在日前举办的中国算力大会上，浪潮信息联合中国信通院发布了《人工智能算力高质量发展评估体系报告》（下称：报告）。报告认为，在当前由大模型和AIGC（生成式人工智能）驱动的AI时代，算力需求暴增，同时还面临供给不足、供需匹配难、能耗激增等挑战，亟需算力产业由“量”向“质”加速高质量发展。

报告提出，高质量算力是基于最新人工智能理论，采用先进人工智能的计算架构，与算法、数据深度结合的高水平计算能力。高质量算力具备高算效、高智效、高碳效、可持续、可获得、可评估“三高三可”六大特征。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所总工程师郭亮接受经济日报记者采访时介绍，以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，推动全球智算规模呈现高速增长态势。据中国信通院测算，截至2023年底，全球算力总规模约为 910EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），同增增长40%，智能算力规模达到335EFLOPS，同增增长达136%，增速远超算力整体规模增速。我国智能算力占比显著增加，智算中心集聚分布。据中国信通院测算，截至2023年底，智能算力规模占整体算力规模的增例近30%，增效明显。国家及地方层面积极推进智算中心建设，北京、广东等多地提出2025年智算规模目标。从区域分布上来看，智算中心呈集群建设趋势，过半分布在我国东部地区。

报告显示，我国算力发展面临算力供给不足，供需匹配不平和；算力智能水平较低，难以满足多元应用场景；算力面临能源考验，节能降碳刻不容缓；多样化算力需求提升，普适普惠水平较低；供应链完备性不足，生态构建待完善；性能评价简单，算力实测性能欠缺等问题。

对于高质量算力，浪潮云海首席科学家张东解释说，其中，高算效是看整体能提供多少算力，高智效则是要用最小的算力支撑更高的智力水平。公开数据显示，传统模式下的智算中心GPU利用率平均数值低于30%，高智效就是要破解算效水平不高、算力资源利用率较低等问题。当前大模型发展百花齐放，大模型的智能涌现能力大幅提升，但是现有大模型模算效率普遍不高，在算力供需矛盾凸显的当下，提升模算效率，以更低算力实现更高智能是智效水平提升的核心目标。

报告还提出，高碳效指的是算力在最低碳排放前提下实现最大化算力输出，是兼顾碳排放量和算力性能的综合指标。高碳效不仅关注算力单纯的能源消耗、算力输出水平，更注重从算力系统的采购到回收整个过程进行全生命周期碳足迹管理。

算力中心是公认的高耗能基础设施。据中国信通院数据显示，截至2023年我国算力中心耗电量，达到1500亿千瓦时，预计到2030年将超过4000亿千瓦时，二氧化碳排放或将超2亿吨。面对人工智能对算力的旺盛需求，算力产业在高速发展的同时亟需提高碳效，实现“双碳目标”。

根据今年7月份国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局、国家数据局发布的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，到2025年底，算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。“这是当前算力降能耗的最大挑战。”郭亮说。

张东认为，“在可预见的十年之内，靠给芯片提高功耗来提高性能仍是非常重要的一条技术路线。芯片能力翻番，但能耗不能增加太多。在过去三五年间，特别是智算迅速发展后，芯片性能翻番了，功耗也翻番了，每瓦特能够产生的算力变化很小。所以，一方面，要想办法降低芯片的耗能，在工艺上下功夫。另一方面，作为整机厂商我们也从整机和数据中心角度做工作，比如用绿电、大规模上液冷、通过调度软件更好地提高算力利用率。我们有个测算，300千瓦规模的机房，采用液冷，每年可以节省电费70万元。”

据介绍，由于电力不好存储和传输，目前业界还有一个趋势是在靠近绿电的地方建立数据中心，把电力变成算力，再把算力转化成智力，最终赋能应用。现在的储能设备消耗量巨大，现在把储电能变成储智能，用一块U盘储备训练好的大模型。

郭亮表示，要以系统设计提升算效、协同驱动提升智效、全生命周期管理提升碳效、基建先行推动算力普适普惠、繁荣生态推动算力可持续发展、多元评估加速算力规范化发展的高质量算力发展路径，有效推动算力发展“提质增效”，让高质量算力助力经济社会实现“数智化”转型和高质量发展。