智能算力的主要需求真的會是大模型嗎？

真的有那么多智算需求嗎？

真的需要那么多智算中心嗎？

真的需要那么多卡嗎？

綠電真的能大規模支撐未來超級智算體量嗎？

服務器按月計價的租賃模式還能持續多久？

當前，以AI為代表的新興技術正從多模態感知、決策規劃、自主控制等多個特定領域突破，向更開放的通用場景加速融合，以創造能在復雜、多元開放環境中不斷重構的超級智能算力場景。這種演進使智能算力變得不可或缺，且不再局限于簡單的算力疊加或升級，而是在多元重構驅動下實現算力的極致拓展與躍遷。

隨著算力加速躍遷，作為核心支撐的數據中心正在被賦予更多的戰略價值與科技內涵：算力中心、智能計算中心、AI工廠、AI基礎設施、算力基礎設施、數據基礎設施……層出不窮的各種概念和說法背后，是全球各國市場對“數據中心”這一基礎設施多元需求不斷泛化的表征結果，數據中心行業也因此面臨著前所未有的重構機遇與算力挑戰。

一方面，數據中心行業正在迎來前所未有的機遇。據高盛最新發布的報告The Future of AI Infrastructure顯示，美國科技公司、企業和公用事業公司計劃在未來幾年內在AI基礎設施上投資將超過1萬億美元，根據最新財報數據，海外幾大云廠商都大幅增加了這一領域的資本支出，而這些資本支出大部分又會持續反映在芯片、IT硬件設備、機架等基礎設施制造商以及數據中心基礎設施建設服務商等算力基礎設施上，包括中東、東南亞等國同樣在加大這一領域的資本投入，使得相關廠商成為最大受益者。

尤其在國內，2024年開始出現一個明顯的轉折，隨著國內互聯網大廠在算力基礎設方面資本支出的不斷增加，“云”時代的數據中心已經基本消化完畢或者無法滿足現有的智能算力要求，而新購買的大量智能算力設備又需要放到擁有更大規模綠色電力供應和更大規模機柜的智算中心里，這也在很大程度上刺激了2024年以來國內智算中心的建設熱潮。

據IDC圈不完全統計，截至2024年11月20日，中國智算中心項目已經達到634個，尤其新疆、江蘇、浙江、河北、內蒙古等地智算中心項目下半年以來不斷增多。其中江蘇已經超過58個、新疆地區2024年智算中心項目數量大幅提升，目前已超過44個。此外，千卡集群、萬卡集群等大規模集群（園區集群）數量也不斷增加。

另一方面，數據中心行業也面臨著前所未有的挑戰。面臨著大模型應用落地困難、AI算力芯片供給不足、大規模綠電供給不足、智能算力供給市場混亂、智算供需周期持續錯配、算力芯片功耗大、次級算力過剩、能源利用效率低等等諸多問題。

以大模型為例，在經歷了2023年“百模大戰”下的大規模訓練后，需求在2024年出現明顯放緩，因為大模型廠商在投入訓練之后投入市場的應用并沒有獲得如期的收入，導致投資回收期過長，影響了基礎新模型的大規模訓練進程。

但以上并非根本，正如Gartner研究副總裁Ed Anderson所說的那樣：“在能源成本高企、水資源匱乏的地區，建設數據中心將面臨更大困難。但經濟利益驅動巨大，供應商總能找到解決辦法”。

因此，在新興技術趨勢不斷迭代背景下，由超級智能算力場景衍生出來的長期穩定智算需求才是根本。當前數據中心行業亟須二次回歸“風火水電”的本質，結合新的外部環境變化，重新思考數據中心行業的未來發展，尤其密切國產芯片的發展進程、國家能源布局方向、IDC產業商業模式探索等，重塑算力產業邏輯。

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