2024年下半年，中国市场呈现出 “算力闲置” 态势，算力服务器及算力租赁价格呈下行走势，行业发展方向一时陷入迷雾，前景难测。
趋势一：智能算力规模持续快速增长
人工智能的兴起催生了对算力的爆发性增长需求，无论是从政策要求，还是从实际市场情况来看，中国智算服务市场将继续保持快速增长的趋势。
表1：算力基础设施高质量发展指标
source：工信部
同时，根据科智咨询研究显示，2024-2028年，中国智能算力规模仍将保持近40%的高速增长。
图1：2020-2028年中国AIDC算力供给规模（PFLOPS）
source：科智咨询
趋势二：结构化闲置现象持续、算力优化企业快速发展
近年来，我国智算中心建设在一系列政策推动下快速发展，但由于匆忙上马、生态成熟度低、异构算力协同调度难等因素的困扰，叠加AI应用市场发展低于预期，造成部分地区/项目的资源利用不高。预计2025年，我国高质量算力供不应求、规模小&位置偏远算力过剩的结构化闲置现象仍将持续。
图2：闲置算力的特征
source：科智咨询
趋势三：算力价格降至合理水平
从需求侧看，算力市场需求有望进一步持续增长。2025年我国AI行业应用、AI智能体市场将迎来爆发，政策将引领我国传统产业数智化升级加速。
图3：高计算性能带来的高投资回报率
source：英伟达投资者大会
在 2023 年的投资者会议上，英伟达向他们的投资者和数据中心客户推介了以 4 美元/小时的价格出租 H100 的市场机会。2023 年的大部分时间里，H100 的价格高于 4.70 美元/小时以上，而到了2024年，H100 的价格在多个供应商那里下降到大约 2.85 美元/小时。
图4：2024年OpenAI两款主力模型的降价幅度
source：OpenAI官网
趋势四：智算中心运营将逐步成为关注焦点
今年以来，智算中心的热度有增无减。尤其是地方政府和以三大运营商为代表的央国企，都在大举投入。随着智算中心如雨后春笋般涌出，大批建成后的算力如何运营消纳？成为业界越来越关注的焦点。
图5：智算中心九大运营主体
source：科智咨询
趋势五：芯片国产化提速、多元化发展
在新技术广泛应用和全球算力短缺的背景下，芯片类型、架构和供应商方面都呈现出多元化的趋势，国产芯片自主生态建设正在加速。
表2：国内主流AI芯片性能对比情况
source：各公司官网
趋势六：算力服务由资源租赁向平台化演变
随着算力使用方从大型企业扩展到科研机构与中小企业，粗犷式的算力资源租赁服务面临运营门槛高、技术易过时等问题，云商普遍通过算力平台实现专业运营管理和调度等能力，为客户提供稳定、可靠、高效的算力服务，如阿里飞天智算平台，中国电信息壤算力服务平台等。与此同时，各地政府搭建公共算力服务平台，推进全国一体化算力体系和算力大市场的建设。
图6：跨区域多元异构算力调度体系
source：国家数据局
表3：算力调度主要政策梳理
source：公开信息整理
趋势七：数据质量将成为大模型能力提升的关键
AI 发展正在从“以模型为中心”加速转向“以数据为中心”。
趋势八：AI与云融合发展提速
以数据为核心，基于云计算的一体化智能计算服务将成为主流，旨在实现算力、数据和算法的高效协同，以满足智能计算应用场景中的数据处理、存储、传输等各个环节的需求。
趋势九：模型应用优先选择知识密集型场景落地
大模型企业纷纷投入研发，以力求在大模型这个新兴市场中占据一席之地，且会将研发聚焦于知识密集和对服务对象的重要度高的场景，首先是知识密集的场景，如知识管理、内容生成、对话交互、智能营销等场景，这些场景会沉淀大量知识，同时也需要通过输出知识提供服务，更容易发挥大模型的能力；其次是服务对象的重要度高，企业会按照服务对象的重要性进行排序，一般会聚焦在数字化建设投入较高的客户，重点关注核心客户的场景需求。
图7：大模型应用场景分布
source：科智咨询
趋势十：垂类模型在金融、制造、能源等行业取得突破
金融、制造、能源等在数字化建设与转型上投入积极的行业，在AI大模型的应用上会更加主动，也便于大模型更快的落地，目前金融行业已应用的场景包括智能营销、智能投顾、智能风控、智能客服等，制造行业在研发设计辅助、自动驾驶、智能座舱、供应链管理等方面已应用大模型，以及能源行业的设备运检知识助手、检修文档生成、电力系统仿真平台、电力负荷预测等场景。
图8：重点行业应用场景
source：科智咨询
本文作者
苏长飞 ｜ 科智咨询 云网研究事业部 资深分析师
郑娜娜 ｜ 科智咨询 云网研究事业部 资深分析师
