一、前言
1.1报告背景与意义
1.1.1 AI大模型爆发与算力需求激增
近年来，人工智能大模型技术呈现爆发式增长，模型参数规模从亿级迅速扩展至万亿级。根据最新研究显示，全球AI算力需求正以每3~4个月翻番的速度突破临界点，远超传统摩尔定律预测的计算能力提升速度(每18个月翻倍),形成了所谓的”逆摩尔定律”(Inverse Moore’s Law)。IDC预测，2023-2030年全球IDC市场将保持高速增长，其中AI算力需求增速显著高于传统算力。随着GPT-5、Llama 4、Claude Opus 4.1等大模型的不断演进，模型参数规模持续扩大。2025年，OpenAI GPT-5参数规模行业预估从3万亿到52万亿不等，业界已开始关注模型效率而非简单扩大参数量，数据质量、数据多样性和领域覆盖度成为更重要的竞争因素。这种”膨胀速度”带来了前所未有的算力需求。据测算，训练Llama 4的成本预计花费数亿美元，而2020年训练GPT-3的成本约为450万美元，五年间训练成本增长数十倍。这种算力需求的激增使得单一架构的算力供应难以满足，异构算力成为应对这一挑战的必然选择。
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