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中国正在加快打造新一代人工智能算力基础设施，在政策扶持、需求牵引下，智算中心“落地潮”在各地被快速掀起。
国家工业信息安全发展研究中心11日发布的《新一代人工智能算力基础设施发展研究报告》认为，现阶段，人工智能已经成为世界各国竞争角逐的焦点。智算中心作为人工智能产业发展的重要底层基础设施形态，也因此被推向发展新高地。
所谓智算中心，指的是人工智能计算中心。新一代人工智能算力基础设施是以智算中心为代表，面向人工智能场景，提供所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力基础设施。
国家工业信息安全发展研究中心副总工程师黄鹏当日接受媒体采访时表示，中国人工智能算力基础设施——智算中心正在加快建设，但仍落后于应用的需求。
中国对人工智能算力的需求正在急速增长。中国各行各业都在利用人工智能赋能传统产业转型升级，产生了大量需求；云计算、大数据、区块链、量子计算等新兴技术的发展，背后也需要算力基础设施的支撑；在政府治理领域，尤其是新冠疫情暴发以后，需要计算基础设施的支撑。
2020年，中国国家发展和改革委员会首次明确“新基建”范围，将智能计算中心作为算力基础设施的典型代表纳入信息基础设施范畴。2021年，国家发改委又提出实施全国一体化大数据中心建设重大工程，构建新型算力网络体系。
黄鹏表示，智算中心具有高投入、高风险和高垄断性特点，目前国内外的思路都是政企合作建设。
例如，横琴先进智能计算中心项目是由横琴新区管委会与中科院计算所合作建设，是政企合资模式。
腾讯在上海松江区建设的长三角人工智能超算中心，建成后将引入领先的云计算、网络安全、视频图像算法等上下游企业；商汤在上海临港建设的智能计算中心，将具备超大规模的人工智能模型生产能力。这些是由企业自主建设的。
在智算中心建设步伐加快的背后，面临顶层制度建设和标准体系不统一的问题。
报告指出，具体而言，一是市场对算力的概念混淆，导致建设方向和建设需求错位；二是行业定价标准混乱，针对人工智能算力基础设施建设的价格标准并未统一，各地同等规模项目的价格相差巨大。
再者，在建设思路上，大多数计算中心采取了算力性能发展优先，再拉动应用发展的策略，忽视上层应用迁移及兼容程度，导致算力系统的初期应用效率偏低，无法完全支撑全面的智能化应用场景需求。
此外，软硬件核心技术受制国外、重复建设、高能耗等问题，也亟待突围。
黄鹏认为，发展智算中心，应避免走数据中心重复建设的老路。地方政府要做科学的预判，了解不同阶段当地人工智能的需求，发展智算中心要和当地的实际应用、场景紧密结合。
黄鹏强调智算中心应该秉持“开放包容”的原则。新一代人工智能算力基础设施未来需支持80%以上的主流人工智能应用软件，支持主流的AI框架、算法模型、数据处理技术、广泛的行业应用等。
公共智算中心可为社会提供源源不断普惠充沛的智能算力，是实现社会智能化的最佳路径。黄鹏建议，智算中心建设规格的标准性、定价的合理性将直接或间接影响其服务社会的总体能力和使用成本，应当纳入监管和规范的范畴。
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