智算未來：智能體催生算力中心快速增長（四之二）
劉世平 美國人工智能科學院通訊院士、世界生產力科學院院士、吉貝克信息技術（北京）有限公司董事長
大模型技術的突破，徹底改寫了人工智能的發展邏輯，推動算力需求進入指數級增長、全域性緊缺的全新階段。大模型參數規模大、數據處理量大、算法複雜度高，訓練與推理算力消耗是傳統AI的數十倍至上百倍。隨着大模型從通用走向垂直、從實驗室走向產業端、從試點走向規模化，算力需求已從「階段性需求」變為「持續性剛需」，從「單點需求」變為「全鏈路需求」，呈現出爆發式增長態勢。
三、從「夠用」到「緊缺」的顛覆性轉變
（一）海量數據處理：驅動算力幾何級增長。大模型性能依賴海量數據深度學習，垂直模型還需疊加行業數據、監管數據、業務數據，數據量達到PB級。人工智能大模型的算力消耗與數據規模高度關聯，根據中國信息通信研究院、國際數據公司（IDC）相關研究，在保障訓練效果與運算精度的前提下，模型訓練數據量每實現翻倍增長，算力支撐能力需同步提升3至5倍。垂直領域因合規要求高、業務邏輯複雜，算力消耗通常取上限，進一步凸顯算力中心建設的緊迫性。
（二）複雜算法迭代：推高算力消耗。大模型從簡單問答升級為多步驟推理、自主規劃、工具調用、合規校驗一體化系統，算法複雜度提升10倍以上。以金融財報審核、合規審計、數據治理為例，AI系統需完成海量數據全量比對、複雜規則並行校驗與多維度交叉驗證，算力需求為傳統軟件的數十倍乃至更高。同時，垂直領域大模型需根據監管政策更新、業務場景拓展、客戶需求變化持續微調優化，每次模型迭代都需重新投入大規模算力，形成持續性算力需求。
（三）全域業務覆蓋倒逼算力集中化部署。智能體嵌入金融、醫療、政務等核心業務流程，需7×24小時高並發、低延遲運行，支撐海量請求並發處理。傳統分散式算力無法滿足穩定性、彈性化、高效率要求，必須依靠集中式算力中心提供支撐。從行業發展趨勢來看，根據上海市算力網絡協會、中國信息通信研究院等相關行業研究機構測算，2025年全球智能算力佔比已超70%，2030年將突破90%，年複合增長率超30%。中國作為人工智能產業大國，垂直智能體落地速度全球領先，算力缺口持續擴大，已成為制約產業發展的核心瓶頸。加快建設算力中心，補齊算力供給短板，已成為推動人工智能產業高質量發展的當務之急。
四、從「單點」到「全域」全面升級
產業實踐已形成共識：通用大模型無法解決垂直行業核心問題，垂直大模型是AI落地的必然選擇。隨着通用大模型痛點持續凸顯，垂直大模型進入裂變式增長階段，百行千業的專屬模型逐步落地，推動算力需求從「單一模型訓練」走向「訓練+推理+調度+存儲」的全鏈路、全域性需求，算力中心成為支撐垂直大模型產業發展的剛需基礎設施。
（一）通用大模型困境：無法適配垂直行業核心需求。通用大模型以「大而全」為核心特徵，追求覆蓋全領域、全場景的通用能力，但在金融、醫療等專業度高、監管嚴格的行業中，其局限性日益明顯，無法滿足產業落地需求，核心痛點集中在四方面：
一是不懂行業，缺乏專業知識。通用大模型未經過行業數據深度訓練，不理解垂直領域的業務邏輯、專業術語、監管規則、操作標準，輸出內容脫離實際業務場景，無法直接用於核心工作流程。
二是幻覺率高，內容不可靠。通用大模型存在嚴重的「幻覺問題」，可能出現虛假數據、錯誤結論、違規表述等風險，無法滿足金融、醫療等行業對精準性、可靠性的極致要求。
三是合規缺失，存在安全隱患。通用大模型多採用雲端部署模式，需將企業核心數據上傳至雲端，無法滿足「數據不出域、可解釋、可追溯、合規可控」的監管要求，存在數據洩露、合規違規等重大風險。
四是落地困難，投入產出失衡。通用大模型與行業業務系統脫節，定製化改造難度大、周期長、成本高，需投入大量人力、物力、財力進行適配開發，且落地後效果不佳，難以產生實際商業價值。
（二）垂直大模型：行業智能化的必然路徑。垂直大模型聚焦單一行業或細分場景，深度融合行業知識、監管規則、業務邏輯、數據標準，具備「專業、合規、高效、安全」四大核心優勢，可直接嵌入金融、政務、企業運營等核心業務流程，是人工智能賦能實體經濟的最佳載體：
一是專業精準，低幻覺高可靠。垂直大模型經過行業專屬數據深度訓練，理解行業語言與底層邏輯，輸出結果精準合規，可直接用於核心業務流程，幻覺率降至行業最低水平。
二是合規安全，數據本地閉環。支持私有化部署，核心數據本地存儲、本地處理、本地應用，滿足強監管領域「數據不出域」要求，構建全鏈路數據安全體系。
三是高效落地，降本增效顯著。針對場景深度優化，複用性強、定製成本低、落地周期短，可快速對接企業現有業務系統，大幅提升工作效率、降低人力成本。
四是價值明確，支撐核心業務。直擊行業痛點，解決企業實際問題，從「輔助工具」升級為「核心系統」，嵌入業務全流程，成為企業數字化轉型的核心支撐。
（三）垂直領域爆發：催生算力需求裂變式增長。據中商產業研究院《2025-2030年中國AI大模型深度分析及投資前景研究預測報告》數據，垂直大模型市場2026年規模約680億元，2030年將突破3,250億元，行業將進入規模化落地爆發期。
中國產業門類齊全、細分場景繁多，金融、醫療、製造、政務、能源、交通等數十個垂直領域，每個領域都需專屬大模型與智能體，形成「百業千模、萬場景落地」格局。垂直大模型的裂變式增長，直接推動算力需求從「單點、短期、低並發」走向「全域、長期、高並發」，算力消耗呈指數級放大。沒有規模化、專業化、本地化算力中心，垂直智能體就難以規模化落地。當前全國城市正競相布局算力中心，正形成國家戰略引導、地方實踐落地、產業需求驅動的三重格局。據工信部、中央網信辦發布數據，截至2025年9月，中國在用算力中心規模達1,250萬標準機架，京津冀、長三角等核心區域及西部能源基地均加速推進智算集群建設。（未完，待續）
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