从DeepSeek看AI趋势大模型推动算力革命(2)

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2025-02-14 17:24:33 网易

企业越来越重视发挥平台价值，构建互联的生态体系。生成式人工智能代表了一种全新的技术范式，要求企业从硬件到软件、从开发工具到用户体验实现全面创新。IDC数据显示，全球85%的组织认为需要制定全新的供应商/合作伙伴战略，在基础设施、软件、数据、云等维度获得不同的服务能力。通过平台整合服务能力，企业可获得模型构建和精排、应用开发与部署、数据管理等相关软件及工具，从而有效加速先进技术落地和商业价值实现。

面向人工智能场景构建先进数据基础设施，并打造高质量数据集是另一重要趋势。生成式人工智能重塑了数据生命周期特征，使得数据的生成、采集、存储、处理和分析变得更加复杂。IDC数据显示，2024年全球产生的总数据量将达到163ZB，2025年增至201.6ZB，2028年翻番至393.9ZB，2023-2028年的复合增长率为24.4%。企业需要根据数据量、访问模式及成本效益决定采用云存储、本地存储或混合存储方案，发挥先进存储介质和存储架构优势。伴随数据逐渐成为企业的核心资产和重要生产要素，企业还需提升数据质量和数量，优化决策和业务流程。

优化策略制定、关注技术创新，加速实现投资高效回报也是一大趋势。企业在投资人工智能基础设施时，需要创建合适的投入产出比模型，将投资回报率与生成式人工智能的应用案例和业务成果联系起来，通过加速应用部署，使高投资实现价值回报。生成式人工智能带来的成果既包括可通过KPI衡量的有形收益，如加速内容创作、提高客服效率和降低成本；也涵盖无形价值，比如提升员工体验、加强客户关系和忠诚度以及优化品牌营销。

能耗挑战持续加剧，冷却技术不断创新。人工智能大模型技术的研发和应用带来了更高的能耗需求。2024年人工智能数据中心IT能耗将达到55.1太瓦时，2025年增至77.7太瓦时，2027年增长至146.2太瓦时，2022-2027年的复合增长率为44.8%，五年间实现六倍增长。越来越多的数据中心转向使用液冷技术以应对高密度机架的能耗问题。IDC预测，到2028年，60%的数据中心将采用微电网、定制硅芯片、液体冷却和加固结构等创新解决方案，以应对电力短缺和日益增长的可持续性要求。数据中心正积极探索从储电能向储大模型算力的转变，通过大幅增加和优化IT基础设施，将原本静态储存的电能转化为驱动大规模计算模型的动态算力。

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(责任编辑：张佳鑫 0764)

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