2025年算力发展趋势；算力网络技术体系/应用场景
科技
2025-01-21 07:57
山东
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算力作为国家新型工业化建设的核心驱动，推动数字经济与实体经济加速融合的作用日益凸显。2024年国家围绕算力标准化、绿色化出台了多项政策，推动算力发展从“建好”向“建优”转型。展望未来，赛迪顾问认为2025年算力发展将呈现如下十大趋势：趋势一：中国算力产业持续升温，2025年算力核心产业规模有望超过1.5万亿预计到2025年，中国算力规模将达到369.5EFLOPS，同比增长26%，带动下游智慧城市、智慧医疗、自动驾驶等关联产业规模超过10万亿元。趋势二：全国数据一盘棋，可信数据基础设施建设全面提速2023年中国数据交易市场规模约为1536.9亿元，预计到2025年将增长至约2841亿元，2021-2025年复合增速达46.5%。随着数据要素流通交易试点的铺开，可信数据基建和算力基建有望成为数据要素建设的先行方向。趋势三：以AI Agent为代表的产业趋势加快推理算力需求爆发用户使用大模型的习惯正在形成，在大模型API接口使用成本降低的趋势下，以AI Agent为代表的大模型下游应用将在2025年加速发展，带动推理算力需求的快速提升。趋势四：手机、PC具备天然流量入口属性，端侧算力将迎来新风口随着端侧AI大模型的发展，AI手机、AI PC、AI可穿戴设备等产品类型有望不断丰富，端侧算力有望实现40%以上同比增速。趋势五：西部地区算力建设更加注重“量”和“质”均衡发展，绿电应用和算力调度能力有望快速提升“东数西算”工程和全国一体化算力体系建设下，西部地区算力规模快速增长，同时也将向“质优”转型升级，比如绿电使用比例朝80%加速提升，算力高效调度体系的构建也将是2025年算力高质量发展的重要方向。趋势六：城市算力网建设加快，推动全国一体化算力网渐进式落地2024年，北京、深圳、上海和郑州等地发布了算力相关文件支持城市算力网建设，随着示范效应的铺开，不同城市充分发挥算力资源、绿电资源、产业资源的比较优势，2025年各具特点的城市算力网建设有望加快。趋势七：以液冷、间接蒸发冷为代表的节能降碳技术的应用将成为算力绿色化建设的核心支撑之一当前AI集群算力密度达到20-50kW/柜，已经突破传统风冷散热极限。液冷、间接蒸发冷等技术的应用将成为算力中心绿色低碳发展的重要方案，赛迪顾问预测，2025年液冷数据中心市场规模将以70%以上的增速高速增长。2025年，随着算电协同模式探索不断深入，协同工作机制有望初步形成，电算能耗模型、通感算一体高速通信、算力计量等关键技术将实现突破，电算协同调度交易平台或将初步建立，助力算力基础设施有效应对日益加重的“能耗”压力。趋势九：算力服务、算力调度等新业态不断铺开，释放算力赋能活力2025年，随着大模型应用场景不断丰富，企业对算力的需求将快速上升，算力交易、算力调度等新业态有望加速铺开，统筹整合零散算力资源，推动算力市场快速发展。趋势十：算力原生、开源开放等多元方式助推中国算力生态建设提速2025年，开源开放、生态融合、原生布局等多元模式应用有望不断扩大，传统迁移适配有望转向原生开发、灵活交互，算力生态间合作有望持续加强，助力中国算力生态建设提速。| 来源：赛迪顾问
当前，运营商、云服务商、第三方数据中心服务商以及设备厂商积极推动算力网络技术发展，算力网络技术体系架构逐步清晰，并基本形成共识，已经形成了基础设施层、编排管理层、运营服务层三层技术架构，各层承载不同的数据并协同发挥作用为产业应用提供算力支撑。基础设施层是算力网络运行的计算和网络能力基础，提供泛在异构计算资源，实现云、边、端算力高速互联，满足数据高效无损传输需求。基础设施层承载的数据包括计算处理中的数据、边/端节点数据等服务数据，以及基础设施运维管理策略、对存储数据的访问控制策略、运维监测数据等运营数据。编排管理层是算力网络的调度中枢，实现对算力、网络资源的感知和统一度量与标识，并通过融合编排技术对算网资源进行统一编排、智能调度和全局优化。编排管理层数据主要包括算力节点数据、算力资源数据、编排数据、调度数据、编排管理业务平台运维数据等。运营服务层是算力网络的服务能力提供平台，实现算力网络产品的一体化供给，为算力用户提供一站式服务和智能无感的体验。运营服务层主要数据类型包括用户账户信息、算力服务信息、交易信息和运营服务平台自身运维信息等。
算力网络引入了算力感知、算力度量与建模、算力编排与调度、网络承载等关键技术来实现对算力的泛在连接与灵活调度。算力感知是算力编排与调度的基础，包括算力网络对算力资源和网络资源的感知，也包括对业务需求的全面感知。一方面，各算力节点将算网信息（包括部署位置状态、CPU/GPU计算力、存储容量、网络拓扑、带宽时延等信息)度量建模后上报，算力网络聚合节点上报的算网信息，构建全局统一的算网状态视图。另一方面，算力网络完成对业务算网需求的解析，实现对业务的感知，从而基于业务需求进行算力调度。算力度量与建模技术针对泛在、异构的算力，通过模型函数将不同类型的算力资源映射到统一的量纲维度，为算力路由、算力管理和算力计费等提供标准统一的度量规则，通过统一的算力度量体系和异构计算资源的映射机制，实现算力资源的合理分配和高效调用。算力编排与调度技术是指对各算力节点的生命周期管理及将算力需求调度到适合的节点上，具体来说是基于策略或AI算法，实现算力资源实例化、弹性扩缩容、资源预留、分配与释放等功能。算力网络承载技术为上层提供高效协同的连接和传输能力，主要包括SRv6（Segment Routing over IPv6）、网络切片、网络感知、确定性网络技术。SRv6具有扩展性和可编程性，实现服务功能链的动态配置和优化，支撑网络资源敏捷、按需、可靠调度。网络切片技术按逻辑划分网络实现资源与服务隔离，满足不同业务对网络能力的差异化要求。网络感知技术通过在通信报文中写入资源信息并通过特定协议（如计算优先网络协议，简称CFN）完成交互，以达到资源信息共享的目的。确定性网络技术通过综合流量整形、队列调度、时钟同步等机制，实现传输过程的低抖动、高可靠。
在算力网络服务生态中，参与者主要包括三类，分别是算力消费者、算力运营者与算力供应者。算力消费者包含以互联网厂商为代表的算力的使用者。算力供应者包含以云服务商、电信运营商为代表的算力资源的拥有者。算力运营者为中立可信的运营者，如电信运营商、政府认可的运营企业等。算网运营者通过构建算力网络交易平台，搭建供应方和需求方的桥梁，算力供应者通过算力网络交易平台进行身份信息注册后，将计算资源、存储资源、网络资源、数据资源、模型资源等提供给算力网络需求方以完成算网需求。算力消费者则通过算力网络交易平台选购并获取算力网络资源，并支付使用费用。面向算力供应者，算力网络吸纳全社会的算力资源。算力供应者将自己的计算、存储等资源连接到算力网络交易平台，共享自己的服务度量值、状态信息、资源类型、服务类型网络位置等相关信息，通过提供算力服务获得收益。面向算力消费者，算力网络提供任务式服务模式。通过分析算力消费者实际业务需求，从海量资源中匹配调度最佳方案，完成任务并达到客户的预期。主要特点包括：通过业务编排，自动生成解决方案；通过智能算法寻找算网最佳资源，调度高性能、低成本的算网资源降低客户成本；通过业务和资源感知以及跨域弹性调度能力，实时监控，保障业务健康状态和按时按量完成。随着数字化转型的纵深推进，算力需求不断提升，各类算力应用场景快速涌现，主要可分为：生活场景、行业场景、社会场景，具体如下表所示。以车路协同算力网络为例，车、路作为服务对象接入算力网络，算力网络为实现车路协同提供边缘下沉计算节点、边缘云、中心云三级算力服务。边缘下沉节点提供低时延的算力供给，负责图像、视频等原始数据的就近解算；边缘云提供准实时的算力供给，负责分担部分原始数据的解算任务；中心云提供非实时的算力供给，负责交通大模型的训练等任务。
| 来源：中国信息通信研究院
