C114讯 12月25日消息 中国工程院院士邬贺铨作了题为“全球算力发展的现状与趋势”的主旨报告，详细解读了全球算力现状指标体系和发展趋势。
什么是算力？
邬贺铨指出，算力内涵有狭义和广义之分。狭义一般来讲是一个计算机它能够达到最大的每秒运算次数，一般是用浮点运算来算。广义算力不仅仅是计算能力，因为计算能力的发挥还取决于网络的传输能力以及数据的存储能力。
我们都说，未来会像用水和用电一样，随时随地换取算力。那么，算力与水、电一样吗？邬贺铨认为，有可比之处，也有不可比之处。电力网传输的是电力，但是算力网传输的并不是算力，传输的是使用算力的数据。但是共性是它们都有公共性、便利性和互通性。
从算力衡量的标准来看，用户根本不知道你给我提供了什么算力，多少浮点能力，用户知道的是送了多少数据进来，用了多少数据，这是算力应用层，我们一般用Token表示。真正做算力运营我们更关注有多少算力能力，被利用出去多少，关注卡时以及使用的能耗。
算力发展趋势研判
算力已经成为国家战略焦点，全球竞争比较激烈。我国“十五五规划”中也特别强调，要加快人工智能数字基础的创新，要强调算力算法的高效供给。工信部今年5月份发布了算力互联互通的行动计划，明确到2028年要实现智能感知实时发现获取的算力互联网。
全球算力产业高速增长。算力的需求的增长，至少从人工智能大模型看目前每3—4个月翻一番，算力技术的进步也带来了计算效率的提升和成本的上涨。从数据中心能耗角度来看，美国占45%，中国占25%，这跟中国算力在全球的占比基本相当。从大模型来讲，过去主要是“训练”为主，现在逐渐以“推理”为主。算力总需求在增长，但训练和推理的卡数并非线性增长，可以通过算力优化节省算力消耗。
美国夯实本土算力加快海外扩展。亚马逊、微软和谷歌三家占据了美国算力的90%，美国本土有74个算力中心，但美国企业在海外建数据中心的数量更大有524个。美国算力形成一个完整的生态，尤其以英伟达为代表的芯片和架构。
算力不仅仅作为产业链的布局，已经涉及资本链和创新链。在产业链上，美国已经吸引了更多的投资，尤其是互联网企业自身通过债权的发行来扩大他们在算力上的投资。当然这种影响会影响算力，也会辐射到整个网络产业。美国能源部建立了全球最大算力网络。
算力规模究竟是大的好，还是小的好？
现在在美国以“万卡”为主。美国已经有30个万卡集群，在万卡的基础上还会进一步发展十万卡。在大量的计算任务的场景上，仍然是大力出奇迹，仍然需要更大规模的算力。从成本角度来看，万卡集群在中国需要30亿—40亿元，10万卡集群可能需要上百亿元。除了把卡做大，数量做够以外，另外需要把每个芯片能力升级。但囿于个方面原因，中国很多企业转向做超级节点。
中国的算力是多了，还是少了？
怎么衡量我们的算力？用什么方式。我们国家在2025年到现在为止，总共算量是35.22亿卡时，用算量估算14.09亿卡时，用算负载约39.9%。一般我们不可能做到100%。40%左右的平均用算量合理。总量合理，并不代表所有的地方都合理，由于地方不足，有些地方闲置。东部供需满足度不够，东部不足，西部往往供过于求，要提升各个地方的算力的使用均衡度。
算力结构，应该以什么样的比例？
目前国内算力以通算为主占了60%，智算30%，但是智算的发展速度远远高于通算。随着更多的芯片厂商进入市场，供应链会更加多元化。从算力应用来看，2023年以“训练”为主。到2025年估计训练只占三成，将近七成是推理。，而且会越来越高。
目前国家的运用算力里面有英伟达卡，也有国产卡，目前究竟国产的卡能力如何？基本上在推理的要求上，国产卡的算力基本可以支持。我们大概每天的Token消耗量，国家数据局统计30万亿，测算下来需要推理算力230EFlopS 16位的精度。
国产卡构成万卡集群的数量较少，中国等效万卡集群只有7座。中国万卡比例比较低，美国现在已经向十万卡发展，用国产卡做十万卡还是有一定的难度，也包括产能供给不够，以及高端万卡效能提升的问题。
算力布局，应该是集约化还是分布式？
现在往往算力要集约化，而使用算力的数据产生，资源是分布式的。中国数据最密集的应用需求是东部地区，而比较适合建设算力大枢纽的是西部地区。数算是分离的，因此需要网络连接。数据要接入网络，很多时候数据需要分布计算。所以，算力互联是未来一种必需的模式，可以实现算力更有效地均衡利用集约化。
需要一个感知和调度的平台。首先发现每个地方的算力有多少，使用如何？它本身的特点，以及资费政策等等都需要了解。因此需要了解网络路由能力能不能支撑大带宽、时延等等，不仅仅建立一个算力平台，还要有全国的统一调度系统和创新服务模式。
