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近日，國際數據公司（IDC）發布《城市智算模型助力城市算力規劃報告》（以下簡稱“《報告》”）。

《報告》稱，數據中心正在與人工智能融合發展，智算中心有望成為未來算力的基石。城市智算中心將依托強大的計算能力和智能化的數據分析優勢，在政務民生、醫療、工業、金融、交通、教育、自動駕駛等多個關鍵領域持續深化應用。

同時，IDC分析師提示，在規劃城市智算中心建設過程中，應該實際考慮當地城市基礎算力、數字經濟、產業集群對智能算力的使用率，提前考慮未來產業發展對智能算力需求的增長和技術優化對算力的影響，適度提前規劃智能算力，避免算力的過度建設。

《報告》稱，智算中心在促進AI產業化、賦能產業AI化、治理智能化、促進產業集群化等方面發揮顯著作用。一方面，智算中心可根據企業自身業務需求進行模型訓練和推理；另一方面，智算中心可聯動產業鏈上下游，實現需求、供給匹配，促進產業高質量、智能化發展。

根據IDC統計，在跨業務職能的應用場景中，生成式AI在多個方面發揮著重要作用。從工業和信息化部公布的《2022年國家級產業集群》65個項目中，可以清晰看到相關城市戰略產業集群規劃對算力需求的深遠影響。其中，高端裝備制造業、新一代信息技術產業和生物產業成為最為突出的三大產業集群。

近年來，中國各個城市圍繞自身的城市數字化、行業智能化需求，紛紛建設城市智算中心。據不完全統計，2022-2024年期間，關于城市智能計算中心的招標項目共計219個，覆蓋國內28個省份及81座城市。具體而言，2022年智算項目總數為50個，2023年躍升至75個，而至2024年項目數量更是激增至94個，這一顯著增長趨勢清晰地表明城市智算中心建設的持續擴張態勢。IDC預測，2022-2027年期間，中國智能算力規模年復合增長率將達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。

在智算中心建設如火如荼進行的同時，城市應該如何進行合理規劃？對此，IDC提出了城市智算算力模型。模型基數算力包括智慧城市基礎算力、城市產業基礎算力，并通過產業集群加權指數、數字政府加權指數以及時間加權指數進一步優化產業類型、數字化水平和時間對智能算力資源配置規劃。整體而言，IDC認為城市智能算力模型如下：城市智算算力=（智慧城市基礎算力×數字政府加權指數+城市產業基礎算力×產業集群加權指數）×時間加權指數。

《報告》還針對城市智算中心的發展趨勢進行預測：

一是從AI使能到AI原生。在AI使能階段，AI技術主要作為輔助工具，用于優化現有的業務流程和服務，通過提高效能、改善質量發揮價值。在AI原生階段，AI不再僅僅是工具，而是成為設計和構建新系統的核心組成部分，正如當前以數據為核心的系統一樣。AI不再限定于特定場景和條件，新開發的城市基礎設施和服務將圍繞AI能力構建，AI原生階段的城市將具備更強的自適應性和自進化能力。

二是從投資驅動到利潤驅動。當前大量的投資被用于基礎設施建設和AI技術的研發與應用。在這一階段，由于技術尚未成熟，商業模式尚未形成，城市智能化的商業價值并不明顯，主要依賴于政府的投資和支持。隨著AI技術的不斷成熟和商業化應用的深入探索，AI技術將帶來顯著商業價值，例如，通過提供高質量模型，服務于市民、產業，形成商業閉環，城市智能化就進入利潤驅動階段。

三是提升智算中心利用率。智算中心通過算力生產、聚合、調度和釋放，為政府、企業、高校及科研機構等提供更高效、普惠的公共算力服務。為提升智算中心的建設、使用和運營效率，應當提升算力利用率，調整算力結構，完善應用生態，促進多樣化應用的發展。

四是持續對智算中心投入。結合目前中國智算中心的建設現狀，短期內現有智能算力能滿足基本業務需求，局部甚至存在過剩現象。但從長期看，隨著未來AI應用的大規模落地，需要更多算力資源支撐AI應用，因此，技術供應商和智算中心建設者需要采取“適度超前投資”的策略，持續大規模投資智算中心建設。

 來源：《中國高新技術產業導報》