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站在繁忙的路口，信号灯可以实时调节等候时间，合理疏导人车流量；坐在眼底筛查一体机前，深度学习算法自动提取眼底生理结构，评估病变风险；来到智慧政务大厅，房地产过户、公积金缴纳通过服务机器人实现一站式办理……这些便捷背后，都有超级算力作为支撑。事实上，在整个人工智能的发展过程中，算力一直扮演着极为重要的角色，这种趋势在智慧时代愈发明显。
当前，人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要推动力，智慧场景对计算能力提出了前所未有的需求，计算正在加速向“智算”变革，多元算力融合成为关键，要通过夯实智慧时代的算力“底座”，为社会创新提供基础设施支撑。
据测算，从2011年深度学习技术兴起以来，对算力的需求一直呈指数级增长，每三四个月，算力需求就会翻一倍。中国工程院院士王恩东指出，面对指数级增长的计算需求，计算技术、产品与产业面临三方面挑战。“一是计算场景、计算架构带来的多元化挑战；二是巨量的模型、数据、算力及应用引发对现有计算机体系结构的挑战；三是自成体系、上下游脱节带来的生态化挑战。”王恩东说。
2020年，最复杂的自然语言深度学习模型参数量首次突破了千亿大关，达到了1750亿。按照当前趋势预测，到2023年，这类模型的参数量有望达到人脑神经突触数量，约125万亿。王恩东认为：“面向新的需求和机遇，计算技术和产业需要以多元算力融合和算力供给‘基建化’的方式，来构建新的发展格局。”
“十四五”规划纲要提出，2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重提高到10%。“打造深度数字化商业模式是所有组织未来的发展策略，而算力是未来数字经济、数字化转型发展的基石。”国际数据公司中国首席分析师武连峰表示，随着全球数字化转型加快，计算力成为衡量数字经济活力的关键指标，在驱动经济增长方面发挥着重要作用。
当前，国内算力供给中心建设正在提速。数据显示，我国人工智能服务器市场规模已超过200亿元。浪潮信息总裁彭震认为，面向智慧时代，关键是要通过推动智算中心建设，打破传统体系结构设计，从根本上解决多架构引发的无法兼容、效率不高的问题。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，我国数字经济尚处于起步拓展阶段，智算中心不是传统数据中心和计算中心的简单升级，而是构建未来智慧社会和智能经济的关键性公共算力基础设施，是新一代智能技术和智慧产业的发展起点。要在此基础上，继续推动实现算力供给模型精细化、算法智能化、场景普适化和能力基建化。
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