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解读:人工智能算力基础设施赋能研究报告

   日期:2026-01-22 06:55:16     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
解读:人工智能算力基础设施赋能研究报告

解读:人工智能算力基础设施赋能研究报告

大家好,我是两年砍柴。今天给大家解读的市场报告是中国信通院《人工智能算力基础设施赋能研究报告(2025年)》

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读完这份报告,我最深的感触是:智算中心这盘棋,下半场的关键不再是“建”,而是“用”和“活”。 光堆硬件已经行不通了,精细化运营和生态协同才是未来。

报告给我最大的启发有两点:

第一,别总想着“万卡集群”,找准自己的生态位更重要。

报告把需求场景掰开揉碎了:千亿级参数的基础大模型训练,那是国家级力量和头部大厂的战场,需要“E级”算力的万卡集群,门槛极高。而对我们大多数地方和行业来说,真正的机会在百亿级参数的模型微调和推理应用。这类需求,一个“百P级”的中小型智算中心就能很好支撑。

这就提醒我们,别再盲目追求“大而全”。

像南京、杭州的智算中心,就找准了“小而美”的定位,专注服务本地科研和企业,通过快速响应和低成本优势,把算力真正用到了产业里,填充率和使用价值都很高。未来,智算市场会分化,“超大强”和“小而美”将各得其所。

第二,运营能力是生死线,得从“电力公司”变成“综合服务商”。

报告指出的问题很尖锐:很多地方建的智算中心利用率低,赋能价值没体现。核心在于过去“重硬轻软”,建完就完事了。未来必须转向“软硬协同”。

这意味着,智算中心不能只当“电力公司”卖算力,而要成为能提供全栈服务的“超市”。你得有MaaS平台让用户低门槛开发模型,有高效的迁移工具和数据服务,还得有灵活的算力调度和安全的运营保障。报告里上海、无锡的算力调度平台就是好例子,通过跨区域调度“削峰填谷”,极大提升了资源利用率。

总结一下, 这份报告画出了一条清晰的演进路径:需求精准化、能力服务化、生态协同化。

对于关注产业趋势的我们来说,这意味着判断一个智算项目是否有潜力,不能再只看它有多少张卡,更要看它的运营思路是否清晰、能否精准对接行业场景、是否具备构建开放生态的能力。
这场竞赛,真正的赢家将是那些最懂产业、最会运营的玩家。

以上是个人浅见,请大家自行阅读。

#人工智能算力需求#大模型预训练场景#智算中心建设#AI推理应用场景#算力资源优化利用

两年砍柴

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      浙江,10小时前,
       
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