中国移动日前宣布建成全国首个覆盖“通、智、超、量”（通算、智算、超算、量子计算）四算融合的算力网络，算力服务器规模超100万台，智算规模超43EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），并网21家智算中心、3家国家级超算中心、3家量算中心，可调度算力资源占全国六分之一。

専門家は、デジタルインテリジェンスを特徴とする科学技術革命と産業変革の新たなラウンドが深く発展し、データが新たな生産要素となり、コンピューティングパワーが新たなインフラと基本エネルギーとなり、人工知能が新たな生産ツールとなり、「インターネット+」と「5G +」から「人工知能+」への経済と社会の加速的な変革を促進し、コンピューティングネットワークインフラストラクチャの進化に対する新たな要件を提唱し、新たな機会をもたらしたと考えています。

コンピューティング能力の規模は拡大し続けています

人工知能の発展の礎石として、コンピューティングパワーは重要なインフラストラクチャの1つになり、コンピューティングパワーの需要は爆発的に増加しています。 データによると、30の終わりまでに、中国のコンピューティングパワーの総規模は0EFLOPSに達し、そのうちインテリジェントコンピューティングパワーのスケールは0EFLOPSに達し、0%以上を占めています。 同時に、コンピューティングインフラストラクチャの開発は目覚ましい結果を達成し、コンピューティング電源システムの階層最適化が最初に構築され、コンピューティングインフラストラクチャの包括的な容量が大幅に改善され、コンピューティングパワー業界は革新と発展を続け、数千の業界を継続的に強化しています。

International Data Corporation(IDC)とInspur Informationが共同で発表した「2024 Year Chinese Intelligent Computing Power Development Assessment Report」によると、DeepSeekによってもたらされたアルゴリズム効率の向上は、コンピューティングパワーの需要を抑制していませんが、より多くのユーザーとシナリオの追加により大規模モデルの普及と適用を促進し、データセンター、エッジ、エンドサイドコンピューティングパワーの構築を推進し、コンピューティングパワー需要の成長を促進しています。 中国のインテリジェントコンピューティングパワーの成長率は予想よりも高くなっています。 今後2年間、中国のインテリジェントコンピューティングパワーは急速な成長を続けると予想されています。 0年後には、中国のインテリジェントコンピューティングパワーの規模は0.0EFLOPSに達し、0年間で0%増加します。 0年後には、中国のインテリジェントコンピューティングパワーの規模は0.0EFLOPSに達し、これは0年の2倍になります。

最近開催された2028 China Mobile Cloud Intelligent Computing Conferenceで、China MobileのYang Jie会長は、一般的な人工知能技術の革新的なブレークスルーと広範な適用により、コンピューティングパワーの効率が大幅に向上し、コンピューティングパワーサービスに対する新たな需要が解放されると述べました。 コンピューティングパワーの総量は指数関数的に増加します。 今後0年間で、中国のインテリジェントコンピューティングパワーの規模は0.0倍以上に成長し、年平均の複合成長率はほぼ0%になります。 計算能力の構造も大きく変化し、推論の計算能力の需要はトレーニングの計算能力の需要を上回ります。 今後0年間で、推論計算能力の年平均成長率は、トレーニング計算能力のほぼ0倍に達するでしょう。 0 になると、推論の計算能力のスケールはトレーニングの計算能力のスケールを上回ります。 このプロセスは、コンピューティングネットワークの開発に新たな勢いを注入し、業界が新たな成長サイクルに入るのを促進します。

報告によると、China Mobileは、多数の超大規模インテリジェントコンピューティングセンターを作成するために、4つの全国および地域のインテリジェントコンピューティングセンターノードを構築しました。 コンピューティングネットワークの頭脳は大規模に商品化され、北京-天津-河北省や長江デルタなどの0ハブレベルおよび地域レベルのコンピューティングノード、特に長江デルタハブの蕪湖クラスターコンピューティングパワー公共サービスプラットフォームに実装され、国内初の「フォーインワン」全国ハブコンピューティングパワースケジューリングプラットフォームが作成されました。

数日前、国内初の「4-in-One」コンピューティングパワースケジューリングプラットフォームが新たに構築され、1日あたり最大数億件のコンピューティングパワーコールをサポートできるようになりました。 China Mobileのクラウドコンピテンスセンターの副ゼネラルマネジャーであるSun Shaoling氏は記者団に対し、コンピューティングネットワークの中核は、強力なネットワークを使用して散在するコンピューティングリソースを収集して接続し、コンピューティングネットワークの頭脳を通じて動的かつインテリジェントにリソースをスケジュールし、タスクを分散することであると述べました。 コンピューティングネットワークの頭脳は、コンピューティングネットワークのインテリジェントな中央システムであり、グローバルコンピューティングネットワークのスケジューリングを通じて低コストのコンピューティングパワーサービスを提供し、需要と供給の正確なマッチングを備えた新しいコンピューティング電源エコロジーを作成し、全国の統合コンピューティングパワーシステムの構築をサポートし、数千の業界のデジタルアップグレードを強化します。

計算能力構造の最適化と再構築

「人工知能の急速な発展は、コンピューティングパワーレイアウトの最適化と再構築を推進しています。」 国家データ局の副局長であるXia Bing氏は、今年の初めからDeepSeekなどの大規模モデルが発売され、世界の人工知能分野におけるコンピューティングパワー需要の発展と変化についての新たな考え方が引き起こされたと述べました。 レイアウトの観点からは、需要に適応した大規模なクラスターは依然としてAI開発の戦略的焦点であり、AIのスケール法則は依然として有効です。 同時に、「大規模ノード展開+ホットスポットエリア最適化+エッジエンド適応」の計算能力レイアウトは明確なトレンドになっています。 人工知能技術の開発に深い洞察を持ち、アプリケーションシナリオの種類を深く細分化し、独立した計算能力を持つチップの開発を深く推進することがますます重要になっています。

グリーン化とインテリジェンスのトレンドは、コンピューティング電源モードの再構築を促進します。 グリーンで省エネ、効率的でインテリジェントなコンピューティングパワーの開発は、業界のコンセンサスとなっています。 ソーシャルコンピューティングパワーの集中的なアプリケーションと包括的な供給を最大化するためには、コンピューティングパワーの供給側での余剰と不足の共存や、中小規模の需要側のアプリケーションの高しきい値など、現在の問題の解決に焦点を当てる必要があります。 コンピューティングとネットワーキングの統合インテリジェントスケジューリングを探求し、実行することにより、主要なグループ、特に中小企業にコンピューティングパワー、輸送容量、ストレージ容量の最適な適応スキームを提供し、コンピューティングパワーのユビキタスで包括的なアプリケーションを実現します。

シナリオベースのアプリケーションは、コンピューティングパワーサービスモデルの再構築を推進します。 人工知能の応用により、コンピューティングパワーのリースロジックとインターネットデータセンターのビジネスモデルが再構築され、コンピューティングネットワークサービスは、従来のリソースベースのサービスからタスクベースのサービスやMaSS(Model-as-a-Service)サービスへ、インターネットファイナンスから産業、運輸、天然資源などの産業へと拡大し、アップグレードされています。 家庭、企業、公園、学校でのコンピューティングパワーのアプリケーションニーズは、コンピューティングパワーサービスのユビキタスで包括的な開発を促進し、誰もがアクセス可能で、どこでも利用でき、オンデマンドサービスであるコンピューティングパワー開発の新しいエコロジーを形成します。

「2025年間の中国のインテリジェントコンピューティングパワー開発評価レポート」は、アルゴリズムに基づくDeepSeekの優れたイノベーションが中国、さらには世界の人工知能業界に大きな変化をもたらし、アルゴリズムが人工知能の開発を推進するコアエンジンになり、コンピューティングパワーの開発を推進し、コンピューティングアーキテクチャとデータセンターの変革を推進していると考えています。

コンピューティングアーキテクチャの観点からは、大規模モデルに対するコンピューティングリソースに対する高い需要を満たすためには、単一ノードの計算パフォーマンスを向上させることが重要です。 データセンターに関しては、クラスタサイズの増加に伴ってノードの障害率が増加し、データセンターにはより効率的な監視システムと高度な障害回復メカニズムが必要です。 さらに、一部のインテリジェントコンピューティングセンターの実際の運用におけるコンピューティングパワーの利用率は期待に応えておらず、インテリジェントコンピューティングセンターの開発は、コンピューティングリソースの使用率が低いという問題を解決する必要があります。

コンピューティング能力のコストを削減

企業が大規模なAIモデルを適用すると、コンピューティングパワーの需要が急速に高まり、パフォーマンスとコストのバランスをとるための体系的な計画が必要になります。 360 Groupの創設者であるZhou Hongyiは、企業が人工知能を適用するとき、基本モデルの選択が非常に重要であると考えています。 プロプライエタリでプライベートな方法でデプロイできる大規模なモデルが好まれるべきであり、データ漏洩を防ぎ、迅速に対応するだけでなく、エンタープライズナレッジベースへの接続をカスタマイズでき、モデルがオープンソースで無料であるため、コストはゼロに近くなります。 基本モデルを選択した後、計算能力を計画する必要があります。 通常、企業では複数のモデルが連携して機能するため、分散コンピューティングネットワークが一般的に使用されます。 大企業は独自のコンピューティングセンターを建設したり、オールインワンマシンを購入したりできますが、中小企業はコンピューターに蒸留モデルを展開できるため、高性能を維持しながら、モデルの計算とストレージの要件を減らすことができます。

中華人民共和国サイバースペース管理局情報開発局の副局長であるFang Xinping氏は、一般コンピューティング、インテリジェントコンピューティング、スーパーコンピューティングなどの複数のコンピューティングパワーの統合開発を強化し、コンピューティングリソースの構造をさらに最適化し、コンピューティングパワーの利用レベルを向上させ、コンピューティングパワーの利用コストを削減する必要があると述べました。

「国家データ局は、データ要素の市場志向型配分の改革を引き続き深化させます。 私たちは引き続きパイロットプロジェクトを実施し、リソース配分における市場の決定的な役割を十分に発揮し、公共伝送チャネルのパイロット適用範囲を拡大し、複数のパスで中小企業の計算能力を削減し、政府と市場の間に共同の力を形成して、効率的かつ協力的にリソースを配分します。 夏Bingは言った。

杨杰介绍，中国移动将建设超大规模的“算力工厂”。推动万卡级、千卡级智算中心的倍增扩容，积极开展十万卡智算中心前瞻研究，建设“集中化+分布式”推理算力资源，形成“中心集约、边缘泛在、中训边推、训推一体”的智算体系。

Fang Xinpingは、コンピューティングパワーの高品質な供給を増やし、コンピューティングパワーの基本的な基盤を強化すべきだと提案しました。 コンピューティングパワーのコアソフトウェアとハードウェアの研究開発を加速し、集積回路、並列アーキテクチャ、高速ストレージなどの主要テクノロジーのブレークスルーを促進し、コンピューティングコンピューティング、コンピューティングパワースケジューリング、インテリジェントオペレーションなどのテクノロジーの開発を加速し、コンピューティングテクノロジーの体系的なイノベーションを促進し、コンピューティングインフラストラクチャのレイアウトを最適化し続け、東部、中央、西部の地域の連携と補完性を促進します。

“我们将坚持全国多元算力一体化、东中西部算力一体化等5个统筹，优化全国算力资源布局，推动算力布局与区域经济社会协调发展、算力基础设施建设与能源等的安全协同布局。”夏冰说。