长已经无法满足更多应用的需求，供需矛盾非常突出。

　　供需矛盾在各个层面上都存在。中国工程院院士高文提到，良好的算力网络需要应对多项技术挑战。第一个挑战是连接问题，涉及连接延迟和超宽带带宽；第二个挑战是调度问题，对于算力来说，与调度相关的能力是否能够与需求相匹配，以及是否能够在需要时提供，不需要时停止提供。

　　天翼云科技有限公司副总经理黄洪波也提到了调度问题。面对我国算力分布不均和供需不匹配的问题，天翼云自主研发了算力分发网络平台“息壤”，解决了算力调度的问题，并成功入选2022年国资央企超级十大工程。在“息壤”的支持下，宁夏已经上线了全国首个算力交易调度平台，促进区域算力的互联互通。

　　2022年2月，我国启动了“东数西算”工程。该工程的目标是实现东西部算力的平衡布局，优化算力成本，并推动数据中心的绿色低碳发展。

　　数据显示，2022年，西部国家算力枢纽新建的数据中心规模超过60万个标准机架，规模较去年翻了一番，占全国新建数据中心规模的45%。西部地区对东部地区数据计算需求的支撑作用越来越明显。

　　此外，黄洪波指出：“尽管我国算力总规模在全球排名第二，但在某些关键核心技术方面仍存在差距。如何利用算力升级加速数字中国的发展也是我们面临的重大挑战。”