随着大模型算法的不断推进，人工智能正朝着更加通用的方向发展，这导致了我国智能算力的需求急剧上升。为了应对这一挑战，近期多方正积极展开部署，优化算力基础设施布局，并加大高性能智能算力的供给，旨在激发创新活力和应用潜力。

智能算力需求保持强劲增长

当前我国智能算力的需求呈现出强劲的增长态势。从基础设施方面来看，中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，截至今年6月，全国已投运的人工智能计算中心达到了25个，而在建的人工智能计算中心更是超过了20个。在设备供给方面，近6年来，我国累计出货的通用服务器超过了2091万台，人工智能服务器达到了82万台，计算设备的算力总规模已经达到了302EFlops。

值得注意的是，人工智能大模型等技术的发展进一步激发了算力需求的增长。以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新应用、新需求正在快速崛起，对算力提出了更高的要求。浪潮信息高级副总裁刘军表示，随着ChatGPT将人工智能发展带入新阶段，数字化工具正升级为智能化工具，智能算力已成为关键底座。未来，算力将成为大数据发展的关键基础，而智算中心也将逐步成为主流选择。

多方部署提升智能算力供给能力

面对智能算力需求的迅猛增长，多方正在积极部署，进一步提升智能算力的供给能力。工信部等六部门近日联合印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》，在计算力、运载力、存储力和应用赋能四个方面给出了量化指标。其中提出，到2025年我国算力规模将超过300EFLOPS，智能算力占比将达到35%。

地方也在进一步加强算力资源的统筹，高效推动算力基础设施的建设。例如，《河南省重大新型基础设施建设提速行动方案（2023—2025年）》提出，将实施高性能算力提升工程，加快建设郑州、洛阳等全栈国产化智能计算中心，构建中原智能算力网。到2025年，智算和超算算力规模将超过2000PFLOPS，高性能算力占比将超过30%。《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》则提出，将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。