11月24日，投資60個億的中國聯(lián)通長三角（蕪湖）智算中心項目開工；

11月22日，面向汽車研發(fā)的阿爾特（無錫）智算中心正式啟用；

11月21日，首期規(guī)劃1000PFLOPS智算能力的中國移動智算中心（武漢）落地；

11月20日，首個國產(chǎn)化智算中心項目在貴安正式簽約；

此外，如鄂爾多斯、南昌等地，均有智算相關的土地規(guī)劃出爐……在過去一周中，幾乎每一天都有智算相關項目消息傳出。而這，幾乎是最近一年來的常態(tài)，智算中心建設已經(jīng)進入了爆發(fā)期。

智算的火爆，背后是AI大模型興起，以及其對算力帶來的全新需求。
  大模型算力消耗有多恐怖？

隨著人工智能技術的快速發(fā)展，AI大模型已成為當今世界計算力需求增長的主要驅(qū)動力。這些模型不僅在理論研究上取得突破，也在實際應用中發(fā)揮著越來越重要的作用。日漸普及的AI大模型正推動著全球及中國的算力基礎設施變革。

AI大模型需要多少算力，我們可以從ChatGPT的訓練算力消耗中窺得一斑。OpenAI的報告顯示，訓練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要的算力約為3640PFlops-day。雖然ChatGPT 4的細節(jié)沒有公布，但據(jù)ARK Invest估算，GPT-4參數(shù)量最高達15000億個，算力需求最高可達31271 PFlops-day。

這僅僅是ChatGPT的訓練需求——在ChatGPT引發(fā)了廣泛關注后，世界各國都在殺入大模型領域，各類大模型產(chǎn)品層出不窮。在不到一年的時間里，僅我國國內(nèi)，就發(fā)布了不下200個大模型產(chǎn)品。

可想而知，這些大模型需要的算力將有多么恐怖。

算力基礎設施面臨的挑戰(zhàn)

算力需求的暴增，對算力基礎設施帶來了兩個方向的挑戰(zhàn)。

一方面是計算力生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。隨著摩爾定律在物理法則層面的極限到來，依賴單芯片的算力已經(jīng)無法滿足超大規(guī)模算力的需求，因此需要更多的芯片聯(lián)合工作，就此數(shù)據(jù)中心的規(guī)模越來越大，以集群式的算力中心建設已經(jīng)成為常態(tài)。

一方面是生產(chǎn)算力所需環(huán)境的挑戰(zhàn)。在算力中心超大規(guī)?；l(fā)展的情況下，算力中心能源供給的充足和穩(wěn)定，以及龐大能源消耗帶來的熱量如何有效的散發(fā)，也成為了一個需要面對的現(xiàn)實話題。

而這些也僅僅是AI大模型訓練中需要的算力，隨著大模型產(chǎn)品的落地和普及，推理型的算力需求將進入增長期，其增量將超過訓練需求，長遠看其算力需求總量或?qū)⑴c訓練需求平齊甚至超越。

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