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传媒技术133

我国新型算力基础设施发展观察及对媒体行业影响分析

程鹏王猛刘旻昊魏海涛李骞

（新华社通信技术局，北京100803）

摘要：【目的】本文旨在通过对计算技术发展研究和我国算力基础设施建设观察，探索我国新型算力基础设施发展

趋势，并分析传媒行业的应对方式。【方法】本文通过市场调研、资料查阅和实际应用，对当前智能计算技术发展、

算力资源需求变化及技术发展进行研究，对发展趋势进行分析，并对媒体在现阶段可能出现的情况进行解析。【结果】

通过实际观察和分析，揭示我国新型算力基础设施发展的趋势，根据媒体行业实际情况提出建议。【结论】媒体可

根据业务需求合理选择算力资源和规模，可以通过多种方式满足业务发展的算力。

关键词：算力基础设施；算力调度；国产智算芯片；媒体中图分类号：G206文献标识码：A

本文编号：1671-0134（2024）09-133-04DOI：10.19483/ki.11-4653/n.2024.09.030

本文著录格式：程鹏，王猛，刘旻昊，魏海涛，李骞.我国新型算力基础设施发展观察及对媒体行业影响分析[J].

中国传媒科技，2024，31（9）：133-136.

随着以大模型为代表的人工智能技术研究不断深其发展与算力的需求紧密相关。

入和突破，数字经济时代全面开启，算力正以一种新智能计算的起点是通用计算装置，在电子计算机

的生产力形式，为各行各业数字化转型注入新动能，发明时，科学家希望其能够像人脑一样“思考”，但

成为经济社会高质量发展的重要驱动力。算力基础设受限于技术发展，并未实现，这个时期计算机发展刚

施作为算力的主要载体，已成为支撑数字经济发展的刚起步，对算力的概念还不清晰。

重要资源和基础设施。本文通过观察国内算力基础设20世纪90年代，科学家提出的专家系统依赖于规

施发展情况，对算力发展趋势进行探讨，并对传媒行则库和逻辑推理来模拟决策过程，对算力要求不高。但

业影响情况进行分析。随着大数据的应用，数据快速处理和海量数据分析对高

1.计算技术发展与算力基础设施演进速算力、并行计算和高IO存储能力都提出了更高要求。

算力是计算能力的简称，通常指执行计算任务的2014年，深度学习算法的提出，极大地推动了人

能力。计算技术涵盖算力所需的硬件、软件、算法和工智能技术发展。深度学习是通过深度神经网络自动

计算架构。学习，来模拟人脑处理信息的方式，其在模式识别的

1.1计算技术发展[1]有些方面识别精度甚至超过人脑。深度学习在特征提

现代计算技术以电子计算机诞生为标志，分为三取和比对时运用了大量多维矩阵计算，对计算能力、

个阶段：第一个阶段是电子计算时代，始于20世纪吞吐量、并行处理能力都提出了更高要求，使GPU从

50年代。电子器件和电子计算机的发明和发展，形成显卡变成了高性能算力资源。

了单独的产业。随着计算机规模扩大，划时代地提升2020年，人工智能从“小模型”向“大模型”发

了算力。第二个阶段是网络计算时代，始于20世纪展，应用场景从“判别式”向“生成式”发展，特别

80年代。网络特别是互联网的产生发展，使用户终端是大语言模型ChatGPT，生成的内容已难辨真假，带

和后台数据程序进行了分离。以亚马逊为代表的互联