生成式AI热度延续 算力产业链影响几何

数字化时代，算力逐渐成为衡量一个国家或地区信息技术发展水平的重要指标之一。我国2024年政府工作报告提出：“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。”业内人士介绍，随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，各行各业对算力的需求在不断增长，特别是通用人工智能及其应用将产生更大算力需求。当前，国内智能算力基础设施步入加速建设阶段，互联网、政府、运营商等智能算力主要需求方都加大了相关投入。

“去年以来，生成式AI爆发。与此前判断式AI不同的是，生成式AI不再依赖于人工，并具备了学习知识的能力、处理知识的能力和循环迭代的能力。”网宿科技高级副总裁李伯洋在接受《中国贸易报》记者采访时介绍，生成式AI的到来，也将对底层算力产生影响，比如会带来高功耗以及高密度的算力需求。

对此，在今年不久前召开的中国发展高层论坛年会上，国家数据局局长刘烈宏指出，生成式人工智能技术的迅速发展促使对算力的需求呈现指数级增长，这进一步凸显了构建全国一体化算力体系的紧迫性和重要性。该体系旨在打造联网高效、普及便捷、绿色安全的国家级算力基础设施。

记者注意到，根据2023年10月工信部等六部门印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》，到2025年，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力力求实现平衡协调发展。据不完全统计，目前共有超30个城市建设或规划建设智算中心，已建成并投产的智能算力规模超10 EFLOPS（每秒浮点运算次数）。中国算力产业正驶入增长新周期。

生成式AI加速落地终端，给上下游产业链带来影响。李伯洋介绍，AI对于产业上下游的改造是无孔不入的，AI革命浪潮甚至要比互联网浪潮更快速、更猛烈，同时AI也是一个长周期的产业。“从目前来看，AI产业的发展面临多个瓶颈，需要产业当中的各个环节共同参与、投入，集中力量攻克。整体而言，AI产业底层是基础的算力设施、设备，在这之上是构建模型训练的大模型厂商，再往上是垂类模型，最后是toB或toC用户的应用。”

从产业端分析，聚焦当前生成式AI的爆发，李伯洋认为主要是这些生产要素已经实现了积累。一是在互联网的深入渗透发展过程中，积累了循环不断的数据资产，为生成式AI的训练提供了充足的养分。二是生成式AI可以通过训练神经网络来学习数据的分布规律，然后利用这种规律来生成新的数据。三是算力的突破，如英伟达的芯片性能不断升级，GPU集群、光模块技术发展等，进一步降低模型训练门槛，推动生成式AI落地。

“除此之外，互联网应用发展已经进入平台期，正呼唤新的应用不断创新。经济有待复苏的大形势，也显现出对高效率技术的需求。这些都催生了生成式AI的爆发。”李伯洋说。

AI产业链带来的投资机遇，也成为投资界关注的一个新方向。中国银河证券在其研报中称，算力产业链行业层面的规模化、普及化及国产化将成为未来发展的主要方向，同时5.5G产业链或将成为我国在下一代移动通信制式中取得领先地位的重要抓手。东吴证券则关注到了算力调度运营这一商业模式的巨大潜力，预计至2025年，可调度算力云市场规模达8874亿元人民币，部分运营商可凭借其平台优势整合并优化利用闲置算力资源，从而创造可观收益。

对此，李伯洋表示，网宿科技会持续关注AI产业，并与相关产业链上的企业积极合作，共同推动国内AI产业向前发展。

“生成式AI带来的高能耗、散热以及空间利用、可靠性等方面的问题，需要新型技术来进行解决。网宿的液冷技术正是解决数据中心散热瓶颈的突破技术，以提供高效绿色可靠的算力。”李伯洋说。