随着通用人工智能（AGI）的发展，自动AI内容生成技术所需的计算能力需求也在不断上升。
根据OpenAI发布的第一个文生**模型SORA的技术文档，随着训练和计算量的增加，样本质量有了明显的提高，这进一步证明了在多模态时代，算力需求的上限仍然难以想象。
国泰君安认为，SORA模型的发布将进一步扩大算力差距。 SORA大模型延续了之前GPT模型“源数据-转换器-扩散-涌现”的技术路径，这意味着它的发展和成熟也需要海量数据、大规模参数、大算力作为基础，而且由于训练所需的数据量远大于文本训练所需的数据量，预计SORA大模型将进一步拉大算力差距。
智能计算中心可以带动AI核心产业增长2朝九晚三4次。
一般来说，算力分为三大部分：通用算力（基础算力）、智能算力和超算算力。 其中，基础算力主要由基于CPU芯片的服务器提供，用于支持云计算、边缘计算等基础通用计算。 智能算力由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供，主要用于AI训练和推理计算。 超级算力由超级计算机等高性能计算集群提供，主要用于前沿科学领域的计算。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 日前表示，他正在与投资者进行谈判，以增加全球芯片产能并扩大其支持 AI 性能的能力，该项目可能需要筹集高达 5 万亿至 7 万亿美元的资金。
根据IDC与浪潮信息联合发布的《2022-2023年全球算力指数评估报告》，全球AI计算市场将从2022年的195家增长到 2026 年，000 万美元至 346 美元6亿美元，其中生成式AI计算市场规模将从8到 2026 年达到 2 亿美元至 1.09 亿美元9亿美元。 生成式AI计算在整个AI计算市场的份额将从42%增长到317%。
我国智能算力建设现状如何？
根据中国信息通信研究院《2023中国算力发展指数》，2022年中国算力将稳步扩张，智能算力将保持强劲增长，近6年中国出货超过2091万台通用服务器和82万台AI服务器，计算设备总算力将达到302eflops， 其中智能算力将快速增长，增长率为72%，占中国算力的59%以上。根据国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》（以下简称《指南》），“十四五”期间，当智能计算中心达到80%的应用水平时，城市对智能计算中心的投资可以带动核心AI产业的增长2朝九晚三4倍，带动相关行业增长36至42倍。
一位人工智能领域的专家告诉第一财经，中美在智能计算能力方面仍存在差距，芯片问题也影响了智能计算中心。 虽然我国目前在算力规模上具有优势，但在如何更好地利用算力、如何提高算力效率方面还存在一些差距。 “在芯片优势的基础上，美国也在不断扩大算力规模，尤其是智能算力的规模。 ”
智能计算中心建设趋势如何？
虽然通用算力数据中心是目前主流，但各地也在加速建设智能算力中心。
2023年10月，工业和信息化部等六部门发布《计算基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年算力规模突破300eflops，智能算力占比达到35%，算力东西部均衡协调发展。 总存储量超过1800EB，高级存储容量占比超过30%，重点行业核心数据和重要数据容灾覆盖率达到100%。
中国信息通信研究院院长于晓晖在一篇文章中指出，随着计算经济的发展，计算技术与人工智能的融合创新，使智能计算中心成为新的基础设施热点，即致力于人工智能计算的中心。 截至2023年3月，中国已有30多个城市正在建设或拟建设智能计算中心。
北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了推动智能计算中心建设的政策。 例如，北京提出“新一批计算数据中心和人工智能计算中心”; 上海提出“提出实施大规模模型智能算力加速规划; 构建市级智能算力整体调度平台，构建大规模先进算力调度供给能力”。
具体项目方面，2月4日，深圳开放智能计算中心照明运营暨深圳智慧城市算力协同调度平台揭牌仪式举行，这意味着深圳正在加快建设十万卡路里级超级算力集群。 深圳开放智能计算中心基于国际主流智能计算芯片，可实现千亿级复杂度高、计算要求高的大型模型的训练。
近日推出的北京人工智能公共计算平台（上庄）作为人工智能基础设施，将为各类创新主体提供普惠的公共计算服务。 其中，一期500p（p为算力的定量单位，1p等于每秒1000万亿次计算）算力上线后，将为北京的高校、科研院所、中小人工智能企业提供普惠计算服务，缓解目前计算资源紧缺的局面。
1月22日，在“算力汇都10千兆连塑城”人工智能公共计算服务产品发布会上，“大规模算力集群和人工智能公共计算服务平台”点亮，“这将是全国最大的运营商级智能计算中心”。 上海电信党委书记、总经理龚波表示，当天点亮的算力集群规模达到1.5万张卡。
在武汉，中国移动在中国的首批智能计算中心节点——中国移动智能计算中心（武汉）于去年年底开通运营，利用已投产的算力网络全光基地，“1-5-7-10”超低时延圈覆盖华中，辐射全国。 2024年，智能计算中心的算力规模将达到6800pflops，成为华中地区最大的智能计算中心。
接下来，智能计算中心建设的趋势和重点是什么？
上述《指南》指出，目前智能计算中心有三种自主投资模式：一是自主投资建设，建设资金来源于地方财政基金、专项债券发行等，建成后所有权归第一方所有; 二是企业自主投资建设，以企业联盟、少数企业联盟、独立企业的形式进行投资; 三是高校或科研机构自主投资建设，为师生、科研人员提供免费算力支持，建设成本较低，服务于大学教育场景。
根据《指南》，智能计算中心可以针对不同的地理条件采用不同的建设模式。 北京、上海、广州以及东部经济发达、人口稠密的地区虽然对数据存储和处理的需求较高，但面临着区域能耗指标紧张、电力成本高、发展空间有限等问题，因此可以对原有的数据中心进行改造升级，以满足国家和地方政府服务的需求， 重大项目和重点实验室。
国家信息中心信息化与产业发展司司长单志光在一次公开演讲中也提到了四个方面，他阐述了智能计算中心的发展趋势，即智能算力需求的快速扩大，智能计算中心正在成为通用人工智能发展的关键; 逐步构建普惠共通的服务生态，加快形成绿色低碳发展格局。例如，以多模态融合技术为核心的感知、控制、交互能力的构建，是实现通用人工智能的重要探索方向。 智能计算中心要做好承载功能，面对大模型等新型人工智能技术创新。
单志光在接受采访时表示，目前业界对智能计算中心的概念、运营模式和盈利模式的理解并不到位，导致部分项目收费模式不科学，应用支持少。 希望业界重视智能计算中心的合理规划布局，以最终的效益和效果为目的，如能否带动产业集群化，能否实现规模经济等，进行建设发展。