2023年中国智算中心发展阶段分析 走向2.0阶段的精细式规划【组图】

智算中心行业主要上市公司：浪潮信息(000977.SZ);中科曙光(603019.SH);商汤-W(00020.HK);光环新网(300383.SZ);科华数据(002335.SZ);奥飞数据(300738.SZ)等

本文核心观点：智算中心行业发展历程;智算中心1.0阶段通用算力、专用算力待融合;智算中心2.0阶段构建多层次异构算力操作平台

由高速扩张1.0阶段走向行业引导2.0阶段

当前，智算中心作为智慧时代承载算力的关键基础设施，在政策、市场的双重驱动下，进入了高速建设周期，应用前景及赋能潜力逐步凸显。《智能计算中心2.0时代展望报告》将智算中心的发展划分为高速扩张1.0阶段与行业引导2.0阶段。在1.0阶段，智算中心大多为规划牵引，由政府部门统筹规划、由财政拨款建设，但存在各地政府和企业“各自为战”的问题，缺少算力资源的统筹规划;2.0阶段则进入引导期，支持智算中心有序发展和优化整合，强调需求牵引，更多以市场化、平台化模式运营。

智算中心1.0阶段面临挑战

在高速扩张的1.0阶段，由于缺少统筹规划，智算中心的建设发展和实际应用面临一些挑战：一是通用算力、专用算力待融合，驱动应用走向纵深;二是算力、算法、数据待协同，推进产业横向发展;三是建设、运营、应用待联动，满足一体化服务需求。

算力需求方面，自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、生物科学、设计制造等不同场景对算力需求不尽相同，既需要32位、64位等高精度的通用算力，也需要整型算力、16位等低精度的专用算力。

同时，不同应用也需要不同算力，数值模拟通常需要32位、64位算力;AI训练通常需要16位、32位算力;AI推理则需要8位、16位算力。而当前个别地区的算力配置只能满足一部分细分场景的需求，不能兼顾多产业、多领域对融合算力的需求。

智算中心2.0阶段算力融合

算力是承载人工智能应用的基础，是带动人工智能发展和成熟的最根本要素。为实现不同架构芯片的多元融合，智算中心的体系结构已经从同构计算走向异构计算，并通过整合更多领域的异构计算，形成超异构计算。智算中心2.0阶段，利用CPU与GPU、FPGA、ASIC等加速芯片的异构组合，实现高精度通用算力和低清度专用算力的融合供应。

为提升算力融合化程度，智算中心2.0需要建立多层次的异构算力操作平台和供给体系，加速数据处理，获得更高的吞吐、更低的延时，并付出更低的成本。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智算中心行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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