隨著近期ChatGPT的爆火出圈， 以大模型、大數據，高算力為基礎的人工智能內容自動生成技術(AIGC)被推上“熱搜”，進而打開市場對算力需求的想象空間。
據國際數據公司IDC與浪潮信息聯合發布的《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，相較于2020年我國135EFLOPS的算力總規模，2022年我國智能算力規模近乎翻倍，達到268EFLOPS，超過通用算力規模;預計未來5年我國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
算力正成為我國經濟建設的新引擎，是數字經濟發展的重要一環。一方面，算力基礎設施建設引領了新的產業方向;另一方面，在“東數西算”背景下，相關設施建設正從我國東部沿海地區向中西部地區擴展，實現全國數字經濟進一步均衡發展。
隨著近期ChatGPT的爆火出圈， 以大模型、大數據，高算力為基礎的人工智能內容自動生成技術(AIGC)被推上“熱搜”，進而打開市場對算力需求的想象空間。
事實上，近年來，算力技術正逐漸滲透于生活的方方面面，各類融合應用競相涌現。算力基礎設施建設更是作為釋放數據優勢、推動數字經濟創新發展的重要“底座”，成為推動各地數字經濟發展、發揮投資拉動作用的熱點領域。
算力已是數字經濟時代的重要生產力。國務院發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》強調，以數據要素為核心引擎推動數字經濟深化發展。加快算力基礎設施建設則為數據要素不斷注入新動能，從而加快數字產業化和產業數字化進程，催生新技術、新產業、新業態、新模式，支撐經濟高質量發展。
近年來，得益于全國一體化算力網絡國家樞紐節點的部署和“東數西算”工程的推進，我國算力基礎設施建設保持快速發展，供給水平大幅提升，創新成果不斷涌現，發展環境持續優化。
當前，算力的重要性已被提升到新的高度，算力作為數字經濟時代新的生產力，對推動科技進步、行業數字化轉型以及經濟社會發展發揮重要作用。
根據中國信通院的研究，目前我國已經形成體系較完整、規模體量龐大、創新活躍的計算產業，網絡基礎設施能力穩步提升，5G網絡建設持續推進，算網協同體系快速發展，數據產量快速增長，數據資源開放共享步伐不斷加快。
數據顯示，我國在用數據中心機架總規模超過590萬標準機架，服務器規模約2000萬臺，算力總規模超過150EFlops(每秒15000京次浮點運算)，排名全球第二。
作為算力的物理載體，建設數據中心成為各地提升數字實力的主要手段之一。然而，近期也出現了一些值得關注的問題。如：各省市忽視實際需求，加碼數據中心建設，造成巨大資源浪費;行業高度關注節能等技術發展，卻忽視本身實際需求;各地在高度重視數據中心建設的同時，如何避免一哄而上，造成算力資源的浪費，以及該如何關注數據中心的使用效率等問題。
基于此，本報在座談會的基礎上匯總了相關專家的意見和建議，作為推進算力新基建高質量發展的參考。
適度超前建設數據中心
新型數據中心是以支撐經濟社會數字化轉型、智能升級、融合創新為導向，以5G、工業互聯網、云計算、人工智能等應用需求為牽引，匯聚多元數據資源、運用綠色低碳技術、具備安全可靠能力、提供高效算力服務、賦能千行百業應用的新型基礎設施，具有高技術、高算力、高能效、高安全特征。
在全社會加速數字化轉型的當下，數據中心建設也如火如荼。據中國信通院測算，截至2021年底，我國近6年累計出貨超過1960萬臺通用服務器、50萬臺AI服務器，算力總規模超過202EFlops，全球占比為33%。
專家指出，有些地方出現過度超前部署的問題，有的地方為了追求排名或者國內影響力，片面追求性能效應，導致設施建成以后，當地需求嚴重不足，設備空轉，進一步造成了巨大的資源浪費問題。
專家建議，把握好適度超前的“度”極為重要。數字基礎設施建設是一場“摸不到石頭的過河”。“適度超前”不能變為“過度超前”，要嚴格結合自身的需求，充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，更好地發揮政府作用。否則，可能與市場實際需求脫節，產生商用時間拉長、投資的投入產出比增大等問題。
根據中研普華研究院《2023-2028年服務器行業深度分析及投資戰略研究咨詢報告》顯示：
目前的數據基礎設施已經能夠處理云計算、5G網絡和視頻流的涌入，但這可能不足以支持人工智能的全面應用所帶來的最新數字變革。
相反，人工智能的數字基礎設施可能需要一個完全獨立的云計算框架。這一新框架需要根據特定數據中心集群的位置及其所具有的功能重新定義現有數據中心網絡。
科技企業緊跟人工智能趨勢
最近備受討論的ChatGPTAI人工智能語音合成器擁有100多萬用戶，并獲得了微軟100億美元的投資。此外，亞馬遜網絡服務于11月與StabilityAI合作，谷歌創建了一個名為Lamda的類似ChatGPT系統。與此同時，Meta最近宣布暫停其數據中心建設，以便能夠重新配置其服務器場，從而滿足AI的數據處理要求。
人工智能平臺的數據處理需求已經增長到這樣的程度，如果沒有微軟即將升級的Azure云平臺，ChatGPT的創建者OpenAI將無法繼續運營該平臺。
為什么人工智能需要新的數據基礎設施
像ChatGPT這樣的人工智能平臺的“大腦”通過兩個不同的“半球”或“葉”來運作，前者提取滿足用戶內容請求所需的所有數據，后者支持生成平臺，在用戶被問到問題后立即以更“人性化”的方式回答用戶的問題。
訓練葉將需要大量的“計算能力”來處理生成ChatGPT創建的所有內容所需的所有數據點。從本質上講，訓練葉提取數據點并在模型中重新組織它們。這個過程是反復進行的，每一次，人工智能實體都能更好地理解，它教會自己如何吸收信息，并像人類一樣交流它所學到的東西。
雖然這是一個有趣的過程，但訓練葉不僅需要強大的計算能力，還需要最先進的圖形處理單元(GPU)半導體才能發揮最大的功能。此外，任何專注于“訓練”人工智能平臺的基礎設施都需要大量的電力，因此數據中心必須位于可再生能源附近。新的液體冷卻系統和重新設計的備用電源和發電機系統也必須安裝。
至于人工智能平臺大腦的另一半，推理葉負責在用戶提出問題后幾秒內回答問題，它有自己的一套需求，目前的數據基礎設施無法滿足。好消息是，目前連接的數據中心網絡可以適應這種需求，但設施必須升級才能處理所需的大量處理能力。這些設施還必須在變電站附近。
目前最大的云計算提供商正在向需要的人工智能初創企業提供數據處理能力。他們愿意提供這種服務，因為他們認為人工智能初創公司是潛在的長期客戶。
而大型云計算企業之間正在進行一場代理人戰爭。他們真的是唯一有能力建造擁有無數參數的真正大型人工智能平臺的企業。
《2023-2028年服務器行業深度分析及投資戰略研究咨詢報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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黃江
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