近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）发布《智算基础设施发展研究报告（2024年）》，综述了当前智算基础设施发展现状，指出智算基础设施的部署涉及计算、网络、存储三大维度的横向协同，也需要兼顾软件平台与硬件资源的纵向协同。在此基础上，重点聚焦供需布局、能力要求、赋能模式，梳理业界最新动态与发展趋势。

供需布局：区域协同与跨域调度

《报告》强调，智算基础设施的供需布局是其发展的关键问题。当前，基础大模型的训练需求推动了大规模智算集群的快速增长，而模型推理应用则构成了智算基建的第二条增长曲线。区域智算基建布局应综合考虑训练与推理需求，避免“一窝蜂”导致的算力浪费。跨区域调度协同则是支撑智算基建供需对接的重要手段，通过高效调度，实现资源的最优配置。

能力要求：四大核心能力

《报告》明确了智算基础设施需要提供的四大核心能力，即算力有效性、集群稳定性、绿色低碳性和服务易用性。这些能力不仅关系到智算基础设施的性能表现，还直接影响其可持续发展。具体来说，

算力有效性，确保智算集群能够高效、稳定地提供所需的算力，满足大模型训练和推理的需求。

集群稳定性，保证智算集群在长时间运行中的稳定性和可靠性，减少故障率。

绿色低碳性，通过采用节能技术和优化算法，降低能耗，实现绿色低碳发展。

服务易用性，提供用户友好的服务接口和工具，简化用户操作，提升用户体验。

赋能模式：多元化商业运营

《报告》还关注了智算基础设施的商业运营赋能机制，总结了国内典型智算基础设施的商业运作模式与典型案例。主要模式包括：

产研合作行业大模型——通过产学研合作，共同研发行业大模型，推动技术成果的转化应用。

龙头引领联合创新——行业龙头企业牵头，联合科研机构和中小企业，共同推动技术创新和应用落地。

央国企示范应用发展——中央和地方国有企业在智算基础设施建设中发挥示范作用，推动全栈AI应用的发展。

超智融合算力生态——通过智能超算中心，提供智能计算和高性能计算的双重服务，拓展应用场景，提升服务价值。

发展建议：分类引导与标准先行

针对智算基础设施发展中存在的问题，《报告》提出了几点建议。

投资布局要分类引导，分级建设。基础通用大模型的训练推理需要大规模智算集群支撑，建议国家层面统筹规划，支持头部厂商与先进地区共同投入，打造国家级超大规模智算中心。行业大模型的研发及落地赋能则适宜作为地方智算基建的主攻方向，避免重复建设。

服务能力要标准先行，强化引导。重视智算基础设施建设运营的标准化规范化，推出智算基础设施赋能能力引导性规范，引导地方政府和行业用户关注核心能力指标，提升整体服务水平。

要素资源要联合创新，直击场景。支持智算基础设施运营方牵头AI全要素联合创新，鼓励多种模式探索组建人工智能全要素创新联合体，推动技术创新与应用场景的深度融合。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5akB0KpEYRULGUTwKTu1hQ