人工智能算力高质量发展评估体系报告

1. 发展现状及挑战

1.1 发展现状

• 政策上：全球各国通过政策支持加速构建算力竞争力，中国以算力基础设施建设为锚点，全面推动算力高质量发展。
• 技术上：生成式AI技术快速发展，算力成为推动其发展的关键，但现有算力供给结构与用户需求不匹配，且面临网络通信、数据缓存等瓶颈问题。
• 市场上：算力投资持续加码，科技巨头加速布局超万卡算力集群，AI服务器市场规模持续增长。
• 规模上：全球算力规模稳步扩张，智算同比翻倍增长，中国智算占比较显著，智算中心集聚分布。
• 发展水平上：中国算力发展由“量的扩张”转向“质的提高”，应用导向下，智能算力生产提升，算力中心建设开始重视效率、稳定性和可用性，绿色低碳成为重要发展方向，算力中心承载功能多元化。

1.2 面临挑战

• 挑战一：算力供给不足，供需匹配不平衡，AIGC带动算力需求总量不断增长，但现有供给结构造成资源浪费。
• 挑战二：算力智能水平较低，难以满足多元应用场景，数据量和算法复杂度增加，传统芯片架构面临瓶颈。
• 挑战三：算力面临能源考验，节能降碳刻不容缓，算力中心耗电量巨大，AI模型训练能耗远高于常规计算能耗。
• 挑战四：多样化算力需求提升，普适普惠水平较低，算力资源获取成本高，多元算力匹配能力有待加强，大模型应用开发流程繁琐。
• 挑战五：供应链完备性不足，生态构建待完善，不同硬件生态系统封闭且互不兼容，算力服务商资源采购受各厂商芯片生态影响。
• 挑战六：性能评价简单，算力实测性能欠缺，现有算力评估体系评估场景简单，无法全面、深入地反映算力应用的实际效果。

2. 定义、内涵及特征

• 定义：高质量算力是基于最新人工智能理论，采用先进的人工智能计算架构，与算法、数据深度结合的高水平计算能力，是驱动生产力要素发生根本性质变，实现全要素生产率提升的一种新质生产力。
• 内涵：高质量算力是技术创新的“主引擎”、生产要素配置的“优化器”、产业深度转型升级的“化化”。
• 特征：
  • 高算效：设计与运行计算效率“双优”体现，包括理论算效、实测性能、资源利用率。
  • 高智效：兼备高效和智能的AI业务支撑能力，包括模算效率、智能化程度。
  • 高碳效：最低碳排放前提下实现最大化算力输出，包括全生命周期低碳管理能力、算力碳效。
  • 可获得：普适应用需求和普惠使用成本的极致追求，包括普适能力、普惠能力。
  • 可持续：技术兼容、供应链完备、产业生态开放的共同选择，包括技术兼容性、供应链完备程度、产业生态开放水平。
  • 可评估：反映算力实际应用水平的多元评估，包括评估体系全面多元、评估指标以应用为导向、科学合理。

3. 发展路径及展望

• 发展路径：系统设计提升算效、协同驱动提升智效、全生命周期管理提升碳效、基建先行推动算力普适普惠、繁荣生态推动算力可持续发展、多元评估加速算力规范化发展。
• 展望：市场环境将成为支撑中国算力产业发展的最大优势，算力普适普惠将推动人工智能在各领域释放潜力，算力智能升级将推动经济社会深层次发展。

4. 评估体系探索

• 评估体系构建背景：现有算力评估体系存在评估场景简单、同质化严重、评估维度单一、全面性不足等问题。
• 评估体系构建建议：应以应用为导向，增加实际业务性能指标检测；聚焦人工智能，强化AI业务支撑能力评估；全面节能降碳，注重全生命周期碳足迹管理；以系统为核心，算力设施与算力资源利用整合评估。
• 评估体系构建原则：导向性原则、系统性原则、针对性原则、全面性原则、可操作性原则、可拓展性原则。
• 评估体系构建实践：从算效水平、智效水平、碳效水平、可获得水平、可持续水平五个维度形成“五位一体”高质量算力评估体系，指标包括理论算效、实测性能、模算效率等12个指标。
• 评估体系构建意义：规范加速中国算力产业高质量发展，为算力产业的技术创新与基础设施建设提供指引。
• 评估体系应用建议：加快配套标准及工具研制，推动评估体系落地实施；开展典型应用场景评估测试，并拓展理论技术研究；评估算力质量相对水平，探索算力高质量发展新模式；引导算力相关方积极参与，扩大评估结果影响力。