在2022年这个人工智能异军突起的年份，有这样一本书精准预测了算力将对数字经济带来的巨大影响，这便是《算力数字经济的新引擎》一书。本书提出了一个全新的定义，即算力是推动数字融合、提升效率效能和实现经济优化升级的重要因素。

作者认为，算力作为一种新的经济形式，内涵有二，一是狭义上的算力服务业，涵盖数据中心建设、芯片买卖、软硬件生产和大模型训练；二是广义的算力经济，指以算力为主的各种产业和商业模式。这为未来算力产业发展的阶段指明了方向，从通用计算向智能计算发展的过程中，硬件、软件、网络和存储都发生了质的变化。

“以往我们提到的更多是狭义的计算力，它代表了加速服务器等硬件的强大性能。在AI时代，算力不再局限于传统的硬件性能，而是涵盖了硬件、软件、网络、存储、AIDC乃至能源等多个方面，形成了更为广泛的算力系统。”超云总裁房玉震在2024人工智能基础设施峰会上指出。

如此强大的算力需要广泛的算力基础设施，传统IDC也需要向AIDC转型，那么在这场算力竞赛中，如何调整姿势，更好地迎风起飞，是算力生态各环节需要共同思考的问题。

未来算力将像电力一样普及

数据表明，算力对数字经济的拉动作用可谓惊人。根据相关统计数据，2023年中国智能算力的规模达到了230亿FLOPS，预计2024年将达到414亿FLOPS，增长接近50%。2025年，中国的算力规模将超过610亿FLOPS。

这一巨大的增长不仅带来了AI服务器需求的猛增，还推动了相关市场的快速发展。2022年中国AI服务器市场规模约为332亿元，到2023年已增长至770亿元，预计未来两年这一数据将突破新的关口。

“未来算力经济的普及需要类似电力插座一样的算力插座。未来会出现类似发电厂的算力工厂，为地区乃至更广泛的地域提供强大的算力支持。此外，随着超算和智算的加速融合，算力需求也将日益多元化和复杂化。”全国政协委员，中国科学院计算研究所研究员张云泉博士近日在2024人工智能基础设施峰会上指出。

AI基础设施和软件的快速增长，使得加速服务器和大模型的MaaS（Model as a Service）应用服务架构得以替代传统IT技术架构。MaaS已经对各行各业产生了爆发式的影响，制药、医学、法律、农业和政府等领域都在逐渐受到这一新技术的影响，并可能面临被替代的局面。

张云泉博士认为，MaaS模型作为一种新的服务模式，超越了IaaS、PaaS和SaaS等传统模式，带来了更多的可能性。例如，代理代码和ChatGPT的出现，使得人们可以通过语音的方式进行编程，不再需要专业人员的参与，极大地改变了我们的工作方式和生活。

新型人工智能算力设施呼之欲出

巨大的算力需求也对人工智能的基础设施提出了较大挑战。传统的IDC（互联网数据中心）也在向智能IDC升级，AIDC（人工智能数据中心）在这一过程中起到了关键作用。通过液冷技术和高效的管理运维方式，AI技术不仅推动了公共算力的发展，还使得AI+行业的潜力得以充分释放。

超云与西云算力近日共同发布的《AIDC基础设施建设白皮书》，对智算中心的定义、建设背景、关键原则以及广泛应用场景进行了全面而深入的剖析。

超云总裁房玉震认为，新的算力生态不仅带来了新的技术和产品，还创造了新的机遇。从通用计算向智能计算发展的过程中，硬件、软件、网络和存储都发生了质的变化。

作为智算基础设施的实践落地，超云近日联合生态伙伴发布了2024人工智能产品家族，包括AI+智算、AI+液冷、AI+信创、AI+存储以及AI+云服务等。这些产品方案不仅展示了超云在人工智能基础设施领域的创新实力和技术成果，更体现了其对于行业发展趋势的深刻理解和精准把握。

在存储和网络领域，超云研发了高速和低延迟的存储系统架构，优化了数据安全和可靠性，并提供了智能便捷的存储解决方案。同时，结合云计算和超融合技术，打造了高性能高可用的智能云计算和超融合平台。此外，超云还通过机器学习和大数据分析技术，实现了智算中心设备的监控、预警性维护和故障自动诊断，从整体上优化了运维管理流程。

超云CTO付迪介绍道，超云秉持“AI IN ALL”，全面融合AI技术以驱动企业的数字化转型，精心打造一体化解决方案，进而实现智能化升级并显著提升运营效率。同时，超云还将以多元算力、智能管理、高效算能和安全底座为支撑，以满足多样化场景需求为出发点，打造智能、高效的算力产品。

在当前AIDC建设的进程中，企业面临着多重挑战，包括能力跨度大、改造难度高、运维投入大、升级风险及部署挑战等。超云技术支持中心总经理张春雨介绍到，凭借“超云+生态”的强强联合模式，超云能够为客户提供全面的AI全栈智算中心方案。这一方案不仅贯穿“投-建-运”的全流程，还能满足客户多样化的建设需求，进而助力客户实现业务价值的最大化。

超云还推出了全新的AI算力基础设施产品及方案。其中，浸没式液冷机性能卓越，散热效果出色，采用冷媒直接接触发热器件设计，大幅降低热阻，实现了高效散热，为人工智能应用提供了更加强大的算力支持。

面向行业应用，超云还在矿山、金融、安全、交通、医疗等多个行业拥有丰富的创新应用实践。为算力赋能千行百业提供了典型样板。

主权大模型：未来的发展趋势

人工智能的发展路径也在模仿人类的思考模式。

人类对复杂环境的认知可以分为三个阶段：感知、思考和实践。互联网时代的感知阶段已经达到顶峰，而模型时代正在快速发展并接近完成，未来的重点将是实践阶段。大模型产业最先影响的是知识工作者，未来随着技术的进步，体力劳动也可能被替代。

大模型的发展也经历了三个阶段：理论化阶段、训练阶段和应用阶段。在理论化阶段，Transformer等模型的提出奠定了大模型的基础；在训练阶段，ChatGPT等模型的爆发展示了其强大的能力；在应用阶段，大模型逐渐进入各行各业，推动垂直行业模型的落地并实现商业化。

由此可以思考，大模型的所有权在谁的手里也是未来全球竞争的重要筹码。

在2024人工智能基础设施峰会上，与会专家还提到了另一话题，那就是主权大模型。

在未来的发展趋势中，主权大模型无疑是一个重要的方向。今年2月，黄仁勋提出了主权AI的概念，引起了广泛关注。

主权大模型强调的是一个国家对其数据和智能产生的所有权基础设施、数据、劳动力和商业网络生成AI的能力。

未来，主权大模型不仅会集成现有的大模型，还会在此基础上进行创新和提升，打通国内的数据孤岛，搭建国产智算硬件标准，打造国内智算软件生态。在人才队伍建设方面，主权大模型需要培养包括算子库、智算框架、芯片链接技术等多个领域的人才。此外，市场推广和商业模式的创新也是主权大模型发展的重要任务。

总而言之，算力经济作为数字经济时代的核心引擎，正在为各行各业带来深刻的变革，并开拓出更广阔的市场空间。随着AI技术的发展和算力需求的不断增长，算力市场将迎来更大的发展机遇。未来，随着主权大模型的建设和应用，算力经济将进一步推动社会经济的发展，实现更高效、更智能、更可持续的未来。

作者：程琳琳