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AI到底有多能吃电?中国智能计算产业联盟联合国家超算天津中心等机构刚发布了2026全球AI算力报告,把算力产业从芯片到数据中心的全链条捋了一遍。一个很直观的感受:AI的胃口正在以几何级数增长。
报告画了一条很清楚的算力跃迁曲线:深度学习时代,芯片算力量级是TFLOPS,单机八卡,集群百卡到千卡,功耗千瓦级。生成式AI时代,芯片跳到PFLOPS,超节点架构,万卡集群,功耗兆瓦级。而现在进入智能体与具身智能时代,芯片算力到数十PFLOPS,千卡超节点,数十万卡集群,功耗直接蹦到吉瓦级——一个吉瓦能供一个小城市的用电。
报告给出了2026算力产业十大趋势,挑了五个最值得关注的:异构算力架构从"CPU+GPU"向"CPU+GPU+XPU"多元演进;超节点与高速互联成为构建新型算力基础设施的关键;多智能体框架("龙虾"等)带动AI应用从交互智能迈向执行智能,催生新的推理算力需求;算力呈现"云-边-端"协同趋势;新能源推动算力中心能源供给变革——风光储一体化、核能、氢能成为低碳算力的方向。还有两个有意思的:太空算力有望成为超智融合的新型基础设施,词元消耗量将成为衡量一国智能化发展水平的重要指标。
报告把AI算力消耗拆成了三个清晰阶段:数据准备阶段(采集、清洗、标注)需要数十到数百卡算力;模型训练阶段(预训练、微调)需要万卡级算力;模型推理阶段(预填充、解码生成)需要千卡级算力。报告特别指出:词元(Token)消耗量正在成为衡量智能化的新指标——大模型每处理一个token、每生成一个token、每多跑一次推理,都在直接消耗算力和电力。从1.0到70B再到万亿参数的超大模型,算力需求增长不是线性的,是跳级的。