证券时报记者 郭博昊 江聃
2023年初，以ChatGPT为代表的大模型应用的出现驱动智算需求迅速攀升，国内地方政府、电信运营商与互联网企业加速布局，掀起智算中心建设热潮。时至今日，以DeepSeek为代表的开源模型引发业界对算力需求变革的新一轮思考。
近期，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，立足提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展。证券时报记者调研多家行业企业，试图从智算中心面临的困境中，探寻算力可持续、高质量发展的路径建议。受访业内人士认为，虽然今年算力闲置情况将有所好转，但算力中心建设仍需探索出更为高效合理的新模式。
加力投资
与算力服务合同撤单共存
智算中心是大模型训练、推理的基础设施，大模型应用的发展也推动智算中心的建设与优化。根据《全国数据资源调查报告（2024年）》，2024年全国算力总规模达280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），智能算力在算力总规模中的比重持续提升，已达到32%。
上市公司作为优质企业代表，积极布局智算基础设施建设。3月以来，奥飞数据、润建股份、海南华铁、宏景科技等多家上市公司均发布了算力/智算中心项目的融资公告。
6月26日，南方润泽科技数据中心REIT公告，6月24日基金合同正式生效。该基金首次发售时拟投资基础设施项目为润泽科技持有的A-18数据中心，估值人民币37.25亿元。基金封闭期为50年，不开放申购与赎回。
与此同时，去年下半年以来，上市公司算力服务合同撤单的情况增多，其中部分公告披露终止合作原因在于政策影响和业务环境变化。如4月30日，莲花控股发布一份关于控股孙公司规模5.55亿元合同终止的公告；3月，鸿博股份全资子公司英博数科与百川智能于2023年12月签署的服务协议也因不可抗力终止。其他被“撤单”的公司还有青云科技、锦鸡股份、飞利信等。
一边是A股上市公司代表的行业企业加力建设智算中心，另一边是上市公司长周期算力合同履约不确定性加大。“算力供需结构性矛盾，成为当前算力充分发挥作用面临的主要矛盾。”广东省智能科学与技术研究院研究员冯圣中对记者表示。
多重因素
加剧算力供需错配
近年来，我国算力规模高速发展，但自去年下半年以来，市场对于算力闲置的诟病日渐增多。根据国际数据公司（IDC）公布的数据，企业级通用算力中心的利用率仅为10%至15%，部分智算中心的GPU利用率不足30%。
部分算力闲置的原因是需求预测偏差和生态不成熟。软通动力首席人工智能官金亚东向记者表示，在智能算力“井喷”的情况下，人工智能应用需求仍处于爬坡期。尽管近年来人工智能应用持续增多，但仍难以完全消纳已建设算力。同时，DeepSeek等人工智能现象级产品的面世，使得市场对于算力的需求从训练逐渐转向推理。市场对于推理算力的需求指数级增长，部分已建成的智算中心在算力的软硬件结构出现难以适配新需求的情况，加剧算力供需的错配。
在燧原科技首席公共事务官蒋燕看来，搭建智算硬件设施只是起点，还需加强网络搭建、调度集成、系统运维等“软实力”。优质的算力服务依赖于完备的运营能力，尤其对于各地智算中心而言，运营是当下亟待提升的关键环节之一。
此外，当前算力互联互通仍处于建设阶段，释放区域需求是短期内提高算力使用率的重要途径。在此背景下，智算中心的选址成为影响算力利用率的重要因素。北电数智战略与市场负责人杨震向记者举例，在不同地区建设大规模计算集群的策略中，往往忽视了人才的地理偏好和实际需求。他指出，尽管有些区域的自然条件在能源供给和散热方面具有优势，但因为大模型预训练需要人工智能领域很多跨领域的人才，如果不能满足人才流动和生活便利等需求，即使硬件设施再完善，也可能难以吸引和留住顶尖团队对算力进行开发利用，这也造成地理空间上的错配。
深挖行业应用场景
释放算力需求
业界呼吁，对于更好运营智算中心需要“起步即深耕”。受访行业代表认为，规划建设及生态布局要紧扣本地产业经济的核心需求，使人工智能技术切实转化为区域经济增长引擎，促成产业生态与经济产出的良性互动。而实现算力中心商业价值闭环的根本途径，始终在于识别并深耕人工智能的落地场景，以此作为推动本土产业和企业跃迁至智能化的核心抓手。
6月底，广东佛山南海桂城智算中心启动，这是地方立足当地产业优势，协同生态合作伙伴，激活本地产业智能化升级潜能的探索案例。杨震介绍，作为项目运营方，北电数智坚持“一地一策、一业一策”的思路，在当地政府部门帮助下，走入当地龙头企业挖掘人工智能赋能空间。
杨震认为，当某产业集群龙头企业率先落地创新应用并取得生产经营效率的提升，其他企业往往会迅速跟进，避免被市场淘汰。这种人工智能技术的落地并非单纯依赖政策优惠的吸引，而是通过实际的商业需求和市场潜力来吸引技术落地。“商机招商”模式，亦是国家一直倡导和期望实现的目标。
对于拥有成熟客群的建设方来说，做好应用牵引能极大提高新建智算中心的利用率。“在智算中心规划阶段，我们便把算力建设与实际场景结合在一起。根据不同应用的算力需求，规划并匹配适合的算力资源。”蒋燕指出，对于时效性较强的应用，可优先匹配低延时算力资源，以确保快速响应用户需求。而对于一些时效要求没那么高的应用，则会考虑牵引至更高性价比的计算资源，提高算力利用率，也降低企业算力成本。
冯圣中指出，算力中心的硬件寿命是有限的，在生命期内不充分发挥作用，投资就没有产生应有的效益。建设智算中心必须充分发挥市场在算力资源配置中的决定性作用。提供算力服务的算力中心，应该让市场主体去投资，能耗指标审批、算力中心选址、算力芯片选型、算力规模确定等，尽量交给市场，让市场主体按市场规律去决定，让市场这只无形的手更有效。
金亚东则表示，应加强现有算力资源整合，避免重复建设和资源浪费。通过整合，可以实现算力资源的优化配置，提高整体的利用效率。政府可以通过政策引导，鼓励企业将闲置的算力资源纳入调度网络，实现算力互联互通。
“无形之手”与“有形之手”协同破局
近日，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，提出到2026年，建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系。到2028年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网。
算力互联网是互联网面向算力应用与调度需求进行能力增强和系统升级形成的新型基础设施，是将计算任务及其数据应用传输到合适的算力资源池，并返回计算结果。对于算力需求大的企业来说，能够借助这张网调配到更具有性价比的算力。
深势科技构建大模型体系，将生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究等众多学科的科研方法从“实验试错/计算机”时代带入了“预训练模型时代”。“公司的特点是初始和回收数据量不大，中间数据量特别大，存和算可以分离。”深势科技算力技术负责人张喆对记者表示，基于这样的特征，考虑成本效益，公司可以拥抱互联网算力。
不过，大部分受访人士认为，解决算力结构性矛盾，根本要靠创新，包括芯片创新、服务生态的创新。冯圣中表示，要抓住类脑计算等新技术带来的新机遇，花大力气研发芯片、构建国产芯片的良好生态。
“良好生态，不是一朝一夕，需要持续投入。”冯圣中说，开源是应对技术封锁的好办法，也是动员大家共创共享建设良好生态的好办法。政府应大力鼓励开源模式。当前，芯片创新正迎来又一个黄金时代，类脑计算、量子计算等领域技术创新活动日趋活跃。我国应当抓住机遇，政府有形的手应该更有为，提供持续支持。
张喆表示，“我们的算法在国际上具备先进性，希望这样的先进性可以建立在各种计算卡之上。”蒋燕表示，推理算力市场爆发式增长，但训练算力仍是大模型发展的关键支撑要素。公司一方面在深入挖掘推理算力市场机会，另一方面也会加力推进国产训练集群的研发与建设。
杨震建议，应实施更加精准的政策支持，通过激发企业开放应用场景积极性，促进算力供需各方合作，开发更多应用牵引行业发展。
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