中國報告大廳網訊，智能算力具有高性能、低能耗和靈活性的特點優勢，科技的不斷進步下智能算力應用場景也有所拓寬。目前一線城市的智能算力市場發展迅速。以下是2024年智能算力市場規模分析。

  智能算力市場規模

  經過多年發展，我國算力基礎設施建設已達到世界先進水平，算力總規模僅次於美國，位居世界第二，產業生態不斷完善，供給能力持續增強。《2024-2029年中國智能算力行業市場深度研究與戰略諮詢分析報告》截至2023年，我國提供算力服務的在用機架數達到810萬標準機架，各類算力提供主體超5000家，算力規模達到230EFlops(每秒百億億次浮點運算次數)。我國算力市場正由以通用算力為主向通算、智算、超算一體化演進，結構不斷優化，智能算力規模占比不斷提升，2023年智能算力規模達70EFLOPS，同比增加29EFLOPS，占算力總規模超30%。

  當前人工智慧技術正加快融入千行百業，超大規模人工智慧模型和海量數據對算力的需求也持續攀升。根據智能算力市場規模分析預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年複合增長率達52.3%，同期通用算力規模的複合增長率為18.5%。到2030年，人類將進入YB數據時代，通用算力將增長10倍、人工智慧算力將增長500倍。需求加速供給不足，智能算力成為當下稀缺資源。

  我國智能算力主要分布於和林格爾、貴陽、蕪湖等國家算力樞紐節點，以及北京、上海、深圳等AI超一線城市。這些地區由於經濟基礎雄厚、科技水平高、人才聚集等優勢，成為了智能算力發展的重要區域。京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝雙城經濟圈等區域算力發展水平處於領先。廣東、北京、上海及周邊省份算力發展指數總體較高，其中廣東、北京、江蘇、浙江、山東、上海算力發展指數排名靠前。

  智能算力市場需求

  智能算力市場規模分析指出在智能算力需求的演變中，關鍵的動力來自於大模型的發展與應用。鴻博股份CFO浦威提到，以通用大模型為主的算力集群正在從千卡規模向萬卡規模躍進，尤其是阿里、字節跳動等國內巨頭正在搭建的萬卡集群。對於大模型的預訓練，場景要求日益提高，尤其是缺乏萬卡算力的企業難以實現模型的進一步疊代。

  人工智慧，特別是深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的快速發展，對計算資源的需求大幅增加。訓練和部署AI模型需要強大的計算能力，尤其是在大規模數據處理和高維度模型訓練方面，智能算力成為了不可或缺的基礎設施。深度學習與大模型如GPT-4、BERT等大規模預訓練模型需要大量的計算資源進行訓練和推理，這推動了對GPU、TPU等專用硬體的需求。

  雲計算的普及使得越來越多的企業將計算資源從傳統的數據中心遷移到雲端，智能算力作為雲計算的核心組成部分，滿足了按需分配和靈活擴展的需求。雲計算平台(如AWS、Azure、Google Cloud)提供基於GPU、TPU、FPGA等硬體的計算實例，能夠支持用戶的AI訓練、數據分析等任務。隨著雲計算市場的擴大，智能算力需求也同步增長，尤其是在AI訓練和高性能計算(HPC)方面。

  總體而言，未來幾年內，智能算力市場的需求將繼續保持高速增長，並且將更多地滲透到傳統行業，推動行業數位化和智能化轉型。