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大模型算力基础设施—从高端芯片到国产化替代的路径.docx

资料介绍

大模型算力基础设施——从高端芯片到国产化替代的路径

——2026AI算力技术全景与国产化进程分析

一、引言

算力是大模型发展的"第一生产力"2026年,全球AI算力需求以每3-4个月翻番的速度爆发,形成强烈的"逆摩尔定律"效应。中国算力规模全球第二,已突破2.2万亿元,近三年增速超30%,但"少、杂、散"的困境依然存在。面对高端芯片出口管制,国产化替代成为国家战略。本文系统分析大模型算力基础设施的技术架构、市场格局和国产化路径。

二、算力需求的结构性变化

2.1 从训练到推理的算力重心转移

2026年,算力负载重心正从训练向推理倾斜。据行业数据,推理任务占比预计达66%,推理算力市场规模将翻倍至876.5亿元。这一转变的核心驱动因素是:

· 模型能力趋于成熟,训练需求增速放缓。

· 大规模应用部署,推理需求呈指数级增长。

· 我国日均Token调用量两年增长超1400倍,2026年初突破140万亿。

2.2 算力成本压力

2024OpenAI推理预算已为GPT-4训练预算的15倍,持续的算力、存储成本加重企业落地负担。Gartner预测,2030年大模型推理成本较2025年将下降90%以上,但当前成本压力仍是产业化的核心瓶颈。


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