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          • 數據基礎設施加快落地 全國一體化算力網建設提速
          • 2024年07月25日來源:證券日報

          提要:摩爾線程相關負責人則表示,在智算中心建設的過程中,將出現單點超大規模萬卡智算集群和分散型智算小集群價格朝兩個方向發展的態勢。超大規模萬卡智算集群由于其規模、能力及稀缺性,具備更強的定價權,并且可以提供更高效、更優質的計算服務。因此,超大規模集群將能夠在市場上保持較高的價格競爭力。“相對而言,小型算力集群由于在通用人工智能(AGI)領域完成任務的能力有限,可能面臨低價競爭的壓力,以彌補在能力和效率上的不足,從而吸引一些對成本敏感的客戶群體。”

          日前,國家數據局局長劉烈宏表示,要注重發揮基層首創精神,推進數據基礎設施建設。加快全國一體化算力網、數據基礎設施等建設,支持地方開展試點探索,打造數據“冷鏈”。

          《證券日報》記者多方采訪了解到,今年7月份以來,多地數據基礎設施宣布開工或披露最新進展,多地智算中心項目建設加速推進。隨著全國一體化算力體系的構建,更高效、更優質的計算服務漸行漸近。

          加快推進項目建設

          7月11日,中國聯通襄陽大數據中心項目負責人對媒體透露,該項目的云計算中心已經投入試運營,骨干傳輸網數據匯聚中心已經完成投產。當前該項目一期建設已完成,二期建設正在加速施工,預計9月份可正式投產。

          7月7日,中國移動甘肅公司與慶陽市人民政府簽訂數據中心等項目合作協議。建成后,中國移動(甘肅·慶陽)數據中心總裝機能力將達到約8.8萬標準機架,慶陽將成為“東數西算”西北最主要的業務互聯出口節點。

          7月2日,重慶移動忠縣大數據智算中心項目舉行建設開工儀式,據了解,該大數據智算中心預計2025年底建成使用。

          數據顯示,截至今年3月底,10個國家數據中心集群算力總規模超過146萬標準機架,整體上架率為62.72%,較2022年提升4個百分點;東西部樞紐節點間網絡時延已基本滿足20毫秒要求。下一步,國家數據局還將以東數西算工程為基礎,加快推動全國一體化算力網建設,實現全國范圍內算力資源高效協同調度。

          從近期陸續披露最新進展的數字基礎設施建設情況來看,數據中心正在加速轉向智算中心。中國互聯網大會上發布的《中國互聯網發展報告(2024)》顯示,我國算力基礎設施建設達到世界領先水平,智能算力規模占比提升至逾30%。

          “當前,我們正與多個客戶緊密合作共建智算中心,以支持和推動地方的數字經濟和人工智能產業發展。具體進展方面,我們正在加快推進數個智算中心項目的建設、調試和上線運轉等工作,這些項目涵蓋北京、青海、寧夏、江蘇等地。”7月24日,摩爾線程相關負責人告訴《證券日報》記者。

          泰爾英福人工智能技術專家張曉普博士對《證券日報》記者表示,在國家大力開展“東數西算”工程、“數據要素×”行動、“人工智能+”行動的背景下,我國智算中心的規模迅速攀升,預計在“十四五”期間智能算力規模年復合增長率達52.3%。除了呈現出規模快速增長的趨勢以外,智算中心還呈現出多元異構化、普適普惠化、綠色低碳化的新趨勢。

          算力服務邁向普惠階段

          展望未來,更大規模的算力供給漸行漸近。

          中國移動董事長楊杰此前公開表示,中國移動正在加快完善算網基礎設施體系、關鍵技術體系、產品服務體系,優化全國性智算中心和邊緣智算節點布局,全網智算規模達到17EFLOPS(FP16),年內還將投產多個超萬卡智算中心。

          7月上旬,中國電信相關工作人員對《證券日報》記者透露,今年年初,中國電信在上海臨港智算谷投建15000卡公共智能算力中心,今年3月份,該智算中心內的首個國產單池萬卡液冷算力集群正式交付,并投入商業運營,終期規劃算力承載能力30萬卡,將持續提升算力供給。

          隨著全國一體化算力網建設的加速,以及算力供給規模的提升,更加普惠的算力服務漸行漸近。青云科技相關負責人告訴《證券日報》記者,全國一體化算力體系的建設能夠實現算力資源的優化配置和區域平衡,隨著算力資源的集中化和調度效率的提升,算力的供給將更加充足,這有助于降低單位算力的成本,不僅能促進依賴于算力的產業出現新業務模式,也能讓更多行業提供更高效、更智能的服務和產品。

          摩爾線程相關負責人則表示,在智算中心建設的過程中,將出現單點超大規模萬卡智算集群和分散型智算小集群價格朝兩個方向發展的態勢。超大規模萬卡智算集群由于其規模、能力及稀缺性,具備更強的定價權,并且可以提供更高效、更優質的計算服務。因此,超大規模集群將能夠在市場上保持較高的價格競爭力。“相對而言,小型算力集群由于在通用人工智能(AGI)領域完成任務的能力有限,可能面臨低價競爭的壓力,以彌補在能力和效率上的不足,從而吸引一些對成本敏感的客戶群體。”




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          責任編輯:蔡媛媛
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