智算产业概述 - 算力作为数字经济核心生产力 正引领新一轮科技革命和产业变革 [1] - 智算是算力向智力的跃迁 并将智力转化为生产力 依赖高性能算力硬件和系统人才体系 [1] 智算产业面临的挑战 - 技术迭代速度远超传统领域 人工智能大模型训练需高性能GPU集群和高速网络 要求人才兼具硬件架构与算法优化能力 [1] - 外部技术封锁加剧自主化压力 国内企业需加速国产芯片软件生态开发 强化自主技术攻关 [1] - 场景多样性与技术适配复杂化放大人才缺口 基础大模型、多模态模型对算力平台设计差异显著 要求人才具备跨领域适应能力 [1] 智算产业人才需求 战略决策人才 - 需深度理解国家"东数西算"战略导向 掌握核心设备供应周期与价格波动规律 [2] - 需具备金融工具应用能力 如通过融资租赁、资产证券化优化资金结构 规避重资产项目风险 [2] 智算中心设计人才 - 需融合绿色能源技术、模块化架构与老旧机房改造方案 如东部高电价地区采用液冷技术降耗 [2] - 需通过动态设计灵活调配算力资源 平衡"双碳"目标与经济可行性 [2] IT组网与运维人才 - 需应对异构计算环境优化、多平台资源池化及国产芯片适配等挑战 [2] - 需从"设备维护者"转型为"技术整合者" 兼具硬件调试与算法调优能力 [2] 场景开发人才 - 需探索制造业、医疗等传统行业应用场景 将抽象算力转化为行业解决方案 [3] - 需在智慧城市交通调度模型中融合算力分布与实时数据 或为药企搭建分子模拟平台平衡计算精度与成本 [3] 融资与资本化人才 - 需结合企业情况 在需求与金融工具之间架设桥梁 [3] - 需理解智算项目的风险、收益与运作特点 做好金融与产业的结合 [3]