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大规模智能算力基础设施不仅是各科技公司训练AI大模型的前提，还是实现算力和算法租用的AIaaS服务的基础，正逐渐成为AI领域竞争的关键要素。
19日，上海市经济信息化委印发《上海市推进算力资源统一调度指导意见》的通知。
其中给出了精确的量化目标，包括：
到2023年底，依托本市人工智能公共算力服务平台，接入并调度4个以上算力基础设施，可调度智能算力达到1,000 PFLOPS（FP16）以上；到2025年，市人工智能公共算力服务平台能级跃升，完善算力交易机制，实现跨地域算力智能调度，通过高效算力调度，推动算力供需均衡，带动产业发展作用显著增强。
本市数据中心算力超过18,000 PFLOPS（FP32）；新建数据中心绿色算力占比超过10%（不含市电结构中的绿电）；集聚区新建大型数据中心综合PUE降至1.25以内，绿色低碳等级达到4A级以上。
同时，上海本次《通知》提出九项重点任务：
（1）构建科创算力新设施。包括推动头部企业接入市人工智能公共算力服务平台，构建一体化算力调度服务体系和平台基础框架，实现算力资源统一编排。
（2）统筹算力基础设施布局。形成枢纽型数据中心集群、城市数据中心集聚区、边缘数据中心梯次布局。
（3）推动算力网络建设优化。依托基础电信运营企业网络资源，结合算网特点，建设技术先进的极速算力承载网。
（4）加快算力调度技术研发。开展多云管理、云网协同、算力度量、算力感知、算网融合等关键技术创新研发，培育关键核心技术生态链。
（5）完善算力交易机制体系。研究制定算力资源度量标准与体系，分类分级制定算力产品价格体系。
此外，还包括（6）开展算力融合创新示范、（7）打造算网安全保障体系、（8）开展产业标准化研究、（9）加大区域协同合作力度。
上文提到的上海市人工智能公共算力服务平台，已于今年2月揭牌投用，并与首批客户、合作伙伴现场签署合作备忘录。数据显示，当时上海在用机架总数超20万个，近3年分批支持了27个共8.8万机架的新建数据中心项目，在用算力规模超13百亿亿次秒（EFLOPS），在建算力规模超7百亿亿次秒（EFLOPS）。
▍算力投资迈入黄金期
受益于AI等相关新兴领域的应用以及“东数西算”政策，算力需求激增。以AI模型为例，其算力需求主要来自预训练、日常运营和模型微调。据OpenA报告显示，CHATGPT总算力消耗约为3640PF-days，需7-8个算力500P的数据中心支撑。
近年来，我国算力产业年增长率近30%，算力总规模位居全球第二。工信部数据显示，截至去年底，我国算力总规模达到180EFLOPS，存力总规模超过1000EB，国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内，算力核心产业规模达到1.8万亿元。另据IDC预计，2026年我国智能算力规模将达1271.4 EFLOPS，2021-2026年复合增长率预计达52.3%。
在这种情况下，服务器等算力基础设施成为刚需。大规模智能算力基础设施不仅是各科技公司训练AI大模型的前提，还是实现算力和算法租用的AIaaS服务的基础，正逐渐成为AI领域竞争的关键要素。
值得注意的是，《上海市推进算力资源统一调度指导意见》与《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》中，都提及了绿色算力相关内容。
国盛证券指出，随着算力应用普及，能源将是终极制约因素。对IDC而言，大型化、智能化和散热技术成为标配；对于芯片和器件而言，提升光传输密度是降低器件功耗的主攻方向，CPO共封装光学呼之欲出。天风证券补充称，未来随着A100服务器应用增多，数据中心机柜功耗或将进一步提升，从而带动数据中心液冷应用需求。
总体而言，券商认为，算力资源是国家最重要的数字资源，是我国走向数字化强国过程中最重要的基础资源。投资算力资源的确定性被进一步提升，算力投资的黄金期已打开。
分析师建议关注四大板块：第一是承载算力平台与算力云的IDC基建侧；第二是承载算力中心内部互联的光通信产业；第三是算力中心的骨架，即芯片、交换机、服务器；第四则是将算力带入日常使用场景的边缘侧模组。
据《科创板日报》不完全统计，A股中算力基建产业链相关公司包括：
