2023年中國智算中心行業發展歷程分析 由高速擴張1.0階段走向行業引導2.0階段

智算中心行業主要上市公司：(000977.SZ);(603019.SH);商湯-W(00020.HK);(300383.SZ);科華數據(002335.SZ);(300738.SZ)等

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本文核心觀點：智算中心行業發展歷程;智算中心1.0階段通用算力、專用算力待融合;智算中心2.0階段構建多層次異構算力操作平臺

由高速擴張1.0階段走向行業引導2.0階段

當前，智算中心作為智慧時代承載算力的關鍵基礎設施，在政策、市場的雙重驅動下，進入了高速建設周期，應用前景及賦能潛力逐步凸顯。《智能計算中心2.0時代展望報告》將智算中心的發展劃分為高速擴張1.0階段與行業引導2.0階段。在1.0階段，智算中心大多為規劃牽引，由政府部門統籌規劃、由財政撥款建設，但存在各地政府和企業“各自為戰”的問題，缺少算力資源的統籌規劃;2.0階段則進入引導期，支持智算中心有序發展和優化整合，強調需求牽引，更多以市場化、平臺化模式運營。

智算中心1.0階段面臨挑戰

在高速擴張的1.0階段，由于缺少統籌規劃，智算中心的建設發展和實際應用面臨一些挑戰：一是通用算力、專用算力待融合，驅動應用走向縱深;二是算力、算法、數據待協同，推進產業橫向發展;三是建設、運營、應用待聯動，滿足一體化服務需求。

算力需求方面，自動駕駛、智慧醫療、智慧城市、生物科學、設計制造等不同場景對算力需求不盡相同，既需要32位、64位等高精度的通用算力，也需要整型算力、16位等低精度的專用算力。

同時，不同應用也需要不同算力，數值模擬通常需要32位、64位算力;AI訓練通常需要16位、32位算力;AI推理則需要8位、16位算力。而當前個別地區的算力配置只能滿足一部分細分場景的需求，不能兼顧多產業、多領域對融合算力的需求。

智算中心2.0階段算力融合

算力是承載人工智能應用的基礎，是帶動人工智能發展和成熟的最根本要素。為實現不同架構芯片的多元融合，智算中心的體系結構已經從同構計算走向異構計算，并通過整合更多領域的異構計算，形成超異構計算。智算中心2.0階段，利用CPU與GPU、FPGA、ASIC等加速芯片的異構組合，實現高精度通用算力和低清度專用算力的融合供應。

為提升算力融合化程度，智算中心2.0需要建立多層次的異構算力操作平臺和供給體系，加速數據處理，獲得更高的吞吐、更低的延時，并付出更低的成本。

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責任編輯：Rex_30