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“比方說我們這個機柜里面，總共有10臺服務器，根據功率，每個機柜會安裝8到16臺服務器，根據不同的需求和功能，實現計算和存儲。”在位于安徽蕪湖的中國電信云計算中心，總經理張運保向記者介紹數據中心的運營情況。2022年初，隨著國家發改委等四部門聯合批復，十個國家數據中心集群規劃正式公布，其中“蕪湖集群”赫然在列。政策引導下，蕪湖市迅速啟動算力“新基建”，一年多來，蕪湖市累計招引重點項目11個、總投資接近2300億元，其中不乏中國電信、聯云世紀、華為云等投資超百億的數據中心項目。蕪湖電信云計算中心，工作人員正在進行機房巡檢早在2017年，中國電信就將蕪湖作為31個云資源骨干節點之一，規劃建設集團級云計算中心。“目前已經建成的數據中心機架總規模有1.5萬架，可容納的服務器的話有15萬臺，算力資源有50萬核。”蕪湖云計算中心總經理張運保向記者介紹道，“我們目前部署的算力資源以通用算力為主，后續通過一些高性能的CPU，我們也在部署一些智算的能力。”從通用算力到智能算力數據中心建設贏來新機遇新動能當數據成為新的經濟要素，算力也就成為了數據發揮價值的關鍵驅動力，引發了全球對于人工智能大模型的高度關注，在公眾“圍觀吃瓜”之前，業內已經先行一步。位于上海臨港的商湯科技人工智能計算中心（AIDC），面向的正是人工智能時代爆發的大模型訓練需求。位于上海臨港的商湯人工智能計算中心“從硬件層面來說包含了我們各類服務器、各類芯片組成的一個計算集群，以及我們所有的AI計算平臺、數據平臺、網絡等。”在商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海看來，AIDC是需要打通軟件和硬件，組成可以進行模型生產的通用基礎設施。“目前為止我們可以實現4000卡GPU的單項任務的訓練，整個的并行效率可以達到91.5%，我們在這個園區里邊可以容納的訓練任務，可以實現20個千億級參數的模型的訓練。”據了解，商湯早在2018年便開始布局人工智能計算原型機的研制，去年初，AIDC正式在上海臨港啟動運營，在市場人士看來，商湯已拿到了智能算力時代的“船票”。頭部玩家群雄逐“數”帶動云、軟件、芯片產業重塑與商湯類似，作為國內領先的ICT企業，華為在2019年發布了由數千顆昇騰910處理器組成的AI訓練集群Atlas900。在上海超級中心的數據機房，記者見到了這臺號稱“全球最快”的服務器機柜。“從體積上來說，它跟我們傳統的機柜是同樣的，采用42U的設計，但是通過我們對于網絡、存儲和人工智能計算算力的高度集成，它單機柜可以實現20P算力。”上海昇騰人工智能生態創新中心COO張中陽告訴記者。上海超算中心機房搭載的華為Atlas900服務器立足于全棧自研的數據中心解決方案，華為推出了業界唯一覆蓋“端、邊、云”全場景的達芬奇架構處理器，發布了包括支持通用計算的鯤鵬系列，支持AI的昇騰系列，支持智能終端的麒麟系列及支持智慧屏的鴻鵠系列，“應該是把昇騰稱之為NPU，實際上N它代表的就是神經網絡計算，我們其實也是希望能夠在人工智能領域里面，推出一款專用的AI計算的芯片。”張中陽談到。從芯片到軟件到云平臺，華為給出了支撐智能算力的國產答卷。進入算力基建化時代綠色+低碳成為數據中心建設新命題來自國家網信辦的數據顯示，截至2022年底我國數據中心機架總規模已超過650萬標準機架，近5年年均增速超過30%。面對大規模數據計算產生的熱能，傳統方式是使用空調降溫。而在中國電信蕪湖云計算中心即將啟用的機房內，“冷水主機+板換+冷卻塔”的聯合供冷模式讓人耳目一新。蕪湖電信云計算中心水冷機房“它跟我們早期的風冷相比，整個單位能耗就下降得非常多，通過冷水和熱水的交換，實際上實現了制冷的效果。”蕪湖云計算中心總經理張運保向記者介紹道。商湯的AIDC則運用了一整套智能決策的系統來降低PUE，“在我們的訓練任務上來的時候，我們的IT功耗的水平，IT負載力的水平，跟外部的氣候條件以及跟我們所有設備運行的參數，這三者之間實際上是一個聯動關系。”商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海認為，解決能耗的問題，還需要借助AI管理的手段。高能耗背后隱含算力資源供需失衡的深層次矛盾數據中心的投資可以帶來較高的經濟外部性、利潤溢出效應。但算力要動起來，要與數據連同，才能將價值發揮出來。在安永大中華區數字化與新興科技合伙人王志遠看來，當前我國算力供需存在“旱的旱死澇的澇死”這一結構不平衡現象。“其實現在可能超過50%以上的IDC，CPU以及內存的使用比例非常低，存在算力的浪費，另外又有一些企業存在大量高并發的算力需求，由于缺少算力資源，無法響應客戶需求。”他認為，要解決這個問題，需要借助一些AI算力分配的邏輯，滿足企業對于算力的彈性需求。由上海超算中心打造的算力調度平臺我國算力供需結構失衡的另一層面體現在通用算力資源過多，智算資源不足，這一點也在人工智能時代被放大。上海超級計算中心主任李根國認為，在數字經濟轉型和國際市場競爭的背景下，當前我國的建設的智算資源還遠遠不夠，在他看來，我國算力產業的發展離不開產業鏈各環節的共同努力。“不論是芯片制造的，還是服務器制造的，還是提供算力的機構，在國家戰略的推動下，攜手打造良好的產業生態，每個環節各司其職，共同推動我國算力的發展。”李根國告訴記者。