來源：中國IDC圈

2023年，生成式人工智能的嶄露頭角，預(yù)示著全球人工智能產(chǎn)業(yè)即將迎來一個(gè)爆發(fā)式增長的新紀(jì)元。以ChatGPT為典型代表的AI大模型不僅在全球范圍內(nèi)持續(xù)激活市場需求，更為關(guān)鍵的是，它們對(duì)龐大智能算力的不斷追求，凸顯了智算中心在全球AI產(chǎn)業(yè)鏈中的核心與不可替代性。我國的西部集群地區(qū)，得益于其豐富的自然資源和有力的政策支持，未來很可能會(huì)成為我國甚至全球智算中心新的戰(zhàn)略高地。

AI大模型爆發(fā)，智能算力成必然選擇 

在新一輪生成式AI熱潮中，眾多科技巨頭、互聯(lián)網(wǎng)大廠、上市公司紛紛上線各類AI大模型。自2023年3月以來，科技巨頭如百度、華為、阿里巴巴、商湯科技、科大訊飛和昆侖萬維等紛紛推出了各自的大模型產(chǎn)品，進(jìn)一步加速了AI大模型的市場滲透。據(jù)專業(yè)媒體不完全統(tǒng)計(jì)，截止2023年7月，中國已發(fā)布的大模型超過100個(gè)，主要分布在北京、上海、廣東三地，其中北京地區(qū)的大模型多達(dá)54個(gè)。不僅如此，近幾個(gè)月以來，各行業(yè)垂類大模型也在持續(xù)增長，教育、醫(yī)療等行業(yè)大模型數(shù)量增長尤其迅速。

AI大模型對(duì)算力的消耗值

AI大模型不僅放大了對(duì)算力的數(shù)量需求，而且在質(zhì)量和特性上也提出了全新的挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)通用算力（基礎(chǔ)算力）有明顯區(qū)別。首先，計(jì)算復(fù)雜性方面，AI大模型涉及大量矩陣運(yùn)算和并行處理，需要高度優(yōu)化的算力，而通用算力更側(cè)重于一般數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)邏輯。其次，硬件架構(gòu)上，智能算力依賴于專為AI設(shè)計(jì)的加速器如GPU和TPU等，以實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練和推理，而通用算力通常基于CPU架構(gòu)，處理AI任務(wù)時(shí)效率較低。最后，從能效比（FLOPS/Watt）考慮，智能算力更注重能效優(yōu)化，因AI大模型需要大量電能。相比之下，通用硬件在能效方面可能落后?？傮w而言，AI大模型不僅增加了算力的數(shù)量需求，還在質(zhì)量上提出了新挑戰(zhàn)。也因此，智算中心正在成為大模型廠商未來AI業(yè)務(wù)的必然選擇。

先進(jìn)計(jì)算技術(shù)產(chǎn)業(yè)（基礎(chǔ)算力、智能算力超算算力）體系框架

能量敏感型業(yè)務(wù)激發(fā)智算中心建設(shè)需求 

據(jù)中國IDC圈不完全統(tǒng)計(jì)，2023年7月到9月初，我國規(guī)劃在建及建成智算中心項(xiàng)目就超過36個(gè)，預(yù)計(jì)總投資規(guī)模超過460億。僅從已公布算力規(guī)模的16個(gè)項(xiàng)目來看，總規(guī)劃算力就超過了15000P。

顯然，進(jìn)入2023年下半年，我國智算中心建設(shè)進(jìn)入了明顯的加速期。根源在于生成式AI爆發(fā)背景下，各大廠商AI大模型需求的刺激。AI大模型因其龐大的參數(shù)量和復(fù)雜的計(jì)算過程，對(duì)計(jì)算力有極高的需求，這種需求直接拉動(dòng)了智算中心的建設(shè)和擴(kuò)張，但同時(shí)也帶來了對(duì)電力的更大消耗。AI大模型與智算中心之間形成了一種密切且復(fù)雜的相互依賴關(guān)系，它們共同推動(dòng)了各自以及整個(gè)數(shù)據(jù)中心行業(yè)的快速發(fā)展和技術(shù)革新。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心提供的時(shí)延敏感型業(yè)務(wù)（但通用算力并不都是時(shí)延敏感），智算中心其實(shí)是典型的能量敏感型業(yè)務(wù)，簡單說就是用戶對(duì)電費(fèi)更加敏感。

能量敏感型業(yè)務(wù)是一種對(duì)能源消耗，尤其是電力成本，具有極高敏感性的業(yè)務(wù)模式。在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，智算中心由于其特殊的運(yùn)營需求和技術(shù)特性，成為了能量敏感型業(yè)務(wù)的代表。生成式AI模型，如GPT-4、百度文心一言等，通常需要大量的并行計(jì)算資源。這些模型通常由數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù)組成，需要在多個(gè)GPU或TPU上進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算。 

智算中心未來要建在西部集群 

僅以一個(gè)擁有1000臺(tái)AI高密度機(jī)柜的智算中心為例，單機(jī)柜功率按30KW計(jì)算：

- 單個(gè)機(jī)柜每小時(shí)耗電：30KWh

- 1000個(gè)機(jī)柜每小時(shí)耗電：30KWh * 1000 = 30,000KWh

- 每天耗電：30,000KW * 24 = 720,000MWh

- 每月耗電：720,000KWh * 30 = 21,600,000KWh

21,600,000KWh，也即每月需要消耗2160萬度電

對(duì)比智算中心建設(shè)在東西部的電費(fèi)差異，每度電0.1元的差異將帶來電費(fèi)成本的巨大變化，每月僅電費(fèi)成本差異將達(dá)到數(shù)百萬元，這還不包括西部地區(qū)可能提供的其他優(yōu)惠政策和稅收減免。因此，從成本效益和可持續(xù)性角度考慮，建設(shè)智算中心，尤其是面向未來建立大規(guī)模的智能算力集群，西部城市無疑是更為合適的選擇。而地處西部的中衛(wèi)市因其豐富的可再生能源資源和得天獨(dú)厚的政策優(yōu)勢，有望成為智算中心建設(shè)的理想之地。