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摘要
报告类型：互联网信息、人工智能
（一）关键词
人工智能计算中心、算力网络、大模型、双碳目标、自主技术、算力汇聚、数据共享、多样性算力
（二）研究概述
报告聚焦人工智能计算中心的发展新阶段，分析全球及我国建设现状与特点，指出 “大模型 + 大数据 + 大算力” 发展、区域经济赋能需求、双碳目标约束下的行业新形势。提出人工智能计算中心向算力网络演进的新范式，阐述算力网络的概念、架构、作用与价值，展望向多样性算力网络发展的未来方向，并给出政策建议。
（三）研究要点
- 全球布局加速，我国坚持自主路线
：全球主要国家将人工智能计算中心作为战略基础设施，美国计划投资 690 亿美元用于 AI 科研，欧盟投入 24 亿欧元建设相关基础设施。我国多地已建成或规划人工智能计算中心，深圳鹏城云脑 Ⅱ、武汉人工智能计算中心等采用华为昇腾、寒武纪等国产芯片，坚持自主技术路线，实现 E 级算力突破。 - 建设特点凸显政府主导与应用导向
：我国人工智能计算中心呈现 “政府主导统筹规划、企业主体市场化运营、应用导向赋能产业” 的特征。政府出台政策支持自主创新，运营企业通过生态创新中心开展算力调研与需求对接，实现上线即饱和运营；聚焦区域产业特色，赋能遥感、智能音视频、智慧城市等场景，推动产学研用协同。 - 新形势催生算力网络发展需求
：超大规模预训练模型对算力需求攀升至 EFLOPS 级别，数据集建设分散需流动共享；区域产业特色各异，需通过网络部署大模型适配本地应用；双碳目标要求提升能耗利用率，避免算力闲置。算力网络作为解决方案，实现算力、数据、算法等要素的跨区域流动与协同调度。 - 算力网络架构与作用明确
：算力网络以新型网络技术连接各地计算中心，架构包含算网一体基础设施、统一运营多维调度管理、大规模分布式多方协同计算三大平面。核心作用是 “一网络三汇聚”：汇聚算力实现弹性调度与能耗优化，汇聚数据形成标准化共享平台，汇聚生态促进跨区域科研与产业协作，为大模型训练与行业应用提供支撑。 - 未来迈向多样性算力网络
：算力网络将逐步整合人工智能计算中心、高性能计算中心、一体化大数据中心，形成多样性算力网络，支持 AI 大模型并行训练、分布式高性能计算、多源数据一体化分析等场景。报告建议统筹推进计算中心高质量建设、有序构建算力网络、探索运营机制、加强核心技术攻关与标准化建设，夯实数字经济发展底座。
报告正文
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