在2023年，全球范圍內(nèi)掀起了一股大煉模型的浪潮，算力需求急劇上升，一度導致了算力市場的供不應求，高端顯卡更是成為了稀缺資源。為了應對這一挑戰(zhàn)，各地紛紛加速數(shù)據(jù)中心和智算中心的建設，力求解決國產(chǎn)大模型的算力瓶頸。

然而，時過境遷，今年的算力市場卻呈現(xiàn)出截然不同的景象。曾經(jīng)一卡難求的高端顯卡，如今卻面臨著滯銷的困境，“GPU倒爺”們的朋友圈里充滿了求售的信息。同時，算力租賃市場的上架率也遠低于理想水平，大量投入資金建設的算力資源處于閑置狀態(tài)。

面對這一變化，市場上出現(xiàn)了算力荒已經(jīng)緩解，甚至供過于求的聲音，有人開始質(zhì)疑自主化智算建設的必要性，認為智算中心的建設已經(jīng)過剩。那么，事實真的如此嗎？

回顧2023年算力短缺的焦慮時期，倪光南院士曾發(fā)出過警示，擔心各地盲目建設低水平的智算中心，最終可能變成“技術(shù)房地產(chǎn)”和“數(shù)字爛尾樓”。如今，算力從短缺到過剩的轉(zhuǎn)變，確實讓人深思。閑置的算力主要集中在三個方面：一是價格昂貴，中小企業(yè)難以承受；二是國產(chǎn)算力卡組成的集群在協(xié)同調(diào)度上存在問題，不好用；三是隨著“百模大戰(zhàn)”的結(jié)束，訓練算力的需求減少，而推理算力的需求尚未大規(guī)模爆發(fā)。

盡管如此，我們?nèi)匀徊荒芎鲆曌灾骰撬憬ㄔO的重要性。從長期來看，國內(nèi)智算基礎仍然薄弱，與美國的差距仍然顯著。美國自20世紀90年代以來就在IT建設上大力投入，而國內(nèi)智算雖然近年來發(fā)展迅速，但仍在積極補課。如果此時停止建設，不僅會前功盡棄，還會進一步拉大中美在AI基礎設施上的差距。

從近期來看，自主化AI算力的需求仍然沒有得到充分滿足。一方面，海外AI算力進口受到限制，存在供應鏈安全風險。另一方面，隨著大模型規(guī)模法則的繼續(xù)，以及基礎模型市場集中度的提高和能力提升，AI應用需求將進一步釋放，對推理算力的需求也將爆發(fā)。因此，國產(chǎn)AI算力荒并未解決，反而需要從現(xiàn)在開始重視和應對。

那么，如何合理地推進自主化智算的建設呢？這已經(jīng)成為了一個真問題。國內(nèi)智算產(chǎn)業(yè)已經(jīng)來到了承上啟下的新階段，不僅要追求智算中心的“建起來”，還要能運營好、用起來。智算廠商的競爭也從硬件資源和解決方案的售賣，轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度、綜合性、長期服務的競爭。

為了解決自主化AI算力的痛點問題，智算廠商們正在集中力量攻克異構(gòu)問題、算效問題和運營問題。例如，通過提供系統(tǒng)平臺來屏蔽底層異構(gòu)硬件的復雜性，提高國產(chǎn)算卡的使用效率；通過軟硬件系統(tǒng)的無縫配合，充分釋放國產(chǎn)算卡的性能；以及通過提供設計、使用、運營等一體化服務，避免智算中心成為“數(shù)字爛尾樓”。

回顧這一年多來，國內(nèi)智算的發(fā)展取得了舉世矚目的成績，但人無遠慮必有近憂。AI算力的自主化之路不能就此止步，而是要一鼓作氣，再加把勁，把已經(jīng)取得的成果夯實，為接下來的智能浪潮做好準備。避免低質(zhì)量算力過剩與加速自主化智算發(fā)展，這兩件事可以并行不悖，但也需要理性看待。

在智算建設的道路上，我們不能被短期的市場變化所迷惑，而要堅定信心，持續(xù)推進自主化智算的發(fā)展。只有這樣，我們才能在全球AI競爭中占據(jù)有利地位，為國家的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級提供強大的算力支撐。

同時，我們也要看到，智算建設并非一蹴而就，而是需要長期的投入和持續(xù)的優(yōu)化。在這個過程中，我們需要加強技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)，推動智算產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

總之，自主化智算建設是國家科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的重要支撐，我們不能因為短期的市場變化而動搖信心。相反，我們應該堅定信念，持續(xù)推進智算建設，為國家的未來發(fā)展提供強大的算力保障。