中国电信：智算产业发展研究报告（2024）

AI 推动算力需求超线性发展，智能算力需求井喷。根据 EPOCH AI 数据，全球人工智能经历从传统模型进入深度学习阶段， 模型所需算力规模年增长 1.5 倍突破至 4.1 倍/年，算力规模实现 7 个数量级的增长（2010-至今） [1]，其主要在于： 大参数模型、高质量数据集和大算力（智算）成为 AI 大模型发 展的关键要素，Scaling 法则带动大模型不断突破新的瓶颈。 Transformer 架构成为人工智能的事实标准，模型架构趋于稳定，数 据规模、质量双提升，GPU 单卡性能、集群有效算力的持续迭代升级， 为大模型的性能、规模爆发奠定了基础，加剧模型训练算力需求指数 级增长，目前全球千亿级参数模型所需算力至少为 10^23 数量级，所 需算力至少为万卡级规模以上（参考 A100），持续训练周期为周级 时长。