AI大模型发展趋势 - AI大模型参数规模从亿级迈向万亿级，算力需求呈指数级增长 [1][14] - 全球AI算力需求每3-4个月翻番，远超传统摩尔定律的18个月翻倍速度 [1][14] - 2025年训练Llama 4成本预计超3亿美元，较2020年GPT-3的450万美元训练成本增长66倍 [1][15][17] - 技术架构演进，MoE（混合专家模型）等创新架构在保持模型容量的同时显著降低计算成本 [37][39] 异构算力技术架构 - 单一架构算力难满足需求，异构算力集成CPU、GPU、FPGA、ASIC等计算单元成为必然选择 [1][29] - CPU+GPU适合通用训练，CPU+FPGA适配定制化加速，CPU+ASIC用于大规模推理，能针对不同场景优化性能与能效 [1] - 硬件层面包含主流AI芯片对比及国产芯片（如寒武纪、华为昇腾）技术路线 [1][10] - 高速互联依赖PCIe 5.0/6.0、CXL、NVLink等技术，存储采用分层架构应对大模型容量与带宽需求 [1] 关键融合技术 - 软硬件协同优化技术包括算子融合、编译器优化等 [1][10] - 并行训练技术涵盖数据并行、模型并行、混合并行及MoE架构 [1][10] - 推理加速技术包含模型压缩、KVCache等 [1][11] - 异构资源调度涉及统一管理、任务调度、弹性伸缩 [1][11] 国内市场与实践 - 中国算力基础设施建设迅速，截至2025年6月，在用算力中心标准机架达1085万架，智能算力规模达788 EFLOPS（FP16），算力总规模位居全球第二 [20] - “东数西算”工程作为国家战略，规划建设超过250条干线光缆，集群间光层直达链路已拓宽至1232 Tbps [24] - 国内企业如华为昇腾芯片在互联网大厂规模化部署，寒武纪思元系列、阿里平头哥含光芯片等各具特色 [1][11] - 国家级智算中心与商业云服务商（如阿里云灵骏、腾讯云智算）共同构建算力基础设施 [1][11] 行业应用场景 - 应用场景涵盖互联网AIGC、金融智能风控、医疗影像、自动驾驶、工业质检等 [1][12] - 推理场景多样化，从通用对话到行业专用应用，对算力的需求各不相同，推动了对异构算力的需求 [18] 未来趋势与挑战 - 技术趋势指向Chiplet封装、存算一体、光量子计算及多模态大模型 [1] - 产业将完善国产异构算力产业链与开发者生态，推动算力普惠与行业渗透 [1] - 面临算力供需缺口、软件生态成熟度、能效与数据安全等挑战 [1]