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算力100问☞第93问:算力资源为何更分散了?

目录

1、政策驱动与地方投资的盲目性

2、美国芯片断供与国产替代的阵痛

3、政企市场对私有云的偏好

4、技术标准与供需结构的失衡

5、产业生态与市场机制的滞后

6、破局路径与未来展望


在大模型和人工智能技术快速发展的背景下,算力资源已成为数字经济时代的核心基础设施。然而,中国算力资源的分散化趋势日益显著,与国际市场算力向头部云厂商集中的态势形成鲜明对比。这一现象的背后,既有政策驱动与市场需求的矛盾,也涉及技术瓶颈和产业生态的复杂性。以下从多个维度分析算力资源分散化的原因及其影响。

1、政策驱动与地方投资的盲目性

近年来,智算中心被地方政府视为推动地方经济转型和招商引资的重要“新基建”抓手。在2023年至2024年间,哈尔滨、长春、青岛等地纷纷宣布建设投资数亿元的智算中心项目。例如,哈尔滨计划打造的智算中心项目,预期投资高达5亿元,旨在构建区域内的算力高地,吸引相关科技企业入驻。长春的智算中心项目投资规模也达到3亿元,期望借此带动当地数字产业的发展。这些项目在规划初期,往往将重点放在硬件设施的大规模堆砌上,却严重缺乏对实际应用场景的深入调研与有效支撑。

2024年前7个月,国内新增140个智算中心项目,数量增长迅猛。然而,现实情况却不容乐观,多数项目面临利用率不足的困境。部分地方智算中心的上架率仅为58%,远低于全球平均水平。尽管发改委等五部委早在2023年底就明确要求,在“八大枢纽、十大集群”之外,原则上不得新建超大型数据中心,但部分地方仍通过政企合作等模式巧妙绕过监管。一些地方政府与企业合作,以产业园区配套设施等名义,变相建设超大型数据中心。这种地方政府的短期逐利行为,不仅导致了大量重复建设,造成了资源的极大浪费,还进一步加剧了算力资源的碎片化分布,使得全国范围内的算力资源难以形成有效的整合与协同效应。

2、美国芯片断供与国产替代的阵痛

2023年10月,美国对华实施高性能AI芯片(如英伟达A100/H100)的出口管制,这一举措犹如一记重锤,直接切断了中国头部科技企业的主流算力芯片供应渠道。在禁令实施后,中国的一些大型互联网科技企业和人工智能研发机构&


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