證券時報網
曹晨
2025-07-02 14:06
證券時報記者 郭博昊 江聃
2023年初，以ChatGPT為代表的大模型應用的出現驅動智算需求迅速攀升，國內地方政府、電信運營商與互聯網企業加速布局，掀起智算中心建設熱潮。時至今日，以DeepSeek為代表的開源模型引發業界對算力需求變革的新一輪思考。
近期，工業和信息化部印發《算力互聯互通行動計劃》，立足提高公共算力資源使用效率和服務水平，促進算力高質量發展。證券時報記者調研多家行業企業，試圖從智算中心面臨的困境中，探尋算力可持續、高質量發展的路徑建議。受訪業內人士認為，雖然今年算力閑置情況將有所好轉，但算力中心建設仍需探索出更為高效合理的新模式。
加力投資
與算力服務合同撤單共存
智算中心是大模型訓練、推理的基礎設施，大模型應用的發展也推動智算中心的建設與優化。根據《全國數據資源調查報告（2024年）》，2024年全國算力總規模達280EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），智能算力在算力總規模中的比重持續提升，已達到32%。
上市公司作為優質企業代表，積極布局智算基礎設施建設。3月以來，奧飛數據、潤建股份、海南華鐵、宏景科技等多家上市公司均發布了算力/智算中心項目的融資公告。
6月26日，南方潤澤科技數據中心REIT公告，6月24日基金合同正式生效。該基金首次發售時擬投資基礎設施項目為潤澤科技持有的A-18數據中心，估值人民幣37.25億元。基金封閉期為50年，不開放申購與贖回。
與此同時，去年下半年以來，上市公司算力服務合同撤單的情況增多，其中部分公告披露終止合作原因在于政策影響和業務環境變化。如4月30日，蓮花控股發布一份關于控股孫公司規模5.55億元合同終止的公告；3月，鴻博股份全資子公司英博數科與百川智能于2023年12月簽署的服務協議也因不可抗力終止。其他被“撤單”的公司還有青云科技、錦雞股份、飛利信等。
一邊是A股上市公司代表的行業企業加力建設智算中心，另一邊是上市公司長周期算力合同履約不確定性加大。“算力供需結構性矛盾，成為當前算力充分發揮作用面臨的主要矛盾。”廣東省智能科學與技術研究院研究員馮圣中對記者表示。
多重因素
加劇算力供需錯配
近年來，我國算力規模高速發展，但自去年下半年以來，市場對于算力閑置的詬病日漸增多。根據國際數據公司（IDC）公布的數據，企業級通用算力中心的利用率僅為10%至15%，部分智算中心的GPU利用率不足30%。
部分算力閑置的原因是需求預測偏差和生態不成熟。軟通動力首席人工智能官金亞東向記者表示，在智能算力“井噴”的情況下，人工智能應用需求仍處于爬坡期。盡管近年來人工智能應用持續增多，但仍難以完全消納已建設算力。同時，DeepSeek等人工智能現象級產品的面世，使得市場對于算力的需求從訓練逐漸轉向推理。市場對于推理算力的需求指數級增長，部分已建成的智算中心在算力的軟硬件結構出現難以適配新需求的情況，加劇算力供需的錯配。
在燧原科技首席公共事務官蔣燕看來，搭建智算硬件設施只是起點，還需加強網絡搭建、調度集成、系統運維等“軟實力”。優質的算力服務依賴于完備的運營能力，尤其對于各地智算中心而言，運營是當下亟待提升的關鍵環節之一。
此外，當前算力互聯互通仍處于建設階段，釋放區域需求是短期內提高算力使用率的重要途徑。在此背景下，智算中心的選址成為影響算力利用率的重要因素。北電數智戰略與市場負責人楊震向記者舉例，在不同地區建設大規模計算集群的策略中，往往忽視了人才的地理偏好和實際需求。他指出，盡管有些區域的自然條件在能源供給和散熱方面具有優勢，但因為大模型預訓練需要人工智能領域很多跨領域的人才，如果不能滿足人才流動和生活便利等需求，即使硬件設施再完善，也可能難以吸引和留住頂尖團隊對算力進行開發利用，這也造成地理空間上的錯配。
深挖行業應用場景
釋放算力需求
業界呼吁，對于更好運營智算中心需要“起步即深耕”。受訪行業代表認為，規劃建設及生態布局要緊扣本地產業經濟的核心需求，使人工智能技術切實轉化為區域經濟增長引擎，促成產業生態與經濟產出的良性互動。而實現算力中心商業價值閉環的根本途徑，始終在于識別并深耕人工智能的落地場景，以此作為推動本土產業和企業躍遷至智能化的核心抓手。
6月底，廣東佛山南海桂城智算中心啟動，這是地方立足當地產業優勢，協同生態合作伙伴，激活本地產業智能化升級潛能的探索案例。楊震介紹，作為項目運營方，北電數智堅持“一地一策、一業一策”的思路，在當地政府部門幫助下，走入當地龍頭企業挖掘人工智能賦能空間。
楊震認為，當某產業集群龍頭企業率先落地創新應用并取得生產經營效率的提升，其他企業往往會迅速跟進，避免被市場淘汰。這種人工智能技術的落地并非單純依賴政策優惠的吸引，而是通過實際的商業需求和市場潛力來吸引技術落地。“商機招商”模式，亦是國家一直倡導和期望實現的目標。
對于擁有成熟客群的建設方來說，做好應用牽引能極大提高新建智算中心的利用率。“在智算中心規劃階段，我們便把算力建設與實際場景結合在一起。根據不同應用的算力需求，規劃并匹配適合的算力資源。”蔣燕指出，對于時效性較強的應用，可優先匹配低延時算力資源，以確保快速響應用戶需求。而對于一些時效要求沒那么高的應用，則會考慮牽引至更高性價比的計算資源，提高算力利用率，也降低企業算力成本。
馮圣中指出，算力中心的硬件壽命是有限的，在生命期內不充分發揮作用，投資就沒有產生應有的效益。建設智算中心必須充分發揮市場在算力資源配置中的決定性作用。提供算力服務的算力中心，應該讓市場主體去投資，能耗指標審批、算力中心選址、算力芯片選型、算力規模確定等，盡量交給市場，讓市場主體按市場規律去決定，讓市場這只無形的手更有效。
金亞東則表示，應加強現有算力資源整合，避免重復建設和資源浪費。通過整合，可以實現算力資源的優化配置，提高整體的利用效率。政府可以通過政策引導，鼓勵企業將閑置的算力資源納入調度網絡，實現算力互聯互通。
“無形之手”與“有形之手”協同破局
近日，工業和信息化部印發《算力互聯互通行動計劃》，提出到2026年，建立較為完備的算力互聯互通標準、標識和規則體系。到2028年，基本實現全國公共算力標準化互聯，逐步形成具備智能感知、實時發現、隨需獲取的算力互聯網。
算力互聯網是互聯網面向算力應用與調度需求進行能力增強和系統升級形成的新型基礎設施，是將計算任務及其數據應用傳輸到合適的算力資源池，并返回計算結果。對于算力需求大的企業來說，能夠借助這張網調配到更具有性價比的算力。
深勢科技構建大模型體系，將生物醫藥、能源、材料和信息科學與工程研究等眾多學科的科研方法從“實驗試錯/計算機”時代帶入了“預訓練模型時代”。“公司的特點是初始和回收數據量不大，中間數據量特別大，存和算可以分離。”深勢科技算力技術負責人張喆對記者表示，基于這樣的特征，考慮成本效益，公司可以擁抱互聯網算力。
不過，大部分受訪人士認為，解決算力結構性矛盾，根本要靠創新，包括芯片創新、服務生態的創新。馮圣中表示，要抓住類腦計算等新技術帶來的新機遇，花大力氣研發芯片、構建國產芯片的良好生態。
“良好生態，不是一朝一夕，需要持續投入。”馮圣中說，開源是應對技術封鎖的好辦法，也是動員大家共創共享建設良好生態的好辦法。政府應大力鼓勵開源模式。當前，芯片創新正迎來又一個黃金時代，類腦計算、量子計算等領域技術創新活動日趨活躍。我國應當抓住機遇，政府有形的手應該更有為，提供持續支持。
張喆表示，“我們的算法在國際上具備先進性，希望這樣的先進性可以建立在各種計算卡之上。”蔣燕表示，推理算力市場爆發式增長，但訓練算力仍是大模型發展的關鍵支撐要素。公司一方面在深入挖掘推理算力市場機會，另一方面也會加力推進國產訓練集群的研發與建設。
楊震建議，應實施更加精準的政策支持，通過激發企業開放應用場景積極性，促進算力供需各方合作，開發更多應用牽引行業發展。
