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智算服务推动智算产业纵深发展
数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI算法和大模型持续演进带领我们进入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和AI是引领这一时代发展的最核心的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。
智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续释放算力价值。
智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续推进智算服务产业升维。
我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的未来计算环境贡献智慧和力量。
第一章产业背景与挑战
1.1智算产业背景
智能计算(简称智算)产业是以AI、大数据、云计算和高性能计算为核心的新一代信息技术产业，旨在为各行各业提供高效、智能的数据处理与决策支持能力。随着全球数字化转型加速，智算产业已成为推动经济增长、科技创新的关键基石。
政策与市场方面，中国“东数西算”工程、美国“人工智能行动计划2”等政策加速推进了智算基础设施布局；金融、医疗、制造等行业利用AI优化流程，提高生产力和效率，使得智算服务市场年增速超30%。
技术驱动方面，深度学习、大模型的兴起，催生了对智能算力的巨大需求；AI训练和推理依赖高性能计算专用芯片，提高了对于算力和能耗的需求，推动了智算中心建设。
产业和生态方面，在硬件层面，国际市场生态发展进入高强度竞争和高难度协同状态，国产算力加速替代；软件层面，PyTorch、TensorFlow等框架降低AI开发门槛，模型即服务成为新趋势；应用层面，AI渗透至智能驾驶、智慧城市、生物医药等领域，推动智算产业化落地。
未来趋势方面，绿色化，智能化和算网融合是算力未来发展趋势。降低PUE,采用液冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。
智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度赋能千行百业，引领新一轮产业革命。
1.2智算中心高效应用面临挑战
当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑战：
在规划与建设阶段，由于AI技术栈复杂，芯片迭代快，技术选择困难，存在目标模糊，供需错配的问题；许多智算中心在规划时未与产业实际需求紧密结合，建设目标宏大但空洞，导致算力与本地产业的智能化需求不匹配；智算中心是“能耗巨兽”,在规划阶段若未充分考虑绿色节能技术和集约化设计，将导致后期运维成本极高，难以持续。缺乏前瞻性的规划设计易导致智算中心建成即落后。
在运维阶段，如何将不同架构、不同厂商的算力资源高效池化、统一调度和管理，是一个巨大的技术挑战。智算集群对稳定性与可靠性要求极高，AI训练任务通常需要连续运行数天甚至数周，任何硬件故障或网络波动都可能导致任务失败，造成巨大经济损失和时间成本；智算集群的软硬件耦合深，故障定界困难。从芯片、服务器到集群网络、调度系统、AI框架，任何一个环节出问题都可能导致服务不可用，因此对运维团队的技术深度和广度要求极高。
在运营与优化阶段，仅仅提供裸算力是远远不够的。用户需要的是开箱即用的模型服务、数据服务、开发平台和工具链；同时需要探索成熟的运营模式和市场推广能力，对算力、模型、数据进行定价和计费，提供按需付费、订阅制等灵活商业模式；另外，需要吸引足够多的开发者和AI企业在其算力平台上进行应用开发和模型训练，形成繁荣的应用生态，通过上层应用放大智算中心的价值。
智算中心的挑战，本质上是从“基础设施的建设者”向“算力服务与产业创新的运营者”角色的转变。不仅要建好算力，还要管好、用好、维好算力。通过智算服务发挥极致集群算力，齐聚行业力量构建稳健高效的算力平台，持续释放算力价值。
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