AI發展所需關鍵供應不足，再加上華盛頓對中國的技術限制措施，突顯了對一個統一的國內市場的需求 呼吁北京增加對計算產業的財政支持，并培養更多人才以提升全國服務

根據分析人士和工業報告的說法，北京需要解決計算力建設的不足，并協調地區和產業資源，以建立全國性網絡。

這種反思是在北京積極推動未來產業的關鍵基礎設施，以在OpenAI的ChatGPT和新發布的文本到視頻模型Sora將世界帶入人工智能新時代之后，縮小與美國的差距之際出現的。

中國在集成計算能力方面僅次于美國，目標是到2025年將計算能力提高一半。但人們對一個片段化的市場、人工智能開發的供應不足以及在美國對高性能芯片實施禁令的情況下開發本土計算力的困難產生了擔憂。

“我們尚未建立起一個標準和包容的統一市場。我們還面臨著計算力短缺和低效利用之間的困境，”中國信息通信研究院（CAICT）院長于曉輝在周一接受新華社采訪時如是說道。

根據國際數據公司（IDC）發布的數據，中國公共計算投資的增長率從2019年的66.55%下降到2023年上半年的13.2%。

公共計算服務可以通過消除購買或維護計算基礎設施的需求，為企業、政府和個人節省成本。

與此同時，據美國咨詢公司Gartner稱，由私營企業和地方政府主要支持的數據中心的份額從2020年的5.3%增加到了2023年的20.7%。

根據《財經雜志》3月初的一篇文章，在中國，由于對數據安全的擔憂，地方政府或公司通常選擇在本地部署私有計算平臺，與美國的模式專注于公共云服務形成對比。

“計算力的碎片化將增加企業培訓AI模型的成本，這不利于中國AI產業的發展，”單光存說道。

北京計劃到明年年底將中國的AI計算力份額從2023年年中的25.4%提高到35%。

另一方面，2022年數據中心的容量利用率僅為38%，遠低于全球60%的水平，中國工程院表示。

中國工程院在6月承認，中國正面臨“極大的計算能力差距”挑戰，尤其是在AI計算方面。

它表示，該國缺乏一個統一和開放的平臺，用于在地方計算中心之間共享計算資源和操作性，阻礙了大量數據在地區之間的有效流動。

行業內部人士還表示，混亂的競爭和不協調的地方投資也可能損害國家的趕超努力。

“許多地方政府在制定經濟規劃時沒有考慮自己的相對競爭力，”上海交通大學國家經濟研究所所長陸銘本月早些時候告訴上海《澎湃新聞》。“有些地方缺乏建立數字經濟生態系統的意識。”

官方媒體證券日報上周警告說，隨著食品生產商和紡織品制造商也進軍人工智能行業，“（這些公司）面臨著巨額初期投資的壓力，同時還要考慮計算力轉化為現金的緩慢速度以及下游應用領域發展階段的不確定性，”它說。“他們需要在其容量規劃中投資于計算行業，并經過慎重考慮。”

在技術限制加劇的情況下，華盛頓限制了中國獲得高性能芯片的途徑，而這些芯片對于AI和模型訓練至關重要。

“中國在過去十年適應了美國英偉達芯片創造的計算生態系統。隨著芯片禁令的實施，所有這些努力都破滅了。這就像要求長期使用Windows的用戶突然切換到國產的計算機系統一樣——這兩種系統不兼容，”深圳智能計算行業的技術顧問李陽偉表示。

因此，中國迫切需要提出一種本土化的計算力系統。為此，需要其人工智能行業領軍企業共同設計這樣的平臺，分析人士表示。

北航大學的單教授呼吁中國領先的科技公司共同行動，形成一個國內工業生態系統，政府應該引導這種合作。

“形成國家計算服務的最佳方式仍然是讓科技巨頭合作，北京需要找出如何在不損害公司利益的情況下引導這種合作，因為這些科技巨頭在同一個市場上也是競爭對手，”他說。

根據中國信息通信研究院7月發布的報告，超過80%的中國計算力提供商表示，由于缺乏統一的計算標準，造成的損失占其成本的10%以上。

在過去三年中，中國的AI芯片類型增加了五倍多，但與不同芯片兼容的計算力公司少于100家，這嚴重制約了計算力的應用，報告稱。