本報記者 劉歡
隨著人工智能技術迅猛發展,算力作為核心基礎設施正成為驅動創新的關鍵力量。在此背景下,各地政府密集推出算力券相關政策,旨在降低企業算力使用成本,推動人工智能產業集聚與創新發展。
8月28日,貴州省人民政府辦公廳發布《貴州省鼓勵數據產業發展的若干政策(試行)》提出,“加大貴州算力品牌宣傳力度,提升貴州算力服務能力。發放‘算力券’,支持降低企業算力使用成本,促進大模型訓練、適配,吸引全球使用貴州算力資源”。
事實上,自今年起,成都、上海、蕪湖、天津、武漢、杭州、昆明等多地已陸續發放或計劃發放“算力券”,呈現出政策推廣的加速態勢。
“人工智能產業高度依賴算力支撐,尤其是中小企業在研發大模型時往往面臨高昂的算力成本,這直接制約了其技術創新與產業參與度。”蘇商銀行特約研究員武澤偉接受《證券日報》記者采訪時表示,“政府通過發放算力券可有效減輕企業負擔,激發研發積極性,同時推動算力基礎設施向規模化、高效化發展,助力區域打造算力品牌,吸引全球資源落地,形成產業生態閉環,從而在數字經濟競爭中占據先機。”
真金白銀支持智能算力產業發展
當前,算力資源短缺和使用成本高是企業,尤其是中小科技企業面臨的主要瓶頸。各地政府積極應對,通過算力券形式對企業在算力購買、租賃等方面提供資金支持,既緩解了企業的研發壓力,也促進了算力資源的集約化利用。
從今年已出臺的政策來看,多地明確了高額補貼與具體措施。例如,成都市人民政府辦公廳發布的《成都市打造人工智能產業發展新高地若干政策》提出,鼓勵優質算力普惠供給,每年發放不超過1億元算力券,用于支持算力服務機構為算力需求方提供高質量算力服務。算力券最高可抵扣不超過60%的算力購買費用,每家算力需求方每年累計可領取最高500萬元算力券。
上海市經濟信息化委發布的《上海市進一步擴大人工智能應用的若干措施》指出,降低智能算力使用成本,發放6億元算力券,加強算力調度平臺建設,體系化支持企業研發和應用大模型,加快大模型生態空間集聚。對租用智能算力的主體,市級給予最高30%租金補貼,并推薦申報國家智能券補貼,按照“補早補小”原則,市區協同給予最多1年、最高100%的租金補貼。對自主智能算力設施部署項目,給予最高10%建設支持,加速培育人工智能自主生態。
薩摩耶云科技集團首席經濟學家鄭磊向《證券日報》記者表示:“算力是數字經濟的新質生產力,直接決定人工智能、智能制造等高端產業的競爭力。各地區都在加大投資,構建全國一體化算力網,為高質量發展提供堅實的新基礎設施基座。”
國家層面也在積極布局。國家發展改革委創新和高技術發展司副司長張鎧麟在8月29日的新聞發布會上表示,將發揮好政府投資引導帶動作用,用好“兩重”“兩新”政策、中央預算內投資、地方政府專項債券等,支持人工智能發展,將發放算力券等推動降低創新主體研發使用成本。
河南澤槿律師事務所主任付建向記者表示:“在多地陸續推出算力券政策的支持下,算力行業將迎來快速發展。一方面,算力需求將持續增長,推動數據中心、智算中心等基礎設施的擴容和效能提升;另一方面,行業競爭將加劇,促使企業優化服務、降低成本,提升算力資源的普惠性和可用性。此外,政策將帶動算力與人工智能、大數據等技術的深度融合,加速行業應用落地,推動算力服務向智能化、綠色化方向發展。”
產業鏈上市公司加速布局
中國商業經濟學會副會長宋向清向《證券日報》記者表示:“隨著數字經濟的持續發展,算力市場規模將不斷擴大。據預測,到2025年中國智能算力占比將達到35%,未來幾年全球算力市場規模也將突破千億元,有望成為推動經濟增長和產業升級的重要力量。”
《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,大模型和生成式人工智能推高算力需求,中國智能算力增速高于預期。2024年,中國智能算力規模達725.3百億億次/秒(EFLOPS),同比增長74.1%;2026年,中國智能算力規模將達到1460.3 EFLOPS,為2024年的兩倍。
面對政策與市場的雙重機遇,產業鏈各環節上市公司正加速布局,以期在高速增長的算力市場中搶占高地,構建核心競爭力。
嘉環科技股份有限公司相關負責人表示,公司已在南京、合肥、青島、無錫等多省市地區落地并提供AI智算中心、AI+政務云、AI+工業軟件中心等建設及運營服務,成功中標沈陽人工智能計算中心三期擴容等項目。新能源企業甘肅金剛光伏股份有限公司下屬孫公司北京金剛數海智算科技有限公司今年6月份簽訂了智算中心多元算力服務項目,合同含稅總金額3.99億元,服務期限為5年。
硬件方面,四川東材科技集團股份有限公司的高速樹脂材料訂單飽滿,相關材料被廣泛應用于新一代服務器、高端算力等領域的PCB基板環節。安全服務商亞信安全科技股份有限公司深度參與全國一體化大數據中心算力樞紐建設,形成集群算力調度+兩級協同的“數盾”體系建設方案,全面保障算力安全。
“企業需從技術、生態與應用三個維度布局以抓住機遇。技術上應強化自主創新,聚焦AI芯片、服務器、液冷解決方案等核心環節,突破高性能算力瓶頸并降低對外依賴。生態上應積極參與產融合作與算力平臺建設,通過政策紅利降低研發成本,同時深化與高校、研究機構的協同創新。應用上則需加速人工智能與垂直行業的融合,開發具有行業特色的解決方案,實現從算力資源使用方到輸出方的角色轉變,最終在市場競爭中占據主動并實現商業價值閉環。”武澤偉向記者表示。
(編輯 喬川川)
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