在日前舉辦的中國算力大會上，浪潮信息聯合中國信通院發布了《人工智能算力高質量發展評估體系報告》（下稱：報告）。報告認為，在當前由大模型和AIGC（生成式人工智能）驅動的AI時代，算力需求暴增，同時還面臨供給不足、供需匹配難、能耗激增等挑戰，亟需算力產業由“量”向“質”加速高質量發展。

　　報告提出，高質量算力是基于最新人工智能理論，采用先進人工智能的計算架構，與算法、數據深度結合的高水平計算能力。高質量算力具備高算效、高智效、高碳效、可持續、可獲得、可評估“三高三可”六大特征。

　　中國信息通信研究院云計算與大數據研究所總工程師郭亮接受經濟日報記者采訪時介紹，以AIGC為代表的人工智能應用、大模型訓練等新需求、新業務的崛起，推動全球智算規模呈現高速增長態勢。據中國信通院測算，截至2023年底，全球算力總規模約為 910EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同增增長40%，智能算力規模達到335EFLOPS，同增增長達136%，增速遠超算力整體規模增速。我國智能算力占比顯著增加，智算中心集聚分布。據中國信通院測算，截至2023年底，智能算力規模占整體算力規模的增例近30%，增效明顯。國家及地方層面積極推進智算中心建設，北京、廣東等多地提出2025年智算規模目標。從區域分布上來看，智算中心呈集群建設趨勢，過半分布在我國東部地區。

　　報告顯示，我國算力發展面臨算力供給不足，供需匹配不平和；算力智能水平較低，難以滿足多元應用場景；算力面臨能源考驗，節能降碳刻不容緩；多樣化算力需求提升，普適普惠水平較低；供應鏈完備性不足，生態構建待完善；性能評價簡單，算力實測性能欠缺等問題。

　　對于高質量算力，浪潮云海首席科學家張東解釋說，其中，高算效是看整體能提供多少算力，高智效則是要用最小的算力支撐更高的智力水平。公開數據顯示，傳統模式下的智算中心GPU利用率平均數值低于30%，高智效就是要破解算效水平不高、算力資源利用率較低等問題。當前大模型發展百花齊放，大模型的智能涌現能力大幅提升，但是現有大模型模算效率普遍不高，在算力供需矛盾凸顯的當下，提升模算效率，以更低算力實現更高智能是智效水平提升的核心目標。

　　報告還提出，高碳效指的是算力在最低碳排放前提下實現最大化算力輸出，是兼顧碳排放量和算力性能的綜合指標。高碳效不僅關注算力單純的能源消耗、算力輸出水平，更注重從算力系統的采購到回收整個過程進行全生命周期碳足跡管理。

　　算力中心是公認的高耗能基礎設施。據中國信通院數據顯示，截至2023年我國算力中心耗電量，達到1500億千瓦時，預計到2030年將超過4000億千瓦時，二氧化碳排放或將超2億噸。面對人工智能對算力的旺盛需求，算力產業在高速發展的同時亟需提高碳效，實現“雙碳目標”。

　　根據今年7月份國家發展改革委、工業和信息化部、國家能源局、國家數據局發布的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，到2025年底，算力電力雙向協同機制初步形成，國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過80%。“這是當前算力降能耗的最大挑戰。”郭亮說。

　　張東認為，“在可預見的十年之內，靠給芯片提高功耗來提高性能仍是非常重要的一條技術路線。芯片能力翻番，但能耗不能增加太多。在過去三五年間，特別是智算迅速發展后，芯片性能翻番了，功耗也翻番了，每瓦特能夠產生的算力變化很小。所以，一方面，要想辦法降低芯片的耗能，在工藝上下功夫。另一方面，作為整機廠商我們也從整機和數據中心角度做工作，比如用綠電、大規模上液冷、通過調度軟件更好地提高算力利用率。我們有個測算，300千瓦規模的機房，采用液冷，每年可以節省電費70萬元。”

　　據介紹，由于電力不好存儲和傳輸，目前業界還有一個趨勢是在靠近綠電的地方建立數據中心，把電力變成算力，再把算力轉化成智力，最終賦能應用。現在的儲能設備消耗量巨大，現在把儲電能變成儲智能，用一塊U盤儲備訓練好的大模型。

　　郭亮表示，要以系統設計提升算效、協同驅動提升智效、全生命周期管理提升碳效、基建先行推動算力普適普惠、繁榮生態推動算力可持續發展、多元評估加速算力規范化發展的高質量算力發展路徑，有效推動算力發展“提質增效”，讓高質量算力助力經濟社會實現“數智化”轉型和高質量發展。