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智算产业发展研究报告

（2024年）

2024年9月

智算产业发展研究报告

（2024年）

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智算产业发展研究报告

目录

一、全球智算产业新动向4

1、智能算力将成为AI发展的关键支撑与引擎4

2、AI投资热潮推动智算产业进入快速增长期5

3、智算产业开启“速度”与“质量”并行8

4、智算产业发展的几点认识10

二、智算产业图谱12

1、智算基础设施：全球建设如火如荼，国产化进程加速13

2、大模型平台服务：国内外云厂商模式创新，差异化布局14

3、行业应用：全球进入应用元年，智算能力全面升级16

4、智算集成服务：ToB市场火热，智算集成释放巨大潜力20

三、智算发展七大趋势预判22

趋势一：软硬协同优化助力大模型降本增效22

趋势二：高质量数据集是大模型能力跃迁的关键23

趋势三：超大规模智算集群成为人工智能发展基石25

趋势四：算力服务由资源租赁向平台化、一体化供给演进28

趋势五：AIAgent（智能体）将成为智能交互的新流量入口29

趋势六：AI技术设备加速AIDC基础设施升级31

趋势七：算力与电力协同发展成为新态势32

四、智算技术发展的六大关键词33

关键词1：MoE33

关键词2：具身智能35

关键词3：分布式智算中心网络36

关键词4：存算一体37

关键词5：空心光纤39

关键词6：算电联合调度40

关键技术成熟度评估42

五、智算发展潜力评估44

1、评估方法44

2、评估结果46

六、典型案例50

1、中国电信上海万卡集群50

2、中国电信京津冀智算中心跨智算中心无损网络解决方案51

3、中国电信湖北中部绿色智算中心54

4、海兰云海底数据中心57

七、总结与展望59

八、附录-智算评估实施方案60

1、评估指标模型构建60

2、评估指标赋值61

3、评估指标权重设计61

4、各省评估得分63

九、参考文献63

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一、全球智算产业新动向

1、智能算力将成为AI发展的关键支撑与引擎

（一）AI推动算力需求超线性发展，智能算力需求井喷。根据

EPOCHAI数据，全球人工智能经历从传统模型进入深度学习阶段，

模型所需算力规模年增长1.5倍突破至4.1倍/年，算力规模实现7

[1]

个数量级的增长（2010-至今），其主要在于：

大参数模型、高质量数据集和大算力（智算）成为AI大模型发

展的关键要素，Scaling法则带动大模型不断突破新的瓶颈。

Transformer架构成为人工智能的事实标准，模型架构趋于稳定，数

据规模、质量双提升，GPU单卡性能、集群有效算力的持续迭代升级，

为大模型的性能、规模爆发奠定了基础，加剧模型训练算力需求指数

级增长，目前全球千亿级参数模型所需算力至少为10^23数量级，所

需算力至少为万卡级规模以上（参考A100），持续训练周期为周级

时长。

图1主流大模型训练算力需求

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