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Ⅰ 华为发布全球最快AI运算集群Atlas900，会对AI领域带来什么变化

9月18日，上海，第四届华为全联接大会开幕，华为首次发布计算战略，基于架构创新、投资全场景处理器族、有所为有所不为的商业策略、构建开放生态进行布局，计算产业新的大航海时代由此开启。同时，华为重磅发布了全球最快AI训练集群Atlas 900，加速科学研究与商业创新的智能化进程。

在计算的智能时代，我们认为有三个重要特征。

第一个特征，需要超强的算力。统计计算本身就是一种暴力计算，高度依赖于算力。举个例子，为了让计算机认识一只猫，就需要数百万图片的训练，这对算力的消耗是非常惊人的，面向自动驾驶、天文探索、气象预测等更复杂场景，对算力的需求将会更大。

第二个特征，计算和智能将会无处不在，而不仅仅是分布在中心侧。从中心节点的暴力计算，到边缘侧的专业计算，如基因测序，以及端侧的个性计算，如耳机、手机，一起构成了未来智能时代的计算形态。

第三个特征，端边云之间需要高效的协同。中心侧负责通用模型的计算，为端侧的个性化计算和边缘侧的专业化计算，提供协同支撑。

Ⅱ 华为最新发布的Atlas 900号称全球最快的AI训练集群，到底有什么过人的地方

据悉，Atlas 900由数千颗升腾处理器组成，可以让AI训练工作效率提升数十万倍。假设一次训练需5个月，而使用Atlas 900仅需要数十秒！在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，比原世界纪录快了10秒。打个比方，相当于短跑冠军跑完终点，喝完一瓶水才等到第二名。

除此之外，Atlas 90在自动驾驶、气象预测、石油勘探等特定领域也能大展拳脚。其实，AI智能技术早已结合各行各业，发展得如火如荼，混搭跨界出了新火花。

今年七月，全球首个完全由人工智能（AI）研制的药物就已经进入人体试验阶段，原先研制一种疫苗，需要医药公司数千人连续工作5年，耗费数亿美元，而有了AI技术的帮助，一个小型科研团队只用两年左右就开发完成。AI既简化了疫苗的研制流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。

Ⅲ 华为发布全球最快 AI 运算集群 Atlas900，会对 AI 领域带来什么变化

9月18日，华为发布一款重量级的产品——Atlas 900，这款产品汇聚了华为几十年的技术沉淀，是当前全球最快的AI训练集群，由数千颗升腾处理器组成。在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒。

“ImageNet-1k 数据集” 包含 128 万张图片，精度为 75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 训练集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的强大算力，可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域，都需要进行庞大的数据计算和处理，原来可能花费好几个月的工作，现在交给 Atlas 900，就是几秒钟的事情。Atlas 900 集成的数千颗升腾处理器，正是前段时间正式商用的升腾 910。

Ⅳ 华为的AI训练集群适用于哪些场景

近日，华为在全联接大会上又宣布了一项重大消息，就是华为AI训练集群Atlas 900要发布了，这款Atlas 900可是由数千个升腾910 AI处理器组成，因此Atlas 900也号称为全球最快AI训练集群。那么，这么牛的AI训练集群适用哪些场景呢？

具有超强算力的华为Atlas 900能运用到科技这样重大领域中，不得不让人对华为刮目相看，因为目前为止还没有哪家公司那么牛，能自主研究出那么强大的AI训练集群，所以大家也都非常期待华为能给我们带来更多的惊喜。

Ⅳ 华为发布最强AI训练集群Atlas 900的意义何在

日前，在华为全联接2019大会上，华为副董事长胡厚昆发布了Atlas 900 AI训练集群。

此次发布的Atlas 900 AI训练集群由数千颗升腾910 AI处理器互联构成，每颗升腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，单芯片提供比业界高一倍的算力。集群总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。

华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群，集群规模为1024颗升腾910 AI处理器。华为以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学，即刻开放申请使用。

传统上，我们对华为的认知是一个做基站的通讯业厂商，后来华为开始做手机，是一个手机厂商，而事实上，华为还有一个企业业务BG，为企业服务也是华为的重要业务。

那么，华为搞这个Atlas 900 AI训练集群的目的是什么?这个东西到底有多先进?其意义何在呢?

一、 升腾910的实力

最近几年，随着深度学习算法的突破，人工智能开始热了起来。但是人工智能的计算模式与传统的CPU计算不太一样，这让算力成了瓶颈。

一开始，人们用很多CPU组成传统的超级计算机，做AI计算。

后来，人们用GPU并行计算的优势，把GPU做人工智能计算。我们熟悉的AlphaGO，就是在nVIDIA的GPU上训练的。

但是，从理论角度，GPU设计出来是跑 游戏 ，跑设计的，而不是为了计算的。后来nVIDIA的黄老板发现，这么强大的计算能力只用来玩 游戏 太浪费，搞出来通用计算，GPU才能跑计算。

而那个时候，深度学习还没突破，人工智能还没热闹起来，所以GPU跑AI计算其实也是兼职，不是专职。

最后，人们干脆搞专门的芯片用来做AI计算，谷歌在搞，网络在搞，中科院投资的寒武纪在搞。

华为一开始是买的寒武纪的IP，用在自己的麒麟970上面，但是很快华为发现这个东西自己也可以来，于是就开发出达芬奇架构，搞出来升腾910。

按照华为的数据，在7nm工艺上，升腾910相比Nvidia 12nm下的Tesla V100要快一倍。

因为Tesla V100不仅算AI，也要当超算的加速器用，阉割一下还得当显卡用，所以晶体管不能全部用在算AI上。

而升腾910是专用的，这个差别，类似于CPU挖矿，GPU挖矿和矿机芯片挖矿的区别。

从专用芯片比较，网络的昆仑，寒武纪公布的芯片算力效率也很强大。但是它们相比华为的硬件实力有很大差距。

所以，华为的产品已经流片上线，它们的产品还在PPT和流片实验阶段。

目前，你能用上的AI计算，华为的方案是最强的。

二、 华为的意图

目前，华为的升腾910和Atlas 900 AI训练集群对外不销售，而是通过网络提供廉价的算力。

从成本上看，Atlas 900 AI训练集群采用“HCCS、 PCIe 4.0、100G以太”三类高速互联方式，高速低延迟互联的另外一个涵义就是“贵!”。

而升腾910用7nm流片，7nm本身就很贵，nVIDIA还用便宜的12nm，华为用昂贵的7nm加上昂贵的高速互联，成本应该高很多。

但是，华为偏偏不高价卖。

nVIDIA的Tesla V100一个卖1万美元。谷歌对外租，但是你要租一个32核的算力一个小时24美元，租一年优惠价是37842美元。

华为的价格还没出来，但是华为说了会以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学。

华为高成本搭建算力平台，低价出租，这是做慈善吗?

当然不是，华为的意图也很有意思。

现在人工智能热，相当于淘金。而华为，nVIDIA和谷歌(未来也许有网络、寒武纪)是卖水的。

在通讯行业，电信运营商是淘金的，华为、诺基亚，爱立信是卖水的。

华为知道卖水能发财，目前这个布局期，我卖便宜点，尽量让淘金者喝我的水，然后习惯用我的杯子，我的水桶(AI配套的软件框架)，等你习惯了，整个AI业界都用我的算力。我再舒舒服服的收费，淘金者就只能从我这买水了。

这个策略，和当年微软纵容盗版Windows一样，你习惯用Windows不是个系统问题，而是整个生态都在Windows下没法换了。X86处理器也没法换。

这是华为的意图。

三、 华为的AI大局缺一个网络

我们知道，当年在桌面计算上。是Wintel联盟，英特尔出硬件，微软出软件，搭建生态系统。

后来移动领域，是AA，ARM和安卓，ARM和苹果。

华为要搞这个，不仅是开放算力的问题，还需要有一个搞软件，搞应用的把算力需求放到华为平台上来。

这个人是谁呢?网络最合适 。

网络深耕AI的年头很长，布局时间和谷歌差不多，其他家的AI还在概念的时候，网络的AI已经落地到工业企业，用于质检，物流，客服很多领域了。

网络的做法是，前台服务结合行业，后台算力在网络的AI云上，网络提供软件框架，落地到解决方案。网络云端相当于AI的大系统。

华为的AI卖水要成功，需要和网络结合起来，华为AI提供算力，网络把华为的AI算力，做成AI云平台，让应用端直接调用，应用端解决实际问题。

最后是任何行业需要AI提高效率，那么它就用网络AI云平台的方案，直接调动功能。而网络AI再使用华为的AI计算硬件的算力。

华为与网络联手，或者能够变成AI时代的Wintel。

Ⅵ 2020年世界人工智能大会的八大镇馆之宝分别是什么

2020年世界人工智能大会的八大镇馆之宝分别是微软硅石项目、全国首个“智能方舱医院”解决方案、ABB的Yumi双臂机器人、华为Atlas900训练集群、优必选Walker机器人、IBM人工智能辩论系统、四足机器人OpenCat、智能放牧机器人。

1、微软硅石项目

微软硅石项目位于“AI先导区”，它使在玻璃中存储大量数据成为现实。借助这种载体，7．5平方厘米的玻璃片中竟可储存多达75．8G的数据。

2、全国首个“智能方舱医院”解决方案

达闼科技打造的全国首个“智能方舱医院”解决方案在“AI＋医疗”展区集中亮相。新冠疫情防控期间，其清洁、消毒、安保等30多台智能机器人在湖北武昌方舱医院大展身手。

3、ABB的Yumi双臂机器人

ABB的Yumi双臂机器人在“AI＋工业”板块展出，此次Yumi携带从生物科技、基因检测、制药到物流，涵盖医院全链条的智慧医疗解决方案重磅亮相，观众还可倾听Yumi五年来人机协作的成长故事。

4、华为Atlas900训练集群

华为Atlas900训练集群位于“AI＋基础技术”展区。Atlas900由数千颗升腾910AI处理器集成，其算力相当于50万台计算机，代表了当今全球算力的巅峰。

Atlas900通过强大的算力可以帮助研究人员从事预测天气、勘探石油、探索生命奥秘、加速自动驾驶的商用进程等工作，未来将作为“中国造”为人类世界造福。

5、优必选Walker机器人

优必选Walker机器人在“AI＋教育”展区出现。该款机器人集成了人工智能和机器人核心技术，具备36个高性能伺服关节以及力觉、视觉、听觉和平衡等全方位的感知系统，在全身运动控制、复杂地形灵活行走、自平衡、手眼协调、视觉识别、智能安全交互等方面实现了突破。

6、IBM人工智能辩论系统

IBM人工智能辩论系统将参与此次大会SAIL奖评选。辩论是一种主观的艺术形式和技巧，是人类的语言，IBM人工智能辩论系统被公认为AI领域的重大挑战之一。未来，更多的人生活在社交媒体空间与碎片化时间中，该系统将帮助人类做出更明智的决定。

7、四足机器人OpenCat

来自硅谷的创业团队Petoi研发的四足机器人OpenCat在“AI产业生态圈”中，首次于国内亮相。小小的身躯拥有超强大脑、敏锐的感知以及活动能力，拥有人机交互、自动平衡、灵活避障等能力。此外，Petoi的二代产品机器狗Bittle也将全球首发。

8、智能放牧机器人

智能放牧机器人是西藏自治区农业工作的重大专项成果，此次也是首度亮相。该款产品解决了牧民最关心的养牛存活率问题，包括发病早期牦牛的及时医治、定位驱赶等，将综合提升牧民的经济效益。

Ⅶ 华为推出 AI 训练集群 Atlas 900，是“放手”5G 转战计算平台了吗

上海，初秋的疾风吹散夏日的闷热，落地崩裂的银杏给街道染上一丝浓烈的气息，一瞬间让人感觉像是到了北京。世博展馆的会议室里，华为副董事长胡厚昆和公司云计算以及 AI 平台负责人坐成一排，准备面对全球超过百家媒体记者的「拷问」。

过去 30 年，华为一直在做『联接』，接下来则是计算。」华为公司副董事长胡厚昆在发布会开始时宣布。近年来，机器学习复苏了「冬眠」的人工智能，同时将计算机，从规则计算进化到统计计算。之前的计算机是一个超级计算器，输入方程得到答案;现在的计算机要做的是通过海量数据，训练出机器感知，而在后者的时代，对算力提出了极为苛刻的要求，胡称之为「暴力计算」。计算离不开处理器，在中美贸易摩擦的大背景下，处理器的自主研发显得更重要。经过多年努力，华为旗下已经有鲲鹏、升腾、麒麟和鸿鹄分别针对通用计算、AI、智能终端和智慧屏四大系列产品。

Ⅷ 未来算力，华为升腾 910和阿里含光 800谁更强

九月，开学季，注定是不平凡的一月，10号马总退休，18号地表最强华为AI芯片集群“Atlas 900”问世，这2天阿里又不服了，达摩院上古三大神器“含光 800”问世。

各大科技巨头频繁秀肌肉，先后发布智能AI芯片，都希望在人工智能物联网时代先人一步，这无疑是翻开了历史的新篇章，我们正在迈向数字新世界。

1.下面我们先来介绍一下阿里旗下号称世界最强的“平头哥半导体公司含光800"到底有多厉害？

目前含光800已经应用于阿里巴巴集团内多个场景，未来还将应用于医疗影响，无人驾驶等领域，研发这款芯片只用了半年时间，这是阿里巴巴迈向芯片领域的一次突破，未来阿里巴巴一定是一家软件硬件一体化的企业。(这话和华为公司的发展战略类似)

在业界标准的Res Net-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

2.下面我们来介绍一下地表最强的华为芯片升腾910：（不能和华为AI训练集群Atlas 900对比，小兵怎么能打得过部队）

华为芯片升腾910半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS，重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

升腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。我们已经把升腾910用于实际AI训练任务。比如，在典型的ResNet50 网络的训练中，升腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。

面对世界最强的上古神器”含光800“和地表最强的”升腾910“到底哪个强，大家应该可以判断出来吧。

其实我想告诉大家的是： 未来科技拼的是算力。

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Ⅸ 中国人工智能发展如何华为推出AI训练集群Atlas 900，说是全球最快的人工智能平台，想了解下

随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势，2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元。

当前人工智能的商业化主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，技术应用面广泛，涉及智能医疗、智能驾驶、智能家居等多场景。

2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。

在人工智能与出行结合领域，路径规划、网络约车、交通管理、自动驾驶等技术的研发解决了传统出行不便的痛点，其中深兰科技深耕智能交通、智能环境、智能城市等细分领域，已实现人工智能产品落地。其深兰科技熊猫智能公交车已实现在广州、天津等国内多个城市试运行。而人工智能与安防、医疗、零售等产业的结合，均解决了一定行业痛点，利用机器学习算法、深度学习和NLP促进行业发展。

随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。

中国人工智能发展迅速

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

中国人工智能未来热度持续

艾媒咨询分析师认为，目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

以上内容摘自艾媒咨询最新发布的《艾媒报告 |2019上半年中国人工智能产业研究报告》

Ⅹ “东数西算”的智慧大脑！26座城市抢建智算中心

智东西（公众号：dxcom）

作者 | 杨畅

编辑 | 李水青

智东西2月25日消息，近日，“东数西算”国家项目正式启动，为数据中心产业带来了重要利好信号。（《 历史 时刻！“东数西算”国家工程全面启动》）

作为数据中心中领域的一颗“明珠”，智算中心也引起行业关注。

一般认为，智算中心全称是人工智能计算中心，主要是为人工智能（AI）应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务，由AI芯片和算力机组等设备组成，与云计算中心、超算中心有一定区别。企业和研究机构可以依托智算中心提供的强大算力，驱动AI模型进行数据深度加工，实现AI应用创新。

“东数西算”国家项目强调在京津冀、长三角、成渝等八大枢纽间建设算力网络，支持全国各地日益增长的算力需求。而沿着这张算力网络“地图”，我们发现智算中心已经“遍地开花”。

细数过来，从2021年到2022年开年，全国有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心数量达到27个，而其中位于八大枢纽的就有12个，接近50%。

“东数西算”工程国家算力枢纽节点范围内的智算中心

那么具体有哪些城市在建设或者规划建设智算中心？“东数西算”工程会对智算中心带来什么样的影响？各地智算中心项目建设进度如何？可能会对当地AI产业有何影响？

智东西通过调查2021年以来各地规划、建设和建成的智算中心，并与业内人士交流，来与大家一起探讨这些问题。

据智东西统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或刚刚完成当地智算中心的建设，这些城市中既有省会城市，例如南京、西安，也有非省会城市，像许昌、青岛。

其中，不少城市已经在本地建设了像大数据中心、云计算中心、国家超算中心等信息基础设施。不过这些中心并不能替代智算中心，它们之间的功能存在差异——像云计算中心，主要是提供云服务，超算中心主要为科学研究提供超算服务，智算中心则主要是为企业和科研院所提供普惠AI算力服务。

此外，中信所《人工智能计算中心发展白皮书（2021）》中指出，智算中心借鉴了超级计算（高性能计算）中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构，但它是以AI专用芯片为计算算力底座的。上述三类中心的软件和业务架构不一样，不过云数据中心和超算中心也可以通过延展建设，来对外提供智能算力。

据我们统计，2021年，全国建成并投入运营或试运营的智算中心有8个，分别是武汉人工智能计算中心、合肥先进计算中心、南京智能计算中心、中国电信京津冀大数据智能算力中心、浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心、西安未来人工智能计算中心、中原人工智能计算中心、哈尔滨人工智能先进计算中心，投运时间分别是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。这些智算中心中大部分都有二期建设规划。

截至目前，2021年和2022年各地投入运营的智算中心情况

一些智算中心并没有直接用“智算中心”或“人工智能计算中心”命名，而是采用“先进计算中心”或“智能超算中心”的命名方式，但它们也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先进计算中心和浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心。

不同智算中心的测算算力时采用的算力测试基准有所差别，使用算力单位略有不同，但是无论是“1 P OpS”、“1 PFLOPS FP16”、“1 Petaflops”还是“1 P”，都相当于每秒可进行一千万亿次运算。

2022年开年以来，国内已经有一个新投运的智算中心，是位于上海的商汤 科技 人工智能计算中心。

很多城市是正在建设智算中心，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少18个城市签约、开工、招标、计划建设智算中心项目，其中已经宣布开工建设的至少有6个城市，分别是合肥、庆阳、大连、沈阳、深圳、长沙。

截至目前，2021年和2022年各地规划或已经开始建设的智算中心情况

对比2021年之前的各地智算中心建设情况来看，2020年之前的智算中心项目更少一些。不过，部分2021年开工建成的智算中心其实在2020年就已经立项招标和预研规划，比如武汉人工智能计算中心项目。

智算中心并不是2021年才有的新类型数据中心，我国较早建成的智算中心还有深圳鹏城云脑、旷视芜湖AI超算中心等。2018年，鹏城云脑I初步建成并上线运行，算力达到100 PFLOPS（1 PFLOPS相当于每秒运算能力为一千万亿次）。

从全国智算中心的地理位置分布来看，目前，东部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作为数据中心的一种，各地的智算中心建设规划难免会受到“东数西算”政策的影响。

特别是国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”智算中心作为各地政府主导的项目，极有可能受到影响，但是并不一定会大批向西部地区迁移。因为智算中心主要面向AI相关产业，这些业务对于网络通信的要求也比较高，在这方面，东部地区略有优势。

中科曙光高级副总裁任京暘告诉智东西，“东数西算”工程会促进智算中心的发展，预计在全国一体化算力网络国家枢纽节点建设中，规划的数据中心项目会配置一定规模的智能算力，有些项目还可能是直接以智算中心的形态出现。

另外，从这些智算中心公布的算力规模情况来看， 100P算力是很多智算中心的起步目标 。

一般认为，100P大约相当于5万台高性能电脑的算力。拿科研场景为例，天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体，如果算力不够，耗时可能要超100天，如果拥有100P算力，定位星体所需时间仅为100秒。

任京暘说，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就现阶段而言，以100P起步，能实现比较大的规模效益。

从需求角度看，智算中心作为城市级公共算力平台，要满足区域内政府、企业、高校等各类用户的算力需求，起步规模不宜过小，否则无法支撑类似大模型训练等大算力需求，也不足以发挥集约共享的规模效益。

任京暘补充道，从投资角度看，智算中心发展尚处于初期阶段，建设、运营、应用与生态建设等投入较大，需要结合地方财政承受能力做出合理评估，根据实际需求进行适度的超前部署。

大部分智算中心都是分期建设的，建成一期，就可以投入运营一期，后期再根据运行情况和产业发展需求进行二期、三期建设。

例如武汉人工智能计算中心，该智算中心在2021年5月完成了一期项目建设工作，并开始为企业提供AI算力，但很快饱和了。于是，武汉人工智能计算中心又进行了二期项目扩容工作，将算力规模从100P扩容到200P。武汉人工智能计算中心相关负责人在接受媒体采访时说，现在二期算力也接近饱和，随着准备进行进一步的算力扩容工作。

武汉人工智能计算中心

根据各智算中心的数据，至少数百家企业已经签约智算中心，例如武汉人工智能计算中心已经为多家高校和科研院所、100多家企业提供算力，南京智能计算中心已经吸引超40家产学研机构入驻。

一个智算中心可以同时支撑的产业场景很多，例如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智能制造等等，主要看当地的需求，一般都是为了支撑当地的优势产业更好发展。比如，青岛靠近海域，其人工智能计算中心招标文件就有提到青岛人工智能计算中心要支撑青岛优势产业集群，比如智能家居、智能制造等产业智能化持续领先，并着重强调支撑当地智慧海洋经济的发展。

上述智算中心都并不局限于支撑单一产业。不过，也有一些城市选择建设针对性更强的智算中心，像山西晋城建设了专门面向煤炭行业的智算中心（智能矿山创新实验室创新成果&计算中心）。该智算中心由华为、晋能控股等企业参与建设，主要是为推动山西煤矿智能化建设。

智能矿山创新实验室创新成果&计算中心

在智算中心建设过程中，市政和建筑设计企业背后的AI和ICT企业是重要角色，例如曙光、华为、浪潮、腾讯、商汤 科技 等企业。

在 探索 智算中心过程中，作为计算领域的头部玩家曙光提出了“5A级”智算中心建设方案，从开放、融合、绿色、普惠、服务五个方面，进行智算中心相关的实践和 探索 。目前，曙光5A级智算中心已在广东珠海、安徽合肥、浙江桐乡等地陆续落成，其江苏昆山等地的智算中心也进入建设阶段。

合肥先进计算中心

曙光智算中心会采用兼容多种芯片、算法、模型等的多元协作方式以实现多元算力提供。例如曙光参建的合肥先进计算中心不仅能提供智能算力，还能提供高性能计算所需算力。在降低智算中心、数据中心能耗方面，曙光研发有浸没式相变液冷技术，可使智算中心的PUE值降至1.04到1.05。

华为应该是比较早尝试智算中心的企业，而且也是参与各地智算中心建设最多的企业之一。华为升腾计算业务总裁许映童曾在2021世界人工智能大会期间透露，华为希望在2021年内启动超20个智算中心建设。

包括“鹏城云脑II”、“武汉人工智能计算中心”在内的几个华为承建的智算中心项目几乎都是使用华为的Atlas 900 AI集群架构，来实现AI算力供给的。Atlas 900 AI集群架构是由数千颗升腾910 AI处理器构成，其总算力达到256P 1024 PFLOPS FP16。

鹏城云脑

浪潮在智算中心方面也有多年的研究，无论是智算中心运行过程中算力生产、算力聚合、算力调度还是算力释放环节，浪潮都分别有相应的技术和软硬件支撑。南京智能计算中心就是采用了浪潮AI服务器算力机组和寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡。

南京智能计算中心

作为数据中心行业的重要玩家，腾讯将其在数据中心方面的 探索 应用在了智算中心建设中，像腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心建设中就用到了腾讯第四代T-Block等高端模块化技术，支持项目快速交付。腾讯第四代T-Block等高端模块化技术就是将IT、空调等数据中心的各个功能模块化，以实现按需灵活配置。

商汤 科技 是从2018年开始进行人工智能计算中心预研工作的，2020年7月开始商汤 科技 人工智能计算中心建设工作。2022年1月24日，商汤 科技 人工智能计算中心启动运营。商汤 科技 人工智能计算中心的峰值算力高达3740 Petaflops，这背后包含了商汤 科技 的多种技术突破，包括高性能计算、分布式调度、硬件/软件协同设计等。

商汤 科技 人工智能计算中心

我们通过调查2021年以来建设和建成的智算中心，发现越来越多的城市已经开始了智算中心建设。这体现了各地对于AI产业的重视。从一些现有的智算中心建设工期来看，一般一期建设大概时间在半年到一年不等，今年可能会有更多在建的智算中心建成并投运。另外，“东数西算”工程也会对新的智算中心的规划、建设产生多重影响。

目前参与智算中心建设的企业相对有限，随着各地对智算中心建设需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心领域玩家可能会面临更激烈的竞争。