算力需求背景
- AI发展带动算力需求井喷，智能算力增速最快，占算力结构中增速最快的类型。
- 大模型、图像识别、自动驾驶等领域对高性能计算资源需求迫切。
- 智能算力需求占比接近60%，反映AI技术快速发展，未来算力市场潜力巨大。
- 2023年中国智能算力需求为6334MW，预计2028年将超过2万MW，年复合增长率超过60%。
算力调度平台
- 算力调度平台通过技术架构整合不同异构且碎片化的算力资源，提升资源利用率和效率。
- 平台架构分为服务器端（物理服务器）、中间层（控制中枢，核心软件技术层）和顶层（GPU客户端）。
- 平台核心价值：
- 解决资源碎片化和利用率低的问题。
- 降低用户成本，提供灵活性和弹性按需、高性价比的算力使用模式。
- 简化算力获取和管理复杂度，降低用户门槛。
算力调度平台规模化
- 政府订单是实现规模化发展的核心。
- 政府自建数据中心规模大，利用率低，可提供廉价算力资源。
- 政府算力供给规模大且稳定，平台无需进行过多资源整合。
- 赢得政府订单的关键：
- 提前铺垫，干预政府决策，影响标准制定。
- 切实满足政府核心价值点，如经济成本、社会效益、产业带动等。
- 政府核心需求：
- 建设算力资源，确保本地算力资源得到充分消化。
- 设计补贴机制，规模规避项目风险。
- 塑造合作模式，推动本地就业、产业升级、数字基建等。
- 战略性政府关系，构建专业政府关系团队，影响决策层。
- 优质算力平台的核心技术：
- 精粒度切片：将整块算力资源精准拆分为小单元，满足多样化需求。
- 易购算力兼容能力：兼容不同芯片架构，如英伟达GPU、华为升腾、天数之星等。
- 跨地区调度能力：整合不同地区算力资源，降低单一地区资源不足或故障风险。
- 实时监控和动态调度能力：实时跟踪客户算力使用状态，动态调整任务分配。
- 算力调度平台规模化的其他因素：
- 快速变现和达成目标。
- 客户类型丰富度，包括规模、需求差异、分层定价等。
- 生态合作，变成批发商，聚焦更高毛利的算力基础。
- 大客户需求，优先考虑靠近大客户的地域。
- 增值服务，捆绑销售存储、网络、数据库等服务。
总结
算力调度平台在AI发展带动算力需求井喷的背景下应运而生，其核心价值在于提升资源利用率和效率，降低用户成本，简化算力获取和管理。政府订单是实现规模化的核心，平台需要提前铺垫，干预政府决策，满足政府核心价值点。优质算力平台需要掌握精粒度切片、易购算力兼容能力、跨地区调度能力、实时监控和动态调度能力等核心技术。此外，客户类型丰富度、生态合作、大客户需求和增值服务等因素也对算力调度平台的规模化发展至关重要。
