前幾年，在IDC領域，市場談及最多的還是資料中心，随着人工智能産業的成熟，特别是今年以來大模型的爆發，智算中心逐漸替代了資料中心進入大衆視野，成為市場熱議的關鍵詞，智能算力的熱度持續上升。
此前，工信部在相關新聞釋出會上就披露，目前大陸算力總規模居全球第二，保持着30%左右的年增長率，新增算力設施中智能算力占比過半，成為算力增長的新引擎。
具體來看，在國内，以移動雲為代表的雲服務商在不斷推進智能算力建設。目前，中國移動就在建構亞洲最大的單體智算中心，計劃2024年投産。
而這一輪市場焦點的轉移，實際上正是人工智能産業前景愈發明朗的征兆。
01 從資料中心到智算中心，智能算力為何站上C位？
今年年初，成都印發全國首個算力産業專項政策，緊接着北京、上海、深圳等城市相繼跟上，智能算力建設不僅僅是企業和市場的事情，更是地方和政府的目标。
智算中心異軍突起替代資料中心，其背後所代表的産業邏輯正在迎來根本性的改變。
簡單來說，若是把資料看作是數字時代的“食材”，那麼資料中心就相當于“中央倉庫”，而智算中心則是“中央廚房”。放在“中央倉庫”的“食材”就隻是“食材”，隻是存儲多少、分發快慢的問題。而放在“中央廚房”的“食材”就多了很多工序，比如“食材”的清洗、加工等等，最終變成各式各樣的“美食”呈現給消費者。
兩者的定位截然不同，而當智算中心（中央廚房）能替代資料中心（中央倉庫），成為數字基建的主流，其背後就代表着市場對于資料（食材）的需求也完全不同了。
比如，在今天的人工智能領域，大模型是大趨勢。而一個AI大模型的成熟，所依靠的不是放着不動的海量資料，而是海量資料在經過清洗、處理、加工、計算、分發等環節後，反複訓練、微調、再訓練，進而得到的結果。
智能算力的迸發，是人工智能産業走到大模型爆發階段的必然需求——AI的發展需要更多的資料進行訓練，訓練的過程就是消耗智能算力的過程。
換句話說，智能算力是整個人工智能産業的基礎動力，其受到市場關注的本質是人工智能産業走向成熟引爆市場的結果。
02 智能算力背後的“冰山”
智能算力很重要，但是究竟有多重要？從整個産業鍊的定位來看，智能算力牽扯人工智能産業的上下遊，無論是上遊的大模型預訓練，還是下遊智能應用服務，實際上都離不開智能算力的支援。
那麼，接下來智能算力将如何發展？差別于過往，現階段随着中國移動等廠商的實踐，市場對智能算力的認知有了更清晰的認知，呈現在三個層面。
一、為AI産業與應用而服務。
智能算力的發展具有明顯的導向性，換句話說，發展智能算力不是目的，最終的結果是如何帶動人工智能産業的發展。是以，智能算力的發展就不能隻是聚焦算力。
具體拆解中國移動旗下移動雲的全棧智算産品體系可見，分為基礎設施（IaaS層）、智算平台（PaaS層）以及模型即服務（MaaS層）三層，都是智能算力建設的重要一環。以MaaS層為例，移動雲在這一層重點補齊了大模型服務及平台，彙聚中國移動集團内外部的優質模型服務，解決智能算力的使用問題。
今天，很多地方興建智算中心，為的不僅僅是智能算力這一資源，更重要的價值還是為了支撐當地人工智能設施、場景的正常運作，比如智慧城市、智能交通等等。智能算力建設是有關聯性的，其發展最終勢必要帶動整個人工智能産業的發展。
二、走向融合共生的內建階段。
智能算力不僅與AI相關的産業有所關聯，還同樣連接配接着諸多新技術領域，比如5G網絡、雲計算、大資料、物聯網（IoT）等等，共同實作融合共生。
以中國移動為例，作為通信營運商，中國移動正在全力推進算網深度融合，将人工智能、算力能力融入網絡之中，打造一張智能化的算力網絡，來全面支援人工智能技術賦能千行百業發展。
而算網融合的本質就是更高效、精準地将算力需求排程到相應的資源節點。目前，中國移動提出的算網大腦就為智能算力的排程和應用提供了非常大的幫助，不僅可以全域感覺移動雲相關的存力、算力、運力和能力，建構統一的算網地圖，還能針對資源統一排程難題，建構超高性能排程器，自動完成智能算力排程。
三、生态化營運是重點能力。
差別于傳統的很多基建項目，智能算力建設還是一個需要生态化營運的長期項目。一方面，智能算力之于人工智能産業是一個長期供給的關系；另一方面，智能算力屬于底層基礎驅動，牽扯的方面遠比想象的要多，需要産業生态支援。
今年，中國移動就聯合13家産業合作夥伴釋出了國内首個支援智算應用一鍵式跨架構遷移的平台算力原生“芯合”，解決“應用一次開發、跨芯部署遷移”的實際問題。同時，未來還能進一步降低AI應用向國産化晶片的遷移成本和複雜度，為人工智能産業的可持續發展奠定生态基礎。
僅憑一家之力是無法支撐整個人工智能産業發展的，如何優化各方面的架構、體系，讓更多的企業、機構以及社會力量參與進來，形成生态化營運，才是實作可持續發展的關鍵。
03 玩轉“智算”，談何容易？
根據信通院釋出的中國綜合算力指數預測，到2025年，智能算力在全國的占比将從今年的25.4%上升到85%。屆時，人工智能産業将随着智能算力的高滲透而實作大爆發。
但是，要做到這樣的程度，就不能隻是簡單的“堆”GPU。正如前文所提到的，智能算力建設本身就是一個尤為複雜的長期工程，其中需要考慮的方方面面遠比過去要多。
若是從産業的角度往大了說，智能算力建設實際上是數字中國底座建設的一個錨點，智能算力建設好不好，關系未來數字中國的發展行不行。
為落實算力網絡資源布局規劃，系統地建構全國智算體系，中國移動就提出了“N+X”資源體系規劃，來有序推進智能算力建設。同時，中國移動還規劃布局了以5G、算力網絡、智慧中台建設為重點的“連接配接+算力+能力”新基建，進而推動實作“網絡無所不達、算力無處不在、智能無所不及”的算力網絡。
無論是從哪個角度來看，智能算力建設都意味着需要有大局觀和領先性。在今天的中國，這不僅僅是技術的問題，還要兼顧國家戰略發展的需要來謀篇布局，從頂層設計到基礎鋪設，智能算力關系數字中國的底座。
換句話說，隻有智能算力建設占據了領先優勢，那麼整個數字中國的人工智能産業才能具備高速爆發的潛力和基礎。而此時，全國各地智算中心的落地，就是人工智能産業迎來爆發、數字中國建設走向深水區的一個重要信号。智能算力的迸發，也意味着人工智能時代即将到來。