人民網北京11月5日電 （焦磊）作為數字經濟時代的新生產力，算力對推動科技進步、行業數字化轉型以及經濟社會發展發揮著重要作用。在此背景下，算力規模快速增長。據信通院測算，2023年全球計算設備算力規模為1397EFlops（每秒百億億次浮點運算），我國計算設備算力規模達到435EFlops，全球占比三分之一，增速近50%。

得益于算力規模的高增長，全球計算產業同樣保持穩步增長勢頭。近年來，我國計算產業的發展既有技術革命帶來的驅動力，也有鼓勵人工智能、算力基礎設施發展等相關政策牽引，從頂層規劃、設施建設、產業發展到管理規范等方面進行布局，引導包括人工智能在內的整個計算產業的高質量發展。

業內分析認為，隨著人工智能技術快速發展，對智能算力的發展提出了更高要求。中國信息通信研究院兩化所主任王駿成表示，隨著人工智能時代的到來，全球智能計算產業實現了快速的增長，圍繞計算、存儲、互聯、軟件等領域的系統化創新是算力產業升級的主要路徑。要實現智算產業的提質升級，需要加強產業鏈體系化升級，加快算力產業生態建設，同時推進算力綠色化發展。

據信通院測算，在深度學習時代，全球智能算力占比不到10%；而在大模型時代，目前全球智能算力占比超過60%；隨著通用人工智能時代的到來，全球智能算力占比將超過90%。

王駿成認為，算力系統不僅僅是芯片，而是圍繞計算、存儲、互聯、軟件等領域的系統化創新和體系化的升級。以大模型和大數據為代表的智能計算需求，驅動了計算、互聯網絡、內存技術、開發框架和軟件棧的加速突破創新，帶來全球算力結構的革命性變化。

“未來，所有的計算設備都需具備AI的能力，而以CPU驅動的通用服務器將在AI應用中承擔更加多元的計算角色，與GPU等加速器協同，形成異構計算系統，以更高效地處理AI任務，為云邊端設備、行業智能化場景提供更有效率的智算服務。”王駿成說。

根據大模型發展速度，王駿成預估，智能算力供給缺口將長期存在，需要持續加強全鏈條系統化創新。目前，全球都面臨從芯片、服務器、框架模型、到AI應用的適配挑戰，這就需要解決多元算力兼容適配，生態碎片化問題。

智能時代，開源模型和開放計算激發了算力產業的創新活力。對于推動智能算力的體系化創新，王駿成表示，需要從以下幾方面加速算力產業體系化、生態化、綠色化建設。

其一是加強產業鏈體系化升級，即從底層芯片、軟件生態、整機應用、產業配套等方面加強全面布局，充分發揮超大規模市場優勢，加強產業鏈上下游協同，以應用牽引強化技術產業生態構建，只有通過系統創新、全局優化拓展創新路徑，以協同共生、開放共贏的生態加速創新落地，才能實現AI創新與AI應用協同發展。

其二，要加快算力產業生態建設，面向產品選型、模型適配、應用推廣、生態聚集等需求，推動評估評測、適配驗證、供需對接、資源聚合等主要工作，促進智能算力技術產業發展與生態建設，與行業共同促進智能算力技術產業發展與生態建設。

其三，堅持綠色低碳發展，全面提升算力設施能源利用效率和算力碳效水平。算力服務提供商不僅要關注算力單純的能源消耗、算力輸出水平，還要通過綠色采購、綠色設計、清潔生產、綠色包裝和運輸、綠色運營、回收處理等降低整個算力系統的碳排放。如在綠色設計環節采用高效的服務器和存儲設備、先進的制冷和散熱技術，強化從采購到回收整個過程的全生命周期碳足跡管理。