算力热度持续攀升，如何“扩容”？

xinwen.mobi · 发表于 2025-9-7 21:26:47

算力作为数字经济时代的核心生产力，其需求增长已从互联网、人工智能领域向传统行业渗透，“扩容”需从技术突破、架构优化、资源盘活、生态协同四大维度系统性推进，既要解决短期供给缺口，也要构建长期可持续的算力供给体系。以下是具体路径拆解：一、技术突破：从“芯片层”提升算力基础效率算力的核心是“计算单元”的性能，芯片作为底层硬件，其技术迭代是算力扩容的根本。当前需聚焦“通用算力提效、专用算力补位、新型算力探索”三大方向：1. 通用算力：优化CPU/GPU性能，降低单位算力成本 - 制程工艺升级：通过7nm、5nm甚至3nm以下先进制程，提升芯片晶体管密度（如台积电3nm工艺晶体管密度较5nm提升70%），在同等功耗下实现更高计算频率； - 架构创新：例如CPU采用“多核心+超线程”设计（如Intel至强系列、AMD EPYC系列），GPU强化“张量核心”（如NVIDIA H100的Tensor Core支持FP8精度，AI算力较前代提升3倍），减少数据搬运延迟，提升并行计算效率； - 先进封装技术：通过CoWoS（ Chip on Wafer on Substrate）、3D IC等封装方式，将GPU、显存、互联芯片集成在同一封装内（如NVIDIA H100采用CoWoS封装），缩短芯片间数据传输路径，突破传统单芯片性能瓶颈。2. 专用算力：补位AI/超算场景，实现“算力定制化” - 研发ASIC（专用集成电路）：针对特定场景（如AI训练/推理、密码计算、自动驾驶）设计专用芯片，例如Google TPU（针对TensorFlow框架优化，AI推理能效比是通用GPU的3-5倍）、华为昇腾910（面向大模型训练，算力达256 PFLOPS），避免通用芯片的“性能冗余”，提升单位场景算力效率； - 发展FPGA（现场可编程门阵列）：适用于算力需求灵活变化的场景（如边缘计算、工业质检），可通过软件编程调整硬件逻辑，兼顾“专用算力性能”与“通用算力灵活性”，例如Xilinx Alveo系列FPGA在工业AI视觉场景中，延迟较GPU降低50%以上。3. 新型算力：探索“非冯

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