上市公司持续加码AI算力投资 新增算力设施中智能算力占比过半

人工智能模型训练算力需求快速增长的大背景下，中国不断加快以智能计算中心为代表的智能算力基础设施建设。连月来多家上市公司持续加码AI算力投资，如协鑫能科拟以超50亿元投建算力中心全球总部，利通电子拟投资4.5亿元涉足AI算力租赁服务，超讯通信拟定增募资10.79亿元用于宁淮绿色数字经济算力中心项目等。

上市公司持续加码AI算力投资

算力建设“快马加鞭”，取得的成效也较为显著。近日，在国新办举行的新闻发布会上，工业和信息化部新闻发言人、总工程师赵志国表示，目前我国算力总规模居全球第二，保持30%左右的年增长率，新增算力设施中智能算力占比过半，成为算力增长的新引擎。

近日，倪光南院士表示广义的算力不仅包括算力，还包括存力、运力，预计2025年中国数据量将从7.6ZB增加到48.6ZB，成为全球第一。但是，当前存力不足，存在重算力轻存力的现象，中国算力中心采用固态硬盘(SSD)先进算力仅为24.7%。

国产大模型“百舸争流”，支撑其发展的算力服务也在被市场热议。算力正在像水、电一样，成为生产生活中必不可少的重要资源。

近年来，我国超算建设已取得一定成绩，有效支撑了科技创新、社会民生、数字经济发展。但随着以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅猛发展，全社会对算力提出了更高要求，亟需突破现有单体超算中心运营模式，以应对算力设施分布不均衡、接口不统一、应用软件自主研发和推广不足等问题，更好地统筹协调全国超算中心算力。

超算互联网，是用互联网思维运营超算，将全国众多超算中心通过算力网络连接起来，构建一体化算力服务平台，其建设的重要目标就是紧密连接供需方，通过市场化的运营和服务体系，实现算力资源统筹调度，降低超算应用门槛，并带动计算技术向更高水平发展，推动自主核心软硬件技术深度应用，辐射带动自主可控产业生态的发展与成熟。

在算力形态方面，多超算互联，构建全国一体化的超算基础设施，成为应对海量计算的必然;在算力技术方面，超高带宽确定通信、异构算力统一互联、跨域资源高效调度等是推动超算互联网建设的基础;在算力服务方面，产业生态培育、商业模式探索是一体化算力平台运营的关键。

就在今年2月，科技部高新司在深圳组织召开超算互联网发展工作部署会，研讨超算互联网未来发展及下一步工作部署。中国工程院院士高文就表示，算力已成为衡量经济增长幅度的重要指标，抓紧实现全国算力资源的多元融合与网络统一调度，打通各类数据孤岛，夯实我国数字经济算力底座，将为经济发展、科技创新注入澎湃动力。

作为推动数字经济发展的核心力量，全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。据中国信通院测算，算力每投入1元，将带动3~4元的经济产出。2021年，我国算力产业规模达到2.6万亿元，直接和间接分别带动经济总产出2.2万亿和8.2万亿元。

我国智能算力占比增长近百倍

各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大。随着ChatGPT等生成式人工智能的发展，对算力需求也水涨船高。

《中国算力发展指数白皮书(2021)》显示，我国智能算力占比由2016年的3%提升至2020年的41%。“十三五”期间，我国通用算力增长了3倍，智能算力增长近百倍。

另据中国科学技术信息研究所此前发布的《2021全球人工智能创新指数报告》，数据中心保有率和全球TOP500超算中心占比被视为各国创新指数基础支撑得分差异的主要原因。在这个细分指标上，美国数据中心保有率达满分，中国在全球TOP500超算中心占比上优势明显，数量连年保持首位。

虽然2018~2021年中国进入全球500强的超算中心数量一直保持全球领先，但值得注意的是，随着越来越多的国家开始加大算力基础设施的建设力度，与2020年相比，中国在超算中心上的优势有所减弱。

根据中研普华研究院《2022-2027年超级计算机市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》显示：

不久之前，国家超级计算无锡中心盐城分中心与无锡红豆集团各自发挥优势共同打造了超算工业互联网平台。这个平台能够为传统制造业实现“降本增效”。超算工业互联网平台包括生产、质量、能耗等各类平台，能够清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上的人工干预、提供更合理的生产计划编排与生产进度，帮助各行各业实现全流程智慧化转型变革，助力企业转型升级，通过数据分析实现精准管理，快速提升企业生产效能。

越来越多的算力应用指向产业化。此前，国家超级计算无锡中心孵化的“神工坊”高性能仿真平台与盐城分中心达成合作，实现算力无缝连接。通过终端、平台和其他资源的统一调度及数据缓存，让用户在没有感知的情况下，实现计算平台来回切换。“整合更多超算中心资源，可以推进超算互联网在工业仿真领域的赋能。”“神工坊”负责人任虎说。更重要的是，“神工坊”不仅可以提高中大型、有能力自研仿真软件的企业研发效率，更可让中小企业进行高性能仿真。

借助算力，不少中小科技企业可以登上更高的阶梯。近日，天津某汽车设计企业就使用了“神工坊”平台对已设计完成的汽车外形进行仿真。“如果用本地台式机仿真只能数十核并行，硬件资源远远不够。同时，由于仿真工程师习惯使用本地台式机进行图形化操作，所以仿真工具必须能够基于软件原生界面进行仿真作业，降低切换成本。”该企业负责人介绍。基于“神工坊”高性能仿真平台，该公司的工程师在仿真过程中，不仅保留了软件原生界面操作，还体验了“PC”式高性能在线仿真。仿真使用的网格规模从原先百万级提升为千万级，同时可实现数百核并行运算，大大提高了产品设计研发速度。

国内性能最强的大模型计算集群

腾讯发布了号称国内性能最强的大模型计算集群。据腾讯微信公众号4月14日消息，腾讯云正式发布面向大模型训练的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能计算集群。

该集群采用腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次H800 GPU，服务器之间采用业界最高的3.2T超高互联带宽，为大模型训练、自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力。

据腾讯介绍，实测显示，新一代集群整体性能比过去提升了3倍，是国内性能最强的大模型计算集群。

早在去年10月，腾讯训练框架AngelPTM，完成了首个万亿参数大模型训练——混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由 50 天缩短到 11 天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至 4 天。

针对大模型场景，星星海自研服务器采用 6U 超高密度设计，相较行业可支持的上架密度提高 30%;利用并行计算理念，通过 CPU 和 GPU 节点的一体化设计，将单点算力性能提升至更高。

除此以外，H800GPU也是新集群的一大看点。公开资料显示，H800为英伟达旗下最先进的芯片之一，对人工智能研发极为重要，其算力超过旗舰芯片A100三倍，这也是国内首次发布搭载H800的大模型产品。

网络层面，腾讯发布自研的星脉网络能提供3.2T通信带宽，为业内最高数据。

腾讯表示，搭载同样的GPU卡，3.2T星脉网络相较前代网络，能让集群整体算力提升20%，使得超大算力集群仍然能保持通信开销比和吞吐性能。并提供单集群高达十万卡级别的组网规模，支持更大规模的大模型训练及推理。

《2022-2027年超级计算机市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。