专业炒股配资网站 量化指标来了！2025年算力规模目标明确，概念股连续上涨

算力基础设施发展明确量化指标！工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门近日联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》（下称《行动计划》），从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出到2025年的发展量化指标。为了落实目标，《行动计划》还提出了涵盖六个方面的25项重点任务。

受《行动计划》影响，A股算力概念板块连续上涨。10月9日午后，中贝通信股价涨幅一度达10%，亚康股份也冲高11.9%，而航宇微一度涨逾8%。10月10日收盘，算力概念板块再涨1.68%，其中润和软件大涨20.01%，测绘股份涨幅也接近20%，铭普光磁涨逾8%。

“技术和人才存短板，算力核心的GPU芯片受制约，算力设施高能耗、低效率是制约国内算力行业发展的几大因素。”多位行业专家对记者表示，目前算力发展有待进一步提升，《行动计划》指出了算力和存储发展的方向，有望助推国内人工智能产业升级并走向世界前列，助力数字经济发展走上快车道。

算力基础设施发展明确量化指标

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力中心等算力基础设施向社会提供服务。《行动计划》制定了到2025年的主要发展目标，提出了完善算力综合供给体系、提升算力高效运载能力、强化存力高效灵活保障、深化算力赋能行业应用、促进绿色低碳算力发展、加强安全保障能力建设等六方面重点任务，着力推动算力基础设施高质量发展。

《行动计划》从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出了到2025年发展量化指标，引导算力基础设施高质量发展。计算力方面，算力规模超过300EFLOPS（指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6。存储力方面，存储总量超过1800E字节（1E等于100万T字节），先进存储容量占比达到30%以上。应用赋能方面，围绕工业、金融、医疗、交通、能源、教育等重点领域，各打造30个以上应用标杆。

《行动计划》以网络支撑算力应用为核心，从网络创新技术、算力接入网络、枢纽网络传输、协同调度机制等方面进行引导，提升算力高效运载能力。一是优化算力高效运载质量。探索构建布局合理、泛在连接、灵活高效的算力互联网。增强异构算力与网络的融合能力，实现计算、存储的高效应用；促进数据处理器（DPU）、无损网络等技术的研发与应用。二是强化算力接入网络能力。逐步实现城区重要算力基础设施间时延不高于1ms（毫秒），大力提升边缘节点灵活高效入算能力。三是提升枢纽网络传输效率。推动算力网络国家枢纽节点直连网络骨干节点，逐步建成集群间一跳直达链路，国家枢纽节点内重要算力基础设施间时延不高于5ms。四是探索算力协同调度机制。鼓励各方探索打造多层次算力调度框架体系，探索实现算力的一体化调度应用。五是开展算网融合发展行动。探索建设多层级算力调度平台、打造算网城市标杆、实施“算力强基揭榜挂帅”。

神州信息相关负责人冯旭东对记者表示，《行动计划》的发布，在算力规模、智算算力占比、运算力、应用侧等方面均给出了明确路线指引，有望加快国内AI产业的有序发展，同时AI大模型及应用端的需求推动也有望带动以算力、存力、运力为核心的算力硬件基础设施的建设需求。

国内最大的算力基础设施投资者之一、时石投资CEO陈峻在接受记者采访时表示，随着具有智能属性的ChatGPT4横空出世，人工智能应用开始兴起，市场也火热起来，数字经济、人工智能的发展需要算力基础设施支撑，各国多地在布局人工智能的算力中心，在这个时点上我国六部门联合出台《行动计划》，从国家层面定调支持算力基础设施发展，为行业发展部署纲领，助推国内人工智能产业升级并走向世界前列，助力数字经济发展走上快车道。

陈峻指出，《行动计划》还有两大要点：一是对绿电的消纳，搭建算力基础设施要做到低碳甚至零碳，这个提法非常好，但是在政策上可能还需要一些突破，能够做到“就地消纳”“直供电”；二是在海外搭建算力池，因为中美博弈，中国有不少高质量芯片是不能采购的，部署在海外就没有那么多限制，可以拿到性能更好的芯片来训练，促使在国外跑的模型更加的智能，能够帮助“一带一路”国家，也可以推进我国人工智能产业的布局。

逐步破除制约算力发展的因素

工信部数据显示，截至今年6月底，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS，存力总规模超过1080EB。在行业专家看来，多重因素制约算力行业发展，我国算力基础设施发展仍有提升空间。

冯旭东指出，有多方因素制约算力发展，一是技术制约导致成本高昂。一方面由于算力核心的GPU芯片受美国制约，购买困难。另一方面，国产GPU研发生产需要时间，制约算力建设速度放缓，并导致整体建设成本升高。

二是算力设施的高能耗、低效率。算力设施对机房基础环境电力需求更高，需要更高的单机柜功率，以及更为高效、合理的液冷系统。算力服务器的算力利用效率较低；三是技术和人才短板效应。技术层面不解耦，对算法和数据训练带来壁垒。同时，在芯片研发、模型、数据适配方面人才不够，影响人工智能行业的快速发展。

陈峻表示，人工智能大模型应用分为训练和推理两部分，目前全球人工智能训练算力绝大部分是基于英伟达的GPU搭建的算力池，不论是国外还是国内的替代品都和英伟达的GPU有差距，全球都在上算力池，而英伟达就一家，现在下单交货周期一年，供应链完完全全卡住了，严重制约行业发展。

IGC领域企业无界AI联合创始人马千里也对记者表示，制约国内算力产业发展的因素，一方面是硬件，国产芯片和国际上高性能的芯片还是有差距；另一方面是软件，全球范围内英伟达围绕其GPU芯片构建起了软件生态，构建软件生态很难，壁垒也不是一两天能打破的。破解制约因素的一大思路是拥抱开源生态，鼓励更多主体进入开源生态。

冯旭东建议，通过算力中心等算力基础设施向社会提供普慧算力服务，充分发挥算力基础设施支撑数字经济发展的重要作用。另外，加快国产算力的投入和人才培养，国内企业和研究机构加大研发投入，提升国产化操作系统、芯片等关键技术的能力，不断提高自主化水平，逐步缩小与国际领先水平的差距。

本文源自国际金融报