文 | 盘古智库 文 | 盘古智库 算力被广泛认👏为是支撑国家数字经济发展的关键基础设施，同时也是推动新质生产🤯力发展的核心动力。然而，中国目前算力规模与能耗总量是多少，不🤔同研究机构和媒体的统计差异较大。 报告旨在建立多层次的🥳统计框架，明确算力的定义、分类和统计范围，确定算力统计标准和😍范围，通过统一的统计标准和严谨的测算逻辑，厘清现实状况，为人😉工智能产业发展提供科学依据。盘古智库公益课题组围绕中国算力规😁模与能耗现状进行系统研究，并对2030年的发展趋势作出预测。😜 二、报告研究方法和内容 报告对算力类型和数据中🚀心的类型进行的分类，重点关注智能算力的统计与计算。为保证数据😢可比性，统一采用 FP16 精度进行测算，同时兼顾 FP8 😂的倍数关系。采用科学的统计方法包括：1.芯片出货量推算。结合😡 GPU、AI 芯片数量及单卡性能。2.服务器与机柜折算。依⭐据机架数、服务器配置推算算力总量。3.功率反推。通过设备功耗😁与能效参数估算算力规模等多维度的方法交叉验证提高了测算的科学🤔性和准确性。并且在相关统计方法上进行了一定的优化。 三😂、报告结论与说明 报告通过交叉验证和多维度比对发现，若🚀按国家公布的830万个标准机柜测算，其理论全年总耗电量约为2😎726亿度电。与实际年耗电量约为1166亿度电有一定的差距。😉该结果与部分业内文章所强调的“算力中心能耗过高、亟需警惕”的🌟观点并不一致。报告认为造成上述差异的原因主要有以下两点： ⭐ 第一，由于数据中心理论值的能耗偏高，而引发的“数字担忧”🙄。按照理论计算，数据中心能耗约占全社会用电量的3%。在缺乏深🚀入研究的情况下，部分观察者仅凭这一比例便担心未来随着智能算力🤔的增长会造成电力短缺，从而形成对能耗问题的过度担忧。 🤯第二，电力成本是算力中心运营压力的重要来源，导致出现“成本焦😊虑”。在算力中心的运营成本结构中，电费占据极高比重，并且作为😜唯一显著的可变成本，成为业界关注的焦点。基于成本压力而产生的🤔“算力中心耗能过大”的判断，本质上是一种成本焦虑。 四🤩、报告关于“十五五”的预测 随着大模型与生成式AI的驱🤔动、行业应用的深入拓展与政策支持，“十五五”将是中国人工智能🤩产业高质量发展的阶段，算力规模会进一步扩大，同时将带动整个产👍业链产值的不断扩大，成为经济增长的一极。 （一）算力规🌟模增长预测 报告预计在“十五五”期间，中国算力年均增长😁速度将保持在35%以上，到2030年中国算力总规模将突破25😅00EFLOPS（FP16）。随着低精度算力的普及，会有更多😁的大模型和人工智能应用场景支持FP8计算。若以FP8为统一口😘径测算，到2030年中国算力总规模有望突破5000EFLOP😘S。 （二）算力能源消耗预测 展开全文 依😘据报告的能耗统计框架，结合算力中心建设的规模与市场需求，“十🚀五五”期间，算力中心能耗仍会保持一种较高的增长速度，预计到2😢030年算力中心全年电力消耗的理论值预计将达到6000亿度电🙄，约占全社会用电总量的5%-6%。 （三）产业规模增长❤️预测 算力不仅仅是技术指标，它更是产业链发展的核心引擎😂。算力产业链涵盖芯片研发与制造、服务器与整机设备、数据中心建❤️设与运营、冷却与能源配套、软件与调度系统等多个环节。到203😍0年，与人工智能算力相关直接产业规模约2万亿元，这部分产业规💯模构成了算力发展的“硬支撑”，同时也会催生更广泛的应用市场。😴算力基础设施的完善直接推动人工智能在金融、医疗、制造、交通、🤔教育、文娱等领域广泛应用大模型和智能服务。到2030，AI应🚀用产业规模约5万亿元，带动上下游产业规模可超过15-20万亿🤯元。 五、报告对统计标准的建议 本研究在明确智能😀算力、通用算力与存储算力等分类口径的基础上，进一步提出对未来👏政策层面建立统一统计标准的具体建议。 首先，应在国家层🤔面制定统一的算力分类与统计框架。将算力分为智能算力、通用算力😴和存储算力。通过在政策文件中正式确立分类标准，可确保各地在统🙌计与申报时口径一致，避免出现部分地区将传统存储或IDC容量混🤩入智能算力总量的现象。并且排除企业内部私域部署与大量边缘轻量🎉节点的噪音性影响 其次，应建立统一的统计指标体系。未来😉政策应明确要求各类算力中心在数据上报时，至少同时提供按FP1😀6或者FP8的算力规模和实际能耗指标，以实现不同地区、不同类🙄型算力的可比性。对于存储算力，则应以机柜数量和年耗电量为主，😡不应与智能算力混算。 第三，应在地方政府层面建立统一的🤩统计流程。为避免地区间因统计方式不同而造成数据偏差，国家应出🤯台统一的申报表格、统计方法和核验流程，并建立中央与地方的数据😡对接机制。通过电力消耗、芯片出货量和机柜数量的交叉验证，确保😢地方统计结果的真实性与一致性。 最后，应研究建立国家级😘算力与能耗数据平台，定期发布统一的权威数据。该平台不仅能够汇😡总各地报送数据，还能结合行业运行情况，提供全国范围的算力规模🤩与能耗对比，成为政策制定和产业调控的重要参考。 （本文😴为盘古智库在24日发布的《中国算力与能耗研究报告》摘要，课题❤️组成员有盘古智库理事长易鹏、秘书长周济、研究员牛站奎。）返回😅搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多