從功能維度劃分,算力可細(xì)分為通算、智算、超算三大類別,分別對應(yīng)基礎(chǔ)計算、智能計算與超級計算模式?;A(chǔ)算力由基于 CPU 芯片的服務(wù)器提供,支撐移動計算、物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)通用計算場景,云計算與邊緣計算皆屬此類;智能算力即 AI 算力,基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速計算平臺,主要用于 AI 訓(xùn)練與推理,如語音、圖像及視頻處理;超算算力則由超級計算機等高性能計算集群提供,服務(wù)于行星模擬、藥物分子設(shè)計、基因分析等尖端科學(xué)領(lǐng)域。
算力的主要分類
資料來源:普華有策
隨著技術(shù)積累與市場發(fā)展,算力全面國產(chǎn)化時代提前來臨。服務(wù)器作為算力的基本載體,其核心部件 CPU 和 GPU 等計算芯片的國產(chǎn)化進(jìn)程不斷加速。歷經(jīng)多年磨礪,我國國產(chǎn) CPU 已從“可用”邁向“好用”,而 AI 算力芯片在新一輪 AI 浪潮及國際局勢變化的推動下,國產(chǎn)化發(fā)展迎來關(guān)鍵節(jié)點。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,算力在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中驅(qū)動數(shù)據(jù)中心建設(shè),提供算力服務(wù);在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中滿足實體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的硬件與服務(wù)需求,成為產(chǎn)業(yè)升級的重要支撐。
在國內(nèi),算力產(chǎn)業(yè)作為生產(chǎn)制造業(yè),上下游廠商通過股權(quán)或業(yè)務(wù)緊密相連,形成了中科院系、華為系、中電子系等主要體系。中科院系以海光芯片為核心,中科曙光及 ODM 為主要整機廠,構(gòu)建了兼容性良好的×86 信創(chuàng)服務(wù)器體系;華為系憑借鯤鵬 + 昇騰芯片,聯(lián)合四川長虹、高新發(fā)展等硬件生態(tài)合作伙伴,打造自主可控程度更高的 Arm 信創(chuàng)服務(wù)器體系;中電子系則以飛騰芯片為核心,中國長城為主要整機廠,形成了高自主可控的 Arm 信創(chuàng)服務(wù)器體系。
算力需求逐漸向推理端傾斜,主流模型日均 Token 量已達(dá)數(shù)萬億。大模型算力需求涵蓋訓(xùn)練與推理兩端,從技術(shù)發(fā)展看,推理階段優(yōu)化成為新焦點。OpenAI 采用“測試時計算”技術(shù)提升推理性能,其他廠商也紛紛跟進(jìn)。從應(yīng)用層面,大模型在各行業(yè)加速滲透,以豆包大模型為例,其日均 tokens 使用量增長迅猛,在信息處理、客服銷售等多個場景調(diào)用量大幅攀升。海外 AI 應(yīng)用同樣擴(kuò)張迅速,AI 應(yīng)用端的繁榮顯著加速了推理側(cè)算力需求。預(yù)計到 2026 年,推理算力占比將提升至 62.2%,訓(xùn)練占 37.8%。DeepSeek 發(fā)布的多款創(chuàng)新模型在性能與成本上優(yōu)勢突出,推動 AI 大模型降本,有望吸引更多廠商布局推理端大模型,進(jìn)而大幅提升推理側(cè)算力需求,帶動總算力增長,為國產(chǎn)算力芯片帶來發(fā)展機遇,目前國內(nèi)多家云計算及智算企業(yè)已接入 DeepSeek 大模型。
(3)美國封鎖激發(fā)國產(chǎn)算力發(fā)展?jié)摿?/span>
美國政府持續(xù)加碼對華 AI 算力封鎖。2025 年 1 月發(fā)布的新規(guī)將出口目的地分類,嚴(yán)格限制對中國等國家的 AI 芯片銷售,旨在阻止中國獲取 AI 計算資源構(gòu)建前沿模型。面對外部封鎖,我國將加速國產(chǎn) AI 芯片產(chǎn)業(yè)投入,減少對外部供應(yīng)鏈依賴,推動國產(chǎn) AI 芯片產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,重塑全球 AI 芯片競爭格局。
AI 發(fā)展拉動多元異構(gòu)算力需求,帶動 AI 芯片市場增長。在英偉達(dá)產(chǎn)品受限背景下,國產(chǎn)芯片憑借性能提升與性價比優(yōu)勢,迎來國產(chǎn)替代機遇。華為海思、寒武紀(jì)、海光信息等國內(nèi)領(lǐng)先廠商不斷取得突破。華為昇騰 310 和 910 處理器性能卓越,昇騰 910C 樣片已發(fā)送,預(yù)計 2025 年量產(chǎn),將與英偉達(dá)展開競爭;寒武紀(jì)思元 370 實測性能出色,采用先進(jìn)技術(shù)提升算力與能效;景嘉微發(fā)布景宏系列填補 AI 領(lǐng)域產(chǎn)品空白;海光信息深算二號性能翻倍,持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品;燧原科技 S60 推理產(chǎn)品性能提升,軟件易用性增強。這些國產(chǎn)芯片的發(fā)展,為國產(chǎn)算力底座奠定了堅實基礎(chǔ)。
(2)超前建設(shè)推動算力國產(chǎn)化循環(huán)
當(dāng)前,國內(nèi)算力發(fā)展模式已轉(zhuǎn)變?yōu)閲乙龑?dǎo)下的超前算力建設(shè),以此孕育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。運營商云市場份額不斷提升,在大模型時代向智能云演進(jìn)。三大運營商資本開支雖整體下行,但結(jié)構(gòu)上向算力傾斜,2025 年 AI 智算投入將持續(xù)加大。地方智算中心加速落地,明確算力規(guī)模、算網(wǎng)能力及能耗指標(biāo)規(guī)劃。同時,新建及改擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心對服務(wù)器能效的要求,也將引導(dǎo)算力芯片發(fā)展方向,推動國產(chǎn)算力芯片發(fā)展,開啟算力國產(chǎn)化的良性循環(huán)。
4、國產(chǎn)算力破局之路:系統(tǒng)性思維引領(lǐng)發(fā)展
在先進(jìn)工藝受限的情況下,國產(chǎn)算力需以系統(tǒng)性思維破局。AI 時代是基于芯片集群和網(wǎng)絡(luò)集群的超大型系統(tǒng)工程,系統(tǒng)效率成為關(guān)鍵。算、傳、存等環(huán)節(jié)同等重要,國產(chǎn)算力應(yīng)從系統(tǒng)層面出發(fā),在芯側(cè)、端側(cè)、群側(cè)挖掘優(yōu)化空間,如先進(jìn)封裝 3D IC、AI 存儲等領(lǐng)域。華為在技術(shù)突破方面的系統(tǒng)性方案,為中國科技發(fā)展提供了可借鑒的模板,有望引領(lǐng)國產(chǎn)算力在復(fù)雜環(huán)境中實現(xiàn)彎道超車,推動產(chǎn)業(yè)邁向新高度。