中国智算产业：泡沫与应用断裂
智算产业瓶颈：算力泡沫与应用断裂
AI推理需求的暴增正在引发一场算力争夺战，然而，中国智算产业却面临着严重的供需错配问题和应用生态缺失。一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官指出，“产业链还并未形成闭环。”
进入2025年上半年，“推理”一词取代“预训练”，成为AI领域的新热词。无论是面向C端消费市场的图片生成，还是B端企业的智慧制造应用，推理需求的增长曲线都异常陡峭。以图像生成为例，假设每个活跃用户每日生成10张图片，所牵引的算力需求便可能达到百万P级别。若叠加文本、语音、视频等多模态交互，其需求量级更是难以估量。
华锐智算某高管表示，“车厂建设智算中心都是万P规模起步，而且我们的客户中除了大厂，有最多算力需求的就是车厂。” 然而，再将海量的推理需求与现有的算力泡沫联想到一起，故事就显得异常荒谬。
专家指出，当前的算力泡沫并非单纯由技术壁垒造成的。像这样海量的推理需求，需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化，比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟等等。同时，芯片问题也是一个不容忽视的因素。一位行业知情人士表示，一些国产卡和英伟达的差距还是比较大，它们自身表现发展不匀，同一品牌即使堆再多的卡也存在短板。这种“短板效应”意味着，即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群，如果短板问题得不到有效解决，整个集群的综合效能依然会受限，难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。
事实上，算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻，但许多深层次的算力需求未能得到有效满足，其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态，特别是L2层（即针对特定行业或场景的）垂类模型的严重缺口。
医疗产业就是一个需要填补巨大“窟窿”的领域。人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题，优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。而当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时，一个更根本的挑战浮出水面：如何构建可信医疗数据空间？
因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型，数据是关键前提。但问题是，必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的海量数据才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。某三甲医院信息科主任透露，其医院每年产生的500TB诊疗数据中，真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是，占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据，因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的"数据孤岛"中。
而像这样的断点无法解决，产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足。 显然，这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。
如今，市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁，他们还能组建专业的算法团队和行业专家团队，深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。与此同时，面对各种资源错配和算力利用率等问题，各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策，其中，“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。
只是对于当前阶段的中国智算产业而言，单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。如今，智算产业所需要的是“造血式”培育生态。
阅读本文之前，你最好先了解...
1. 中国智算产业发展现状: 文章开头就指出中国智算产业面临“供需错配”和“应用生态缺失”的困境，这背后反映了行业整体的发展阶段和面临的挑战。要理解文章的核心观点，需要对当前中国智算产业的现状有所了解。
2. AI推理与算力的关系: 文章重点阐述了AI推理需求的暴增是如何引发算力争夺战的，以及“推理”成为AI领域新热词的原因。你需要理解AI推理的需求特点、其对算力的依赖程度以及当前的技术局限性。
3. 算力泡沫与短板效应: 文章指出中国智算产业存在“算力泡沫”问题，并分析了技术壁垒和芯片瓶颈等原因导致的“短板效应”。你需要了解这些概念及其影响机制，才能深入理解文章所探讨的问题。
4. L2层垂类模型缺口与医疗数据难题: 文章将目光聚焦于应用生态层面，特别指出L2层（针对特定行业或场景的）垂类模型的严重缺口，以医疗产业为例，分析了如何构建可信医疗数据空间面临的挑战。你需要了解“垂类模型”的概念、不同类型AI模型的特点以及其应用场景，才能更好地理解文章提出的观点。
5. 智算服务商的新模式与政策扶持: 文章指出新型智算服务商正在崛起，他们不仅提供硬件和算力租赁，还具备算法开发和行业应用能力。同时，各地政府也在出台各种算力补贴政策来缓解资源错配问题。你需要了解这些新趋势和政策措施，才能全面理解中国智算产业未来的发展方向。
总结: 阅读本文需要对AI、算力、医疗等领域有一定的基础知识。同时，还需要思考中国智算产业面临的挑战和机遇，以及如何构建一个健康、可持续发展的生态系统。
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