从自动化生产到智慧城市，从数据分析到科学研究，智能算力的应用正日益深入人们的生活和工作，智能算力已成为各行各业发展的核心动力。随着人工智能技术的飞速发展，智算中心作为新基建的重要组成部分，正在成为推动社会进步和科技创新的关键力量。那么智算中心的构建主导方有哪些呢？本文将为您详细介绍。

一、智算中心是什么

智算中心是面向人工智能技术研发与应用的基础设施，它以融合架构计算系统为平台，以数据为资源，能够以强大算力驱动AI模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务，并通过网络以云服务形式供应给组织及个人。

二、智算中心的基建架构

1、技术层面：像OpenStack、K8S、Hadoop、TensorFlow等面向云计算、大数据、人工智能等场景的开源基础软件，已经成为了智算中心软件平台的事实标准，超过80%的企业都在其数据中心中应用了开源软件技术。

2、软件层面：通过软件定义，在可重构的硬件资源池基础上，通过灵活的组织，将不同的资源池组成专业的服务器、存储、网络系统，并实现资源的高效管理和调度以及数据在池化资源的灵动流转。

3、硬件层面：通过硬件重构实现资源池化。例如CPU与GPU、FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联的新型超高速内外部互连技术，实现异构计算芯片的融合；与此同时，计算资源可以根据业务场景实现灵活调度；NVMe，SSD，HDD等异构存储介质则通过高速互连形成存储资源。

三、智算中心建设必要性

智算应用已经覆盖了众多行业，而且需求还在不断增长。在制造业，智能机器人正以惊人的速度和精度完成着生产任务；在医疗健康领域，算力强大的AI正在辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在金融行业，复杂的算法正在分析市场趋势，帮助投资者做出更加明智的决策。

1、自动驾驶汽车行业 

自动驾 驶汽车行业对算力的需求日益增长。随着技术的进步，L3级别的智能驾驶系统需要更强大的芯片来处理复杂的视觉感知任务和确保系统的安全冗余。因此，这个行业可能会是智算需求增长最快的领域之一。

2、人工智能和机器学习 

人工智能（AI）和机器学习（ML）模型，如ChatGPT，需要定期进行Finetune调优以保持其性能。这些模型的迭代训练需要大量的算力，尤其是在处理大规模用户反馈和进行近端策略优化（PPO）时，大模型驱动智能算力需求指数级增长。

3、生物技术和医疗健康 

生物技术和医疗健康行业正在利用AI进行药物发现和疾病诊断。这些应用需要处理大量的数据，并且对智能算力有着极高的要求。

4、金融科技 

金融科技行业使用算法进行高频交易和风险管理。随着交易量的增加和市场的复杂性，这个行业对智算的需求也在不断增长。

5、游戏和娱乐

游戏和娱乐行业正在向更加沉浸式的体验转型，这需要更强大的图形处理能力和算力来支持复杂的游戏环境和虚拟现实（VR）应用。

6、教育和研究

教育和研究机构使用智算来进行复杂的模拟和数据分析。随着研究的深入和教育内容的数字化，这个行业对智算的需求也在不断增长。

四、国内算力规划政策

2017年《新一代人工智能发展规划》提出“建立人工智能超级计算中心”，首次将智能计算中心提升至国家战略高度，开启了产业萌芽期。

2020年，国家发改委将智能计算中心纳入新基建范畴，激活了各地投资热潮，推动进入快速扩张期，多地政府掀起了智能计算中心落地潮。

2021年，国家发布《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济发展规划》等多项规划，推动智能计算中心有序发展。

2022年以来，国家政策引导力度渐强，“东数西算”项目提出强化算力资源统筹和智能调度。2023年2月，中共中央、国务院发布的《数字中国建设整体布局规划》强调系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动。

2023年4月《上海市推进算力资源统一调度指导意见》提出到2023年，可调度智能算力达到1000 PFLOPS(FP16)以上；到2025年，本市数据中心算力超过18000 PFLOPS(FP32)。

2023年10月《算力基础设施高质量发展行动计划》提出到 2025 年，计算力方面，全国算力规模超过300 EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。

2023年12月《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划》提出到2025年，通用算力达到14EFLOPS(FP32)，智能算力达到25EFLOPS(FP16)，超算算力达到2EFLOPS(FP64)。

五、谁在建智算中心

1、政府部门

政府部门在智算中心建设中主要扮演着引领和规划的角色。通过制定相关政策、提供资金支持、规划区域布局，政府部门为智算中心的建设提供了基础保障。而当前，很多地方政府亟需智能算力支持，所以也通过城投、数投等政府直属企业投资建设智算中心。这一类数据中心应视为政府主导建设的数据中心。

2、运营商

电信运营商一直是国内数据中心建设的主力。在智算时代，三大运营商依托既往的布局和网络优势，依旧走在智算中心建设的前列，并且与地方政府、企业等合作，探索了丰富的智算中心建设、运营新模式。

3、院校、科研机构

许多院校、科研机构同样需要智算基础设施来开展前沿技术研究，同时也将成果反馈给产业。比如湘潭大学智算中心就是以院校名义建设的智算中心。同时，高校与企业、科研机构的合作，也推动了智算中心技术的创新和应用。

4、央企、国企

国有企业在基础设施建设中通常承担着重要的角色。他们通常拥有较强的资金实力和资源整合能力，能够承担大型智算中心的建设和运营任务。今年2月份，国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，强调央企要加快建设一批智能算力中心。

5、原数据中心、云及用户企业

这些企业可以说是理所应当的智算中心建设主力，也是市场认可的专业企业。这其中既包括万国数据、世纪互联、光环新网等老牌数据中心企业，也包括BAT等互联网巨头。还有如吉利、特斯拉等企业，自建自用，在满足自身需求同时也向外赋能。这些企业在云计算、大数据、人工智能等领域拥有深厚的技术积累和市场经验，是智算中心建设的重要力量。

6、跨界企业

智算中心的火爆以及算力租赁的客观利润空间，吸引了众多原本并非算力行业的资本的关注。据统计，从2023年年末A股出现算力租赁概念起，截止今年5月中旬，A股算力租赁概念下的企业数已经达到93个，且依旧不断有企业公告要进入该领域。其中不乏莲花味精、群兴玩具、安奈儿这些跨界者。

7、芯片、服务器企业

智算中心的特性，要求芯片与服务器企业高度参与，很多芯片企业也因此更加深度的介入其中。比如昇腾AI系列芯片的生产者华为广泛的参与了多地的智算中心建设，国产芯片厂商摩尔线程则通过全栈的智算中心解决方案“夸娥”为客户提供从硬件和软件的交钥匙方案。

六、智算中心建设战略

1、加强AI与传统智算的融合

重点将一些冷数据、静态备份数据为主的存储类数据中心，替换为支撑数字、经济、人工智能、区块链、工业互联网等前沿产业发展的智算中心。适度利用关闭及腾退其他老旧落后的自用型税局中心、存储型数据中心、容灾备份中心资源和空间，升级改造为支撑低时延业务应用，服务智慧城市、车联网等重点应用场景落地。

2、提升资源能源利用效率

智算中心具备高功率密度属性，在制冷方面具有更高的要求。目前大多数AI服务器采用的仍是常规风冷模式，部分超过30kW的数据中心采用液冷模式。随着AI服务器 功率密度的提升和使用场景的增多，需要在推动已建老旧小散数据中心向规模化数据中心集群或智能化计算中心转型升级基础上，逐步推广液冷技术的应用，促进全产业链绿色低碳有序发展，助力国民经济各行业整体实现“碳达峰、碳中和”的辐射带动作用。

智算中心的建设是中国新基建战略的重要组成部分，它不仅关系到国家经济的长远发展，也是科技创新的重要支撑。通过政府、科研机构、高校、国有企业、民营企业、外资企业、创业公司和创新团队的共同努力，智算中心的建设正在稳步推进，并展现出强大的生命力和广阔的发展前景。未来，智算中心将继续作为推动进步和科技创新的关键力量，为中国乃至全球的科技发展贡献力量。