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援引国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》数据指出，“十四五”期间，在智算中心实现80%应用水平的情况下，对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长约2.9-3.4倍、带动相关产业增长约36-42倍，智能算力成为支撑经济发展的新引擎。

从智算算力应用场景看，极端场景大模型训练是需求也是要求最高的。“我们整个算力需求发展非常高，每年4倍甚至10倍的发展，根据英伟达预测，未来十年每年算力会增长4倍，十年以后累计会增长100万倍。”他说道。

从网络层面看，如何支持AI大模型和训练，傅志仁总结为“四个超”：首先是超大规模，“提到现在都是万卡，中国电信在北上广建立万卡集群，对能源的需求会非常高。”二是超低时延，动态的时延由10微秒到1毫秒时，GPU有效计算时间将降低10%；三是超大带宽，相对于100G的组网，1.6Tbps超带宽网络使得单次迭代训练耗时减少32%；四是超强可靠，对丢包率有更高要求，特别对一些关键的千份之一的丢包导致算力损失。

从产业挑战看，当前的资源建设和供给无法满足快速增长的需求，这受限于多种因素。一是产业及能源，短期内无法建设超大规模集约型数据中心；二是持续运营，将智算中心作为拉动GDP非常重要的举措，期望值高，“但整个大模型训练周期较长，如何保证客户能用起来，提高利用率、周转率、产业链和生态薄弱，相比国外的英伟达比较成熟的CUDA体系，我们国内现在还有很多需要做。”