智算中心在全國各地陸續建立，卻不幸陷入了諸多困境。不論是國內的還是依賴英偉達的設施，閑置和虧損都成為了明顯的難題。政府已經注意到了這個問題，那么，我們是否應該重新考慮智算中心的布局和發展步伐？

智算中心的閑置現狀

多地智算中心建設初期便顯現出閑置問題。一些城市不惜投入巨資建設，動用了眾多資源。然而，由于種種原因，這些智算中心設備多數時間閑置，未能充分發揮效用。觀察運營主體，雖然投入了大量資金，卻因業務量不足而出現虧損，部分運營主體甚至陷入收支不平衡的困境。

各地情況不一，有的地方因能耗指標等原因與供應商協商耗時過長，建設進度因而緩慢；另一些地方雖然建設迅速，卻因需求不足而虧損嚴重，這些問題亟需解決，高層也開始重視這一問題。

算力需求的不平衡

大模型的算力需求情形相對復雜。在超大規模大模型訓練方面，算力供應明顯不足。然而，在其他大模型的算力需求上，情況并非緊急。眾多企業實際上能夠采用國產AI芯片，無需依賴最新的英偉達GPU。綜合考慮成本、價格以及易用性等因素，當前形勢下，企業有其他選擇。

不少企業在多種場合下會選用消費級顯卡，這樣做既減少了開支，又能夠滿足使用需求。消費者可以觀察到，并非所有情況下都必須追求最頂級的設備，這種選擇是企業根據自身需要做出的考量。

網絡與調度的難題

網絡對大模型有了全新的要求。以往未曾出現如此需求模式，因此目前尚無完全成熟的網絡解決方案。各種網絡方案正邊探索邊實施。實際上，網絡技術對智算中心的規模構建起著決定性的影響。

然而，當算力集群規模較小時，網絡處理相對簡單，但規模與效率難以兼顧。為此，我們亟需一種高靈活度的計算任務調度策略，以提升資源利用率，并使算力價格更為公道。然而，要實現這一目標，必須攻克眾多技術難關。

海外生態體系依賴

我國智算中心普遍依賴海外生態體系。目前看來，還需大約三到五年的時間來過渡。若此刻盲目加快智算中心的建設步伐，必將造成嚴重資源浪費。類似的情況，許多企業囤積英偉達卡，卻缺少構建智算中心所需的網絡、調度及運維能力，結果只能是算力被浪費。

我國在智算中心技術領域與國外相比還有較大差距，目前我們正處于依賴階段，要想實現完全自給自足尚有難度。然而，行動的起點應當從現在開始。

運營管理的欠缺

智算中心的運營管理現狀并不理想。其中，專業技術人才的短缺和高效管理團隊的缺失，都可能導致一系列問題。若缺乏相應的人才支持，智算中心的設備效能恐難得到充分發揮。

現實中有一個鮮明的例子，那就是設備閑置和資源浪費的現象時有發生。這就像擁有了精良的武器卻無人能駕馭，智算中心雖然配備了強大的設備和卓越的性能，卻因缺乏人才而無法充分發揮其潛力。

政策調整的新導向

從政策的角度來看，政府對智算中心的要求如今更為嚴格。以往，只要建成即可，但如今，從建設之初就必須考慮選擇合適的運營方，或者選擇建設與運營相結合的模式。這一做法旨在提升算力的利用率。

當前市場狀況下，眾多大型模型制造商削減了預訓練規模，那些以往熱衷于囤積算力的企業，如今亦無需大量租用外部算力。在這種背景下，智算中心唯有拓展推理應用場景，落地更多實際應用，并使終端用戶更加分散，方能更有利于市場的整體健康發展。那么，大家覺得智算中心應如何突破這一困境？期待大家的分享與點贊，共同探討。