邵广禄：加速算力发展助力AI应用落地

在深圳开幕。大会以“筑新基·赋新能，拥抱AI新机遇”为主题，构建“1场主论坛+7场分论坛+1个年度主题展”的全景活动矩阵，全方位搭建技术交流、成果展示与产业合作的高端

一是，智算的总规模在持续高增长。机构预测，2024-2028年，年均复合增速将超过40%，意味着未来算力规模每两年将翻一番。

二是，随着AI进入到千行百业，推理需求将快速增加，推理服务器的占比将逐年显著提高。机构预测，截至2028年，推理算力将达到70%以上。

三是，在训练集群上，智算集群的规模高速增长，例如国外已采用十万卡及以上的智算集群训练大模型，推动大模型的智能水平快速提升。对中国来说，作为全球大模型的主要提供者，大规模智算集群需要加快部署。

一是，Agent发展非常快，单位App的Agent拥有率和人类Agent拥有率快速增长，预计，Agent数量将超过App规模和人类规模，据预测，2035年Agent数量将达到全球人口的100倍。由于每个Agent都拥有自己的记忆体，包括短期记忆、长期记忆，将使数据规模暴增，也要求访存性能快速提升。

二是，AI产生的海量多模态数据快速增长，预计未来三年数据量将翻倍，到2028年，全球的数据量将超过390ZB，其中，非结构化数据占比将超过80%。

三是，AI应用从“人机交互”扩展到“机机交互”，人与Agent，以及Agent间交互，需要更高性能、更高频次的访存。从当前主流产品来看，节点内的访存带宽和跨节点的RDMA带宽都将两年翻一番。

一是，人工智能的发展，例如国内的豆包、DeepSeek、元宝等，正在承载着大量的图片、视频等多模态的AI对话，上行流量快速增长，对上行带宽提出了新要求。随着无人车、具身智能的发展，预计对网络时延也会提出更高标准的要求。

二是，网络流量模型也发生重大变化。在互联网时代，网络流量以南北向为主，网络是“I型”结构。到了云计算时代，云骨干网发展迅速，带来的东西向流量快速增加，网络逐渐呈现出南北向+东西向的“T型”网络结构。进入到AI时代，预计云骨干网内的东西向流量和云骨干网之间的东西向流量，都将快速增长，网络结构将从“T型”向“Mesh型”演进。

随着大模型从“开发为主”到“开发+应用”并重，驱动AI发展的关键因素也逐渐从算力、数据、模型这三要素，扩展到人才、应用和资本。以人才为例，随着AI应用的深入，从写文章、做PPT这种一般的管理助手进入到了编软件、Agent等生产和经营决策的核心流程。相应地，AI人才也从模型开发人才扩展到了各级领导人员以及各职能部门的核心岗位人员。例如，战略部门编制的“十五五”规划，AI改造传统产业升级的量化指标是多少，AI培育战新产业第二曲线的量化指标是多少；投资建设部门在有限的投资额中，腾挪出多少资金用于算力、数据、模型的部署；市场部门腾挪出多少营销成本费用，用于第二曲线业务的发展；人力资源部门在新招聘员工中，AI相关人才占比多少，这些核心岗位人员，都应该成为AI人才，都需要有领先的AI信念以及有力的AI推广措施。假如，我们今天的人力资源主管还在大量招聘饱和业务岗位人员，就容易在未来几年造成这些岗位人员的过度拥挤、过度内卷，而可能会进入裁员的临界点。因此，未来十年，将是AI领导力竞争的十年，各级领导对AI的认知、信念、方法、力度都非常重要，要强力推动AI驱动的转型升级。

从历次的科技革命来看，创新的领先者往往会在取得一定优势后协同资本力量引领和聚集产业链的合作伙伴，形成技术、产品和人才的护城河。这些动作，将会使创新领先者获得近乎于垄断的优势。

模仿跟随者采用跟随战略，虽然能获得复制成本、优化成本的后发优势，但难以逾越全成本反转点和产业链生态的反转点。这种规律，既适用于企业，也适用于一个国家。

从前几次科技产业革命的经验来看，一个国家的科技产业要实现追赶和领先，需要全产业链的精诚合作。例如，中国的移动通信产业，1G空白、2G跟随、3G追赶、4G并跑、5G领先的过程，这种规律非常明显。中国在AI领域要实现追赶和领先，需要我们在算力、数据、模型、人才、应用和资本等各方面共建共享，正如中国古语所云，“万众一心，其利断金”、“人心齐，泰山移”，凝聚合力至关重要。

算力竞赛正向全球扩张，目前，有33个国家部署了云AI算力，其中，英伟达主导了全球80%以上的AI芯片份额。目前，只有中国和美国使用本国的AI芯片部署算力，开始出现“算力强国”和“算力弱国”，在这种情况下，出现算力主权的诉求。

从目前来看，算力的全球扩张竞赛刚刚开始。未来的全球算力格局演变，将取决于地缘政治、超大云商和超大芯片商的全球化扩张速度。AI时代的全球治理和经济创新的话语权将很大程度取决于算力、网络、芯片以及大模型等基础设施的控制权。

智算云汇聚了更多更领先的模型、更多的工具、更多的开发者。在云上部署AI，时间短，效率高，沉没成本低，业务推广速度快，是AI从科技创新向产业转化的重要加速器。从互联网产业发展的经验来看，平台型创新是追赶和超越的重要方法。从国际化扩张角度来看，“云+AI”模式也是国际化的最佳实践。因此，建议在部署AI能力时，优先选择在智算云上部署。

总之，我们要加快算力领域的全球化进程，推动人工智能的科技成果和产业成果在全球的共享，促进全球AI技术的均衡发展和可持续发展，为人类进步作出更大的贡献。

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