不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。国家互联网信息办公室最新公布的数据显示，截至今年3月，我国共有117个生成式人工智能服务完成备案。
　　
　　目前，我国大模型数量不断增加，且应用不断加速，这需要海量智算的支撑。受需求影响，我国智算规模持续扩大，据中国信通院，截至2023年底，我国算力规模达到230EFLOPS，其中智能计算占比近30%，规模约69EFLOPS，相较于2023年6月的50EFLOPS，半年时间规模增加38%。
　　
　　伴随智算的快速发展，数据中心也从主要提供通用算力转向提供智算，数据中心向智算中心演进。对企业而言，这意味着巨大的产业机遇，但同时，也有着实际的挑战需要面对。
　　
　　一是数据中心提供智算并非简单用GPU服务器替换原有服务器，从基础设施上来看，供电、散热、楼层承重等都有可能因此改变，需要进行一系列的优化；一是市场竞争越发激烈，智算中心规模正快速增加，据中国IDC圈不完全统计，截止2024年5月23日，中国大陆已有智算中心283座，目前超过一半（53%，150座）智算中心都处于开工/在建状态（点击了解《283座智算中心的区域分布和规模详情》）。在高涨的智算需求下，可以预见，未来还将建设更多智算中心，如何受到市场认可，提升上架率等问题也摆在企业面前。
　　
　　智算中心项目整体建设进展
　　
　　具体来看，数据中心向智算中心演进，其基本的区别在于智算中心搭载的主要是GPU，服务对象主要是人工智能应用，而GPU的功率较高，这就需要适配一整套软硬件设施。
　　
　　如供配电方面，高功率设备需要更大的电流和更高的电压来保证其正常运行，这就要求供配电系统具备足够的容量和稳定性，可能需要优化原有设备。
　　
　　散热方面，高功率对于制冷提出了更高的要求，传统风冷有其散热极限，制冷更高效率的液冷被公认为是智算标配，据《中国液冷数据中心市场深度研究报告》，单机柜密度＜20KW，采用风冷可满足散热需求；单机柜密度≥20KW便需要采用液冷技术。
　　
　　运维方面，液冷的应用及供配电等方面的改变会对运维造成较大影响，如液冷与风冷运维方式有较大差异，需要专业人才的检查维护。
　　
　　除此之外，大量数据的传输、存储，还需要高效传输网络、先进存储的支撑，同样也需要进行在硬件上进行革新，以提升网络带宽、提高存储效率。硬件的应用也不能孤立进行，所有的硬件革新均需要软件层面的适配，以实现更高效的资源利用，提升整体性能。
　　
　　数据中心向智算中心演进，需要绿色安全、普惠易用，这样才能在符合政策要求下，提升市场竞争力。
　　
　　绿色方面，数据中心是高能耗产业，“双碳”目标下，绿色化是数据中心发展的必然趋势，能耗效率不过关的数据中心正逐步改建、腾退，在数据中心向智算中心演进的过程中，节能低碳将实现进一步发展。
　　
　　国家也正通过“东数西算”工程等来加快绿色发展，各地方也在限定PUE等一系列举措来推进，以北京市2023年12月发布的地方标准《数据中心能源效率限额》为例，相较于2019年第一次修订后的标准，PUE限定值从1.4降为1.35，先进值从1.2降为1.15。准入值不仅从原来的1.3有所降低，还更为细化，年能耗≤2万吨标煤的PUE准入值为1.25，年能耗＞2万吨标煤的PUE准入值为1.2，
　　
　　由此可见，只有绿色低碳的智算中心才符合政策标准，实现可持续发展。从行业来看，提升绿电使用比例、促进储能发展，提升液冷应用等，均是推动智算中心绿色化的重要举措，目前也已经在被逐步应用。
　　
　　安全方面，智算中心是指通过使用大规模异构算力资源，包括通用算力和智能算力，主要为人工智能应用提供所需算力、数据和算法的设施。
　　
　　在提供算力、数据、算法的过程中存在数据、网络与设备安全隐患等问题，需要加强通信网络安全防护管理，提升网络安全防护能力水平，创新数据中心灾备建设，加强网络稳定性监测，确保数据传输安全，建立健全算力网安全风险研判、防控协同、防范化解机制等
　　
　　普惠易用方面，即智算成本低廉，且便于用户使用，这是获得更大市场的必要条件。
　　
　　目前来看，想要实现这一点，需要从多方面入手，从企业自身出发，可以通过应用液冷技术、优化建设布局，运用智能运维等提升算力有效供给。如在用电成本较低的地区建设智算中心。用电占据着数据中心运营过程中的主要成本，智算中心同样如此，如果用电投入减少，算力成本也就降低，能投推动算力的应用，提升上架率。从地理位置上来看，我国西部地区在电价上有较大优势，伴随着“东数西算”工程的启动与深入，西部枢纽智算中心建设正在加快，目前项目数量已达到56个（点击了解《283座智算中心的区域分布和规模详情》），将有效推动智算成本的降低。
　　
　　从行业出发，算力调度的优化、算力券的发布等都是降低智算成本的有效举措，而这需要多主体共同协作，包括政府部门、算力服务方、算力调度方、算力用户等，这能够积极促进智算消纳，形成良好的供需关系，提升智算中心的上架率，实现智算的即需即取。
　　
　　综合来看，大模型等人工智能快速发展下，数据中心加速向智算中心演进，这其中有着巨大的机遇，但也有着诸多挑战，企业想要从中获益，需要清晰的了解数据中心与智算中心的区别，明确如何进行优化革新，同时还要积极响应政策，推动智算中心的绿色安全、普惠易用，以提升自身竞争力，推动智算的有效供给。
　　
　　编辑：Harris