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各地方政府掀起了智算中心的建設熱潮
隨著ChatGPT等人工智能（AI）技術突破性的發展，互聯網數據中心（Internet Data Center, 下稱“IDC"/“數據中心"）成為了備受矚目的數字基礎設施。數據中心承載著人工智能、5G、云計算等新一代信息通信技術的數據存儲、計算等功能，是數字經濟時代的底座。
而過去的數據中心發展主要受互聯網行業的驅動，追求標準化和快速交付；隨著AI時代的到來，人工智能模型參數在短短三四年時間內從億級突破至萬億級，因而，更能適應AI算力需求的智能計算中心（下稱“智算中心"）超過通用計算中心成為數據中心增長的熱點類別。
智算中心是數據中心項下的一個類別，是指基于 GPU、FPGA 等芯片構建智能計算服務器集群，提供智能算力的基礎設施，主要應用于多模態數據挖掘、智能化業務高性能計算、海量數據分布式存儲調度、人工智能模型開發、模型訓練和推理服務等場景。
（一）數據中心分類
數據中心按照算力分類，可分為通用算力、智能算力和超算算力三種類型，與此相對應的是基礎計算、智能計算和超級計算（HPC）三種計算模式。通用算力主要用于計算復雜度適中的云計算、邊緣計算類場景；超級計算主要用于科學計算與工程計算等領域；而智能算力則提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務，高效支撐數據開放共享、智能生態建設、產業創新聚集，有力促進AI產業化、產業AI化及政府治理智能化。
（二）智算中心
如前所述，人工智能應用場景下的計算需求具有規模大且多線并行的特點。據OpenAI測算，自2012年以來，人工智能訓練任務所需的算力每3.43個月就會翻倍，大大突破了傳統以每18個月為周期實現芯片性能翻番的“摩爾定律"，這對人工智能計算架構的性能提出了更高的要求。智算中心以AI芯片作為生產算力環節的關鍵組件，能輸出強大、高效、易用的計算力，以有效支持AI訓練、AI推理、數據壓縮、圖像編碼、視頻編碼，為人工智能大模型開發、訓練等提供密集型、大規模計算服務，更能滿足日益豐富的人工智能算力需求。
智能計算讓社會加速進入智慧時代，而其所占據的算力資源亦將主要由智算中心等算力更為強大的數據中心承載。國際數據公司IDC與浪潮信息聯合發布的《2022—2023 中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2021中國智能算力規模達155.2每秒百億億次浮點運算（EFLOPS），預計到2026年智能算力規模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到1,271.4EFLOPS。2021-2026年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率為52.3%，而同期通用算力規模的年復合增長率為18.5%。
2020年開始，各地方政府掀起了智算中心的建設熱潮。據國家信息中心等部門聯合發布的《智能計算中心創新發展指南》顯示，目前全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，例如天津人工智能計算中心、南京鯤鵬·昇騰人工智能計算中心、吳淞江智能計算中心等等。地方依托智能計算中心，一方面為企業提供算力，支撐當地科研創新和人才培養，另一方面結合本地產業特色，加快人工智能應用創新，聚合人工智能產業生態，例如武漢人工智能計算中心陸續孵化出紫東太初、武漢珞珈等大模型，加速推動 AI 在多模態交互、遙感等領域的落地應用。[注5]
此外，智算中心也是全國一體化大數據中心建設和“東數西算"工程的核心關鍵，該等大型工程背后都是以實現集群間高效算力調度為目標的復雜巨系統優化調度問題。而通用算力對實時性有一定要求，不適合進行遠程調度，超算算力商業化門檻高，因此，更適合“東數西算"工程的是智能計算中面向承載后臺加工等大量非實時算力需求業務，其可實現算力統籌和智能調度，在全國范圍內，根據動態業務需求，在云、網、邊之間實現按需分配和靈活調度計算、存儲、網絡等資源。
由于數據中心既包括傳統地產建設、租賃的部分，又融合IT信息技術的內容，因而通常被視為典型的“數字地產"。為便于投資者們了解數據中心投資的法律要點，我們即將推出系列文章，結合法律服務實踐經驗，分別就IDC的行業發展、政策監管、準入門檻、節能要求、用地建設、數據安全、交易結構等方面進行全面剖析。
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