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刘军也提到，“从系统角度看，我们看到当前算力的挑战，可以概括成三个方面，即需求、能耗和效率。”当前AI算力的发展，面临着“高功耗、低算效”的问题，从电力到算力、从算力到智力的转变效率都不断降低。如何解决这些问题，应从应用需求为导向而出发，以系统的方法来推动系统的创新，发展高算效、高能效、多元融合的智能算力平台。

王骏成是在京参加元脑服务器第八代产品发布会时给出了如上数据。高速增长的背后是目前人工智能时代对于智能算力需求的激增。

二是加快算力产业生态建设。面向产品选型、模型适配、应用推广、生态聚集等需求，信通院正在联合行业企业共同推动评估评测、适配验证、供需对接、产业资源聚合等方面工作，希望与行业共同促进智能算力技术产业发展与生态建设。

尤其是，算力规模的快速增长会带来数据中心能耗激增。据信通院数据显示，截至2023年底，中国算力中心耗电量达1500亿千瓦时，预计到2030年将超过4000亿千瓦时。在“双碳”目标下，算力产业绿色化也进入到提速增质的阶段。

也应看到，AIGC推动智能算力规模快速增长，但目前算力产业依然存在算力智能化水平不足、计算架构多样生态割裂、算力能效水平较高等多方面挑战。

一是加强产业链体系化升级。从底层芯片、软件生态，包括整机应用、产业配套等方面加强全面布局，充分发挥超大规模市场优势，加强产业链上下游协同，以应用牵引强化技术产业生态构建，在国家算力基础设施布局建设中加大产品应用落地。

网上捕鱼赢钱中新网北京10月29日电 (记者 夏宾)以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，推动全球智算规模呈现高速增长态势，算力结构也正在发生变革，智能算力比重在快速提升。

中国信息通信研究院两化所主任王骏成表示，据信通院测算，2023年全球计算设备算力规模为1397EFlops(每秒百亿亿次浮点运算次数)，中国则达435EFlops，全球占比约三分之一，增速近50%，且每年都在保持高速增长。

“模型的算力需求增长百亿倍，远超摩尔定律。”王骏成表示，以GPT为代表的大模型飞速发展，推动了智能算力规模化的发展。未来整个智能算力的需求还在不断提升。经前期测算，在深度学习时代，智能算力占比在10%以下。随着大模型时代的到来，目前已经逐步提升到60%以上，未来随着通用人工智能的发展，智能算力的占比有望超过90%。