编者按：
生成式 AI 的爆发式发展与自动驾驶、智能制造等场景的算力需求激增，正推动一场深刻的算力价值变革。传统 “算力堆砌” 模式以硬件规模为核心，却陷入高投入、低效率的发展困局，而 AI 时代的核心命题已转向 “算效革命”——以算力效率为评估核心，通过技术创新、架构优化与场景融合，实现从 “规模导向” 到 “效能导向” 的价值跃迁。这场革命不仅关乎企业智能化转型的成败，更将重塑数字经济时代的生产力格局。
规模扩张与效率低下的双重悖论
生成式 AI 的爆发式发展，使算力需求呈现前所未有的增长态势。近日，IDC联合宁畅发布《2025年新质算力发展白皮书》数据显示，2024 年上半年中国智算服务市场中，面向生成式 AI 的智算服务（GenAI IaaS）市场规模达 52.0 亿元人民币，同比增长 203.6%，增速惊人。然而，与旺盛需求形成鲜明对比的是，传统算力基础设施在技术架构、投资回报、使用效率等方面正显现出严重的瓶颈问题，陷入 “堆砌规模 — 效率低下 — 再扩规模” 的恶性循环。
许多企业在算力建设中盲目追求硬件参数，单纯以采购服务器数量衡量算力实力，却忽视了与业务场景的深度匹配。这种粗放模式导致大量算力资源闲置，IDC 调研显示，全球范围内传统算力中心的资源利用率普遍低于 30%，“算力浪费” 成为企业智能化转型的沉重负担。
另外，传统算力的管理调度技术严重滞后于需求，算力资源无法实现动态优化分配。在深度学习模型训练中，“算力堆砌” 现象尤为突出 —— 企业投入数百张 GPU 加速训练，却因内存访问瓶颈、数据传输延迟等问题，导致实际计算效率不足理论值的40%。
值得注意的是，算力建设中的机房建设、硬件采购与长期运维构成巨额开支，而技术迭代加速又导致设备更新成本居高不下。更严峻的是，大量中小微企业因难以承担 “算力堆砌” 的高昂成本，被挡在智能化转型的门外，加剧了数字经济发展的不均衡。
如果从宏观来看，随着 “双碳” 目标推进，算力中心的能耗问题日益凸显。传统风冷技术已接近能效极限，数据中心 PUE（能源使用效率）值普遍在 1.5 以上，部分高负载场景甚至超过 1.88。这意味着每消耗 1 度电用于计算，就有 0.5 度电以上被散热等辅助系统消耗，与绿色发展理念背道而驰。
打破“硬件堆砌”魔咒
面对传统算力困局，“算效革命” 的核心在于将“算力效率”（即单位能耗下的有效计算产出）作为核心指标，通过技术创新、架构优化与场景融合，实现算力价值的系统性提升。这一变革不是单一技术的升级，而是涉及硬件设计、软件调度、应用优化的全链条重构。
硬件层面的突破聚焦于 “能效比”的提升，而非单纯追求算力峰值。以液冷技术为例，全液冷方案可将数据中心 PUE 降至 1.15 以下，较传统风冷方案节能 40% 以上，同时使单机柜算力密度提升 3 倍。在芯片设计领域，混合精度计算（如 FP16 与 INT8 的动态切换）成为主流，某大模型训练场景中，采用混合精度计算可在损失 1% 精度的前提下，将算力利用率提升 30%，显著降低训练成本。此外，异构计算架构（CPU+GPU+FPGA 等）的普及，使不同类型算力按需分配，例如 AI 推理场景中使用专用加速芯片，较通用 CPU 可提升算效 8-10 倍。
算效革命的关键是打破 “硬件堆砌”思维，通过智能化软件调度实现算力资源的最优配置。新一代算力管理平台具备三大特征：一是动态感知业务需求，如根据模型训练进度自动调整算力分配；二是支持细粒度资源切分，将传统 “整机分配” 模式升级为 “核心 / 内存 / 存储” 的按需组合；三是集成故障预测与容灾机制，某自动驾驶企业通过智能调度平台，将算力资源利用率从 28% 提升至 65%，同时将故障恢复时间控制在 10 秒内5。此外，开源框架与工具的成熟（如 TensorFlow、PyTorch 的优化插件），使企业无需定制开发即可实现算效提升，降低技术门槛。
算效革命的最终目标是推动算力与业务场景的深度融合，实现 “有效计算” 的最大化。在推理场景中，算效优化聚焦低延迟与高并发，某短视频平台通过对推荐模型的轻量化改造与推理引擎优化，在算力投入不变的情况下，将日均 2180 亿次 tokens 处理能力提升至 3500 亿次，支撑用户增长 200%。
在训练场景中，算效优化关注数据并行与模型并行的平衡，某医疗 AI 团队采用流水线并行技术，将多模态医学影像模型的训练时间从 15 天缩短至 4 天，同时降低算力成本 40%。更关键的是，算效优化正从单一场景向全链条延伸，例如制造业中，从产品设计仿真到生产流程优化的全周期算效提升，可使新产品研发周期缩短 30% 以上。
生成式 AI 爆发使互联网企业成为算效革命的先锋。在大模型训练场景中，通过混合精度训练、梯度压缩等技术，某语言大模型训练成本降低 60%，而模型效果保持不变；在推理环节，采用模型蒸馏与量化技术，使端侧推理算力需求降低80%，支撑千万级用户并发。
从“拥有多少” 转向 “创造多少”
算效革命的本质是数字经济时代生产力发展的必然要求。当算力从 “稀缺资源” 变为 “通用能力”，其价值衡量标准必然从 “拥有多少” 转向 “创造多少”。
传统 IT 投资以 “硬件配置” 为核心，而算效革命推动企业转向 “业务价值” 导向的算力评估。IDC 提出的PEEIE（Product, Efficiency, Engineering, Industry, Ecology）算力设施选型标准，正是这一转变的体现 —— 不再单纯关注处理器性能、存储容量等硬件指标，而是从产品丰富度、算效指标、工程化能力、行业适配性、生态协同性五个维度，评估算力解决方案对业务的实际价值。某金融企业应用该标准选型后，算力投入减少 30%，但业务处理能力提升 50%，证明算效导向的价值评估更符合 AI 时代需求。
算效革命将推动算力产业从 “硬件销售” 向 “算效服务” 转型。一方面，硬件厂商需从 “卖设备” 转向 “卖算效”，例如服务器厂商不仅提供硬件，还需配套算效优化的软件工具与服务；另一方面，新型算效服务提供商将崛起，专注于算力调度、应用优化等细分领域。这种分工细化将提升整个产业的效率，某算效服务公司为制造业客户提供 “算力诊断 — 方案设计 — 持续优化” 的全周期服务，使客户算效提升 40% 以上，自身也获得稳定的服务收入，形成双赢格局。
某大型云服务商测算，若全行业算效提升 50%，2030 年全球算力中心能耗可控制在 2025 年的 1.2 倍以内，而算力供给能力可增长 5-8 倍，实现 “算力增长、能耗可控” 的可持续发展。
结 语
站在 AI 时代的门槛回望，从“算力堆砌” 到 “算效革命” 的转变，不仅是技术路径的选择，更是发展理念的革新。当算力效率成为衡量数字生产力的核心指标，当算效提升成为企业智能化转型的关键抓手，当算力的价值不再取决于冰冷的硬件参数，而在于其为业务创新、产业升级、社会进步创造的实际价值。
算效革命的浪潮已至，唯有顺应这一趋势，才能在 AI 时代的竞争中占据先机，让算力真正成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎。
原文标题 : AI时代：是时候“算效”革命了
编者按：
生成式 AI 的爆发式发展与自动驾驶、智能制造等场景的算力需求激增，正推动一场深刻的算力价值变革。传统 “算力堆砌” 模式以硬件规模为核心，却陷入高投入、低效率的发展困局，而 AI 时代的核心命题已转向 “算效革命”——以算力效率为评估核心，通过技术创新、架构优化与场景融合，实现从 “规模导向” 到 “效能导向” 的价值跃迁。这场革命不仅关乎企业智能化转型的成败，更将重塑数字经济时代的生产力格局。
规模扩张与效率低下的双重悖论
生成式 AI 的爆发式发展，使算力需求呈现前所未有的增长态势。近日，IDC联合宁畅发布《2025年新质算力发展白皮书》数据显示，2024 年上半年中国智算服务市场中，面向生成式 AI 的智算服务（GenAI IaaS）市场规模达 52.0 亿元人民币，同比增长 203.6%，增速惊人。然而，与旺盛需求形成鲜明对比的是，传统算力基础设施在技术架构、投资回报、使用效率等方面正显现出严重的瓶颈问题，陷入 “堆砌规模 — 效率低下 — 再扩规模” 的恶性循环。
许多企业在算力建设中盲目追求硬件参数，单纯以采购服务器数量衡量算力实力，却忽视了与业务场景的深度匹配。这种粗放模式导致大量算力资源闲置，IDC 调研显示，全球范围内传统算力中心的资源利用率普遍低于 30%，“算力浪费” 成为企业智能化转型的沉重负担。
另外，传统算力的管理调度技术严重滞后于需求，算力资源无法实现动态优化分配。在深度学习模型训练中，“算力堆砌” 现象尤为突出 —— 企业投入数百张 GPU 加速训练，却因内存访问瓶颈、数据传输延迟等问题，导致实际计算效率不足理论值的40%。
值得注意的是，算力建设中的机房建设、硬件采购与长期运维构成巨额开支，而技术迭代加速又导致设备更新成本居高不下。更严峻的是，大量中小微企业因难以承担 “算力堆砌” 的高昂成本，被挡在智能化转型的门外，加剧了数字经济发展的不均衡。
如果从宏观来看，随着 “双碳” 目标推进，算力中心的能耗问题日益凸显。传统风冷技术已接近能效极限，数据中心 PUE（能源使用效率）值普遍在 1.5 以上，部分高负载场景甚至超过 1.88。这意味着每消耗 1 度电用于计算，就有 0.5 度电以上被散热等辅助系统消耗，与绿色发展理念背道而驰。
打破“硬件堆砌”魔咒
面对传统算力困局，“算效革命” 的核心在于将“算力效率”（即单位能耗下的有效计算产出）作为核心指标，通过技术创新、架构优化与场景融合，实现算力价值的系统性提升。这一变革不是单一技术的升级，而是涉及硬件设计、软件调度、应用优化的全链条重构。
硬件层面的突破聚焦于 “能效比”的提升，而非单纯追求算力峰值。以液冷技术为例，全液冷方案可将数据中心 PUE 降至 1.15 以下，较传统风冷方案节能 40% 以上，同时使单机柜算力密度提升 3 倍。在芯片设计领域，混合精度计算（如 FP16 与 INT8 的动态切换）成为主流，某大模型训练场景中，采用混合精度计算可在损失 1% 精度的前提下，将算力利用率提升 30%，显著降低训练成本。此外，异构计算架构（CPU+GPU+FPGA 等）的普及，使不同类型算力按需分配，例如 AI 推理场景中使用专用加速芯片，较通用 CPU 可提升算效 8-10 倍。
算效革命的关键是打破 “硬件堆砌”思维，通过智能化软件调度实现算力资源的最优配置。新一代算力管理平台具备三大特征：一是动态感知业务需求，如根据模型训练进度自动调整算力分配；二是支持细粒度资源切分，将传统 “整机分配” 模式升级为 “核心 / 内存 / 存储” 的按需组合；三是集成故障预测与容灾机制，某自动驾驶企业通过智能调度平台，将算力资源利用率从 28% 提升至 65%，同时将故障恢复时间控制在 10 秒内5。此外，开源框架与工具的成熟（如 TensorFlow、PyTorch 的优化插件），使企业无需定制开发即可实现算效提升，降低技术门槛。
算效革命的最终目标是推动算力与业务场景的深度融合，实现 “有效计算” 的最大化。在推理场景中，算效优化聚焦低延迟与高并发，某短视频平台通过对推荐模型的轻量化改造与推理引擎优化，在算力投入不变的情况下，将日均 2180 亿次 tokens 处理能力提升至 3500 亿次，支撑用户增长 200%。
在训练场景中，算效优化关注数据并行与模型并行的平衡，某医疗 AI 团队采用流水线并行技术，将多模态医学影像模型的训练时间从 15 天缩短至 4 天，同时降低算力成本 40%。更关键的是，算效优化正从单一场景向全链条延伸，例如制造业中，从产品设计仿真到生产流程优化的全周期算效提升，可使新产品研发周期缩短 30% 以上。
生成式 AI 爆发使互联网企业成为算效革命的先锋。在大模型训练场景中，通过混合精度训练、梯度压缩等技术，某语言大模型训练成本降低 60%，而模型效果保持不变；在推理环节，采用模型蒸馏与量化技术，使端侧推理算力需求降低80%，支撑千万级用户并发。
从“拥有多少” 转向 “创造多少”
算效革命的本质是数字经济时代生产力发展的必然要求。当算力从 “稀缺资源” 变为 “通用能力”，其价值衡量标准必然从 “拥有多少” 转向 “创造多少”。
传统 IT 投资以 “硬件配置” 为核心，而算效革命推动企业转向 “业务价值” 导向的算力评估。IDC 提出的PEEIE（Product, Efficiency, Engineering, Industry, Ecology）算力设施选型标准，正是这一转变的体现 —— 不再单纯关注处理器性能、存储容量等硬件指标，而是从产品丰富度、算效指标、工程化能力、行业适配性、生态协同性五个维度，评估算力解决方案对业务的实际价值。某金融企业应用该标准选型后，算力投入减少 30%，但业务处理能力提升 50%，证明算效导向的价值评估更符合 AI 时代需求。
算效革命将推动算力产业从 “硬件销售” 向 “算效服务” 转型。一方面，硬件厂商需从 “卖设备” 转向 “卖算效”，例如服务器厂商不仅提供硬件，还需配套算效优化的软件工具与服务；另一方面，新型算效服务提供商将崛起，专注于算力调度、应用优化等细分领域。这种分工细化将提升整个产业的效率，某算效服务公司为制造业客户提供 “算力诊断 — 方案设计 — 持续优化” 的全周期服务，使客户算效提升 40% 以上，自身也获得稳定的服务收入，形成双赢格局。
某大型云服务商测算，若全行业算效提升 50%，2030 年全球算力中心能耗可控制在 2025 年的 1.2 倍以内，而算力供给能力可增长 5-8 倍，实现 “算力增长、能耗可控” 的可持续发展。
结 语
站在 AI 时代的门槛回望，从“算力堆砌” 到 “算效革命” 的转变，不仅是技术路径的选择，更是发展理念的革新。当算力效率成为衡量数字生产力的核心指标，当算效提升成为企业智能化转型的关键抓手，当算力的价值不再取决于冰冷的硬件参数，而在于其为业务创新、产业升级、社会进步创造的实际价值。
算效革命的浪潮已至，唯有顺应这一趋势，才能在 AI 时代的竞争中占据先机，让算力真正成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎。
原文标题 : AI时代：是时候“算效”革命了
