C114訊 12月25日消息 中國工程院院士鄔賀銓作了題為“全球算力發展的現狀與趨勢”的主旨報告，詳細解讀了全球算力現狀指標體系和發展趨勢。

什么是算力？

鄔賀銓指出，算力內涵有狹義和廣義之分。狹義一般來講是一個計算機它能夠達到最大的每秒運算次數，一般是用浮點運算來算。廣義算力不僅僅是計算能力，因為計算能力的發揮還取決于網絡的傳輸能力以及數據的存儲能力。

我們都說，未來會像用水和用電一樣，隨時隨地換取算力。那么，算力與水、電一樣嗎？鄔賀銓認為，有可比之處，也有不可比之處。電力網傳輸的是電力，但是算力網傳輸的并不是算力，傳輸的是使用算力的數據。但是共性是它們都有公共性、便利性和互通性。

從算力衡量的標準來看，用戶根本不知道你給我提供了什么算力，多少浮點能力，用戶知道的是送了多少數據進來，用了多少數據，這是算力應用層，我們一般用Token表示。真正做算力運營我們更關注有多少算力能力，被利用出去多少，關注卡時以及使用的能耗。

算力發展趨勢研判

算力已經成為國家戰略焦點，全球競爭比較激烈。我國“十五五規劃”中也特別強調，要加快人工智能數字基礎的創新，要強調算力算法的高效供給。工信部今年5月份發布了算力互聯互通的行動計劃，明確到2028年要實現智能感知實時發現獲取的算力互聯網。

全球算力產業高速增長。算力的需求的增長，至少從人工智能大模型看目前每3—4個月翻一番，算力技術的進步也帶來了計算效率的提升和成本的上漲。從數據中心能耗角度來看，美國占45%，中國占25%，這跟中國算力在全球的占比基本相當。從大模型來講，過去主要是“訓練”為主，現在逐漸以“推理”為主。算力總需求在增長，但訓練和推理的卡數并非線性增長，可以通過算力優化節省算力消耗。

美國夯實本土算力加快海外擴展。亞馬遜、微軟和谷歌三家占據了美國算力的90%，美國本土有74個算力中心，但美國企業在海外建數據中心的數量更大有524個。美國算力形成一個完整的生態，尤其以英偉達為代表的芯片和架構。

算力不僅僅作為產業鏈的布局，已經涉及資本鏈和創新鏈。在產業鏈上，美國已經吸引了更多的投資，尤其是互聯網企業自身通過債權的發行來擴大他們在算力上的投資。當然這種影響會影響算力，也會輻射到整個網絡產業。美國能源部建立了全球最大算力網絡。

算力規模究竟是大的好，還是小的好？

現在在美國以“萬卡”為主。美國已經有30個萬卡集群，在萬卡的基礎上還會進一步發展十萬卡。在大量的計算任務的場景上，仍然是大力出奇跡，仍然需要更大規模的算力。從成本角度來看，萬卡集群在中國需要30億—40億元，10萬卡集群可能需要上百億元。除了把卡做大，數量做夠以外，另外需要把每個芯片能力升級。但囿于個方面原因，中國很多企業轉向做超級節點。

中國的算力是多了，還是少了？

怎么衡量我們的算力？用什么方式。我們國家在2025年到現在為止，總共算量是35.22億卡時，用算量估算14.09億卡時，用算負載約39.9%。一般我們不可能做到100%。40%左右的平均用算量合理。總量合理，并不代表所有的地方都合理，由于地方不足，有些地方閑置。東部供需滿足度不夠，東部不足，西部往往供過于求，要提升各個地方的算力的使用均衡度。

算力結構，應該以什么樣的比例？

目前國內算力以通算為主占了60%，智算30%，但是智算的發展速度遠遠高于通算。隨著更多的芯片廠商進入市場，供應鏈會更加多元化。從算力應用來看，2023年以“訓練”為主。到2025年估計訓練只占三成，將近七成是推理。，而且會越來越高。

目前國家的運用算力里面有英偉達卡，也有國產卡，目前究竟國產的卡能力如何？基本上在推理的要求上，國產卡的算力基本可以支持。我們大概每天的Token消耗量，國家數據局統計30萬億，測算下來需要推理算力230EFlopS 16位的精度。

國產卡構成萬卡集群的數量較少，中國等效萬卡集群只有7座。中國萬卡比例比較低，美國現在已經向十萬卡發展，用國產卡做十萬卡還是有一定的難度，也包括產能供給不夠，以及高端萬卡效能提升的問題。

算力布局，應該是集約化還是分布式？

現在往往算力要集約化，而使用算力的數據產生，資源是分布式的。中國數據最密集的應用需求是東部地區，而比較適合建設算力大樞紐的是西部地區。數算是分離的，因此需要網絡連接。數據要接入網絡，很多時候數據需要分布計算。所以，算力互聯是未來一種必需的模式，可以實現算力更有效地均衡利用集約化。

需要一個感知和調度的平臺。首先發現每個地方的算力有多少，使用如何？它本身的特點，以及資費政策等等都需要了解。因此需要了解網絡路由能力能不能支撐大帶寬、時延等等，不僅僅建立一個算力平臺，還要有全國的統一調度系統和創新服務模式。