“并行算網(wǎng)已接入62個算力中心，已累計輸出超200億核時、近2億卡時。”

作者丨劉伊倫

編輯丨包永剛

2025年12月12-13日，第八屆GAIR全球人工智能與機器人大會在深圳·博林天瑞喜來登酒店正式啟幕。

作為AI 產(chǎn)學研投界的標桿盛會，GAIR自2016年創(chuàng)辦以來，始終堅守“傳承+創(chuàng)新”內核，始終致力于連接技術前沿與產(chǎn)業(yè)實踐。

在人工智能逐步成為國家競爭核心變量的當下，算力正以前所未有的速度重塑技術路徑與產(chǎn)業(yè)結構。13日舉辦的「AI 算力新十年」專場聚焦智能體系的底層核心——算力，從架構演進、生態(tài)構建到產(chǎn)業(yè)化落地展開系統(tǒng)討論，試圖為未來十年的中國AI產(chǎn)業(yè)，厘清關鍵變量與發(fā)展方向。

并行科技副總裁、AI聯(lián)合創(chuàng)始人趙鴻冰在「AI 算力新十年」論壇發(fā)表了主題為《基于用戶視角的算力服務及算網(wǎng)服務》的演講。

歷經(jīng)18年超算領域深耕，并行科技見證并參與了中國算力市場的演進。當前，算力市場呈現(xiàn)多場景、多業(yè)態(tài)的爆發(fā)式增長，從尖端超算到智算形態(tài)，從算力租賃到算力網(wǎng)絡，行業(yè)生態(tài)日趨多元；與此同時，大模型技術的快速迭代，也對算力的可用性、高效性與性價比提出了更高要求。

在這樣的背景下，從用戶視角構建算力服務體系、通過算力網(wǎng)絡實現(xiàn)資源的高效整合與調度，以及應對推理需求爆發(fā)帶來的產(chǎn)業(yè)變革，成為算力行業(yè)亟待解決的核心問題。

趙鴻冰在演講中指出，當前算力市場已形成四大核心業(yè)態(tài)：算力租賃作為最基礎的形態(tài)，以“裸金屬”算力資源長期交付用戶且不參與后續(xù)應用；算力服務聚焦用戶終端需求的“最后一公里”，核心是按需提供精準適配業(yè)務場景的算力支持；算力運營則依靠復雜調度平臺統(tǒng)籌管理資源，實現(xiàn)算力的高效分配與運營；而算力網(wǎng)絡作為更高維度的形態(tài)，通過納管多個算力平臺形成廣泛覆蓋的網(wǎng)絡，達成跨平臺整體調度。

為此，并行科技推出“廠網(wǎng)結合”模式：“廠”即公司投入大量資金建設的萬卡集群等重資產(chǎn)布局，“網(wǎng)”則是通過輕資產(chǎn)擴張連接國內47個智算中心與15個超算中心，該算力網(wǎng)絡可調度200萬CPU核心、5萬多張GPU卡，服務超16萬用戶，商業(yè)化輸出累計超200億核時、近2億卡時。

在算力資源適配方面，他強調“沒有絕對最優(yōu)的算力資源，只有最適配的選擇”：例如在B200集群實測中發(fā)現(xiàn)，雖B200性能領先，但針對某具身智能客戶需求，H200性價比更優(yōu)。

基于18年行業(yè)經(jīng)驗與數(shù)據(jù)積累，并行科技構建的算力性能預測模型，在小規(guī)模場景下預測誤差可控制在2%以內，中大規(guī)模場景下誤差也僅為個位數(shù)，能有效支撐用戶資源選型決策。在大規(guī)模推理場景中，消費級顯卡5090作為“性價比之王”，成為多數(shù)客戶的首選。（作者長期關注算力與芯片產(chǎn)業(yè)，歡迎添加微信YONGGANLL6662交流更多信息。）

這些思考與經(jīng)驗，均來自并行科技服務16萬用戶的真實市場沉淀，其打造的算力網(wǎng)絡已實現(xiàn)全國范圍內的資源調度與商業(yè)化輸出，希望能為算力行業(yè)的發(fā)展提供可借鑒的思路。

演講結束后，雷峰網(wǎng)與趙鴻冰就演講中提及的“算力網(wǎng)絡”、“推理需求”等關鍵議題，進行了更深入的探討。以下是雷峰網(wǎng)在不改原意的基礎上，根據(jù)對話過程做的整理與編輯：

01

對話環(huán)節(jié)

雷峰網(wǎng)：您提到算力規(guī)模年復合增長率達到52.3%，當前市場已投入大量資本用于AI基建，為何算力規(guī)模仍能保持高速增長，背后的主要推動力是什么？如何看待市場討論的“算力泡沫”這一說法？

趙鴻冰：人工智能是全球競爭的制高點，將成為未來數(shù)年乃至數(shù)十年發(fā)展的核心驅動力。一場革命性的產(chǎn)業(yè)變革，需要足夠的時間與周期來完成生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系的重構，這個過程并不會一蹴而就。當前市場對 “算力泡沫” 的質疑，核心在于AI投入尚未形成大面積的商業(yè)閉環(huán)。但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來看，每一次重大技術革命都需要經(jīng)歷投入期、探索期才能進入收獲期，算力是否為泡沫，時間會給出最終答案。

另一方面，在當前的全球競爭格局下，頭部科技企業(yè)普遍對AI賽道抱有FOMO情緒。相較于因過度謹慎、投入滯后而錯失行業(yè)發(fā)展窗口期的代價，適度超前的算力基建投入可能獲得更可期的未來。

雷峰網(wǎng)：您在演講中提到算力網(wǎng)絡，并行算網(wǎng)對接入的算力資源有什么要求？算網(wǎng)本質是資源整合工作，勢必會面臨諸多利益分配問題，這些問題如何解決？

趙鴻冰：并行科技已經(jīng)打造了一套成熟的算力資源接入標準體系。我們會根據(jù)資源的規(guī)模類型、調度能力、完善程度等多個維度，對擬接入的算力資源進行分級定義，這套標準就像“插銷與插座”的匹配規(guī)則，能夠實現(xiàn)算力資源的快速接入與網(wǎng)絡化輸出。資源接入周期沒有固定標準，若資源本身完全符合標準，可直接接入；若需要改造，并行科技會協(xié)助完成標準適配，整體周期通常較短。

關于利益分配，并行科技的商業(yè)模式早已定義清晰，核心是以價值分層驅動利益分配。整個算力服務產(chǎn)業(yè)鏈可以拆解為多個價值環(huán)節(jié)：最前端是面向最終用戶的市場推廣、銷售對接與方案設計，這需要鐵三角組織中的銷售負責人、方案負責人共同完成，解決客戶的商務與技術需求；往下是產(chǎn)品平臺層，需要具備賬號開通、算力調度、計量計費、報告輸出等核心能力，這是算網(wǎng)運營的核心支撐；再往下是售后服務層，我們建立了7×24小時5分鐘響應的保障體系，常規(guī)問題由一線工程師解決，疑難問題由二線、三線工程師分層處理，確保客戶業(yè)務穩(wěn)定運行；最底層則是服務器重資產(chǎn)投資與IDC托管的價值。

在算網(wǎng)合作中，我們會根據(jù)合作伙伴的優(yōu)勢，匹配對應的價值環(huán)節(jié)。比如有的合作伙伴擁有IDC和服務器資源，就可以獲取底層兩部分價值；若合作伙伴同時具備前端銷售推廣能力，就可以分得前端與底層價值，并行科技則主要獲取平臺調度與售后服務的價值。整個價值分配邏輯清晰，能夠保障各方的合理收益。

雷峰網(wǎng)：異構算力（CPU/GPU/DCU 混合部署）虛擬化過程中，算力會面臨損耗，如何優(yōu)化虛擬化層開銷？

趙鴻冰：關于異構算力虛擬化損耗的問題，當前主流的算力調度形態(tài)包括裸金屬、高性能集群、云主機和容器。不同形態(tài)適配不同的客戶場景：如果客戶有極致性能需求，直接采用裸金屬或高性能集群即可規(guī)避虛擬化損耗；虛擬化損耗主要體現(xiàn)在云主機形態(tài)中。

超級計算的核心邏輯不是切割算力單元，而是將更多小單元連接起來形成大規(guī)模并行計算的算力。對于有小粒度算力需求的場景，需要虛擬化切割時，容器是最優(yōu)選擇，容器技術幾乎可以實現(xiàn)零虛擬化損耗，是解決虛擬化損耗的主流方案。

雷峰網(wǎng)：行業(yè)內普遍將殺手級應用的誕生、推理需求的爆發(fā)，視作破解算力閑置困局的關鍵抓手，也將其視為下一波算力需求增長的核心引擎。您如何判斷推理需求全面爆發(fā)的時間節(jié)點與演進節(jié)奏？

趙鴻冰：當前市場已經(jīng)顯現(xiàn)出明確的信號，以OpenAI為例，2025年預估營收將達到130億美元，這正是推理業(yè)務規(guī)?；l(fā)展的直接體現(xiàn)。并行科技服務的眾多大客戶，也已經(jīng)進入推理業(yè)務落地階段，整個行業(yè)正朝著推理需求爆發(fā)的方向邁進。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來看，技術研發(fā)不能無限制推進，最終必然要走向產(chǎn)業(yè)化落地，創(chuàng)造社會價值并形成商業(yè)閉環(huán)，推理需求的爆發(fā)是這一趨勢的必然結果。國產(chǎn)芯片在當前階段也可以通過更多地滿足推理場景需求，來推動自身業(yè)務的發(fā)展。

雷峰網(wǎng)：推理需求成為算力產(chǎn)業(yè)主流需求后，將對當前的算力基建布局、技術路徑選擇及商業(yè)模式帶來哪些影響？您認為AI Infra公司未來最重要的迭代方向是什么？

趙鴻冰：推理需求成為主流后，算力產(chǎn)業(yè)的各個環(huán)節(jié)都將迎來顯著變化。在訓練時代，算力競爭的核心是大規(guī)模集群的可靠性與穩(wěn)定性，需要通過并行框架優(yōu)化、checkpoint機制等技術手段，保障模型訓練高效完成。而到了推理時代，除了可靠性與穩(wěn)定性的基礎要求外，市場對算力提出了新的核心訴求：一是更大規(guī)模的彈性資源調度能力，需要支撐應用隨時爆發(fā)的算力需求；二是更精細的資源匹配能力，因為推理與訓練的應用特征差異顯著，比如 DeepSeek的推理過程分為P階段和D階段，兩個階段的計算與訪存敏感特征完全不同，必須針對性匹配算力資源。

對于AI Infra公司而言，未來最重要的迭代方向是緊跟客戶需求場景，持續(xù)升級產(chǎn)品與服務。不論迭代技術會帶來多高的成本，你都要跟，這是一個商業(yè)化的問題，不是一個技術的問題。

雷峰網(wǎng)：今年超節(jié)點這一產(chǎn)品形態(tài)非?；馃?，超節(jié)點通過高密度集成和高速互聯(lián)，在通信時延、硬件協(xié)同效率上有顯著提升，您認為這種硬件層面的優(yōu)化，是否會壓縮軟件側的算力優(yōu)化空間？這個產(chǎn)品形態(tài)主要是為了解決什么問題？

趙鴻冰：并行科技深耕算力服務18年，我們認為無論是超算還是智算，本質都是為了更快地完成計算任務，計算過程中涉及的數(shù)據(jù)搬運與節(jié)點通信，都是額外的性能開銷，超節(jié)點的核心目標也是通過高密度集成與高速互聯(lián)，降低這些開銷，提升數(shù)據(jù)傳輸與通信效率。

從本質上講，超節(jié)點就是一個小型化的超級計算機。硬件層面的優(yōu)化，并不會壓縮軟件側的優(yōu)化空間，反而需要軟硬協(xié)同才能發(fā)揮最大價值。一臺性能優(yōu)異的超節(jié)點，必須搭配優(yōu)秀的軟件調度與優(yōu)化能力，才能充分壓榨硬件性能。硬件架構的升級是順應產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向的必然選擇，軟件則需要同步迭代，實現(xiàn)對硬件的高效駕馭。

雷峰網(wǎng)：那么是否可以理解為，具備超算技術積累的企業(yè)，更容易獲得超節(jié)點的能力？

趙鴻冰：確實如此，超節(jié)點的技術邏輯與超算一脈相承。國外在智算領域的布局，本質上也是在構建超級計算機，比如Stargate等，在描述上也是在建設超算。超節(jié)點與傳統(tǒng)超算的核心共性，都是通過優(yōu)化卡間互聯(lián)、節(jié)點間互聯(lián)，實現(xiàn)大規(guī)模并行計算。

區(qū)別在于，超節(jié)點的規(guī)模遠小于傳統(tǒng)超算，傳統(tǒng)超算動輒需要上萬個、甚至數(shù)萬個節(jié)點，而超節(jié)點更偏向于小型化集群，比如英偉達的NVL72、華為384超節(jié)點，本質上都是小型超級計算機。

02

演講全文

演講完整視頻，詳見鏈接：https://youtu.be/acn8RLPTqHs

以下是趙鴻冰演講的精彩內容，雷峰網(wǎng)作了不改變原意的整理與編輯：

大家好，今天我想和大家分享并行科技在算力服務與算網(wǎng)服務領域的實踐探索與心得。并行科技深耕算力行業(yè)18年，以超算業(yè)務起家，在長期的發(fā)展過程中，我們從超算視角出發(fā)，基于客戶畫像與產(chǎn)品定位兩個維度，對當前的算力市場進行了劃分。

算力市場的第一類場景，是以我國“天河”超級計算機為代表的尖端超算領域。2010年，天河超級計算機躋身全球超算500強首位，這類超算主要面向國家重大科技攻關項目的研發(fā)工作，其核心特征是需要十萬核、百萬核甚至更大規(guī)模算力支撐。

第二類場景是通用超算領域，并行科技對這一領域的發(fā)展起到了核心推動作用。與尖端超算不同，通用超算面向的主要場景之一是高校師生的日常教學與科研需求，算力需求集中在萬核以下，以千核甚至幾十核為主，這是并行科技的主戰(zhàn)場之一。

第三類場景是業(yè)務超算領域，主要服務于企業(yè)的業(yè)務模擬仿真需求，這類算力應用通常是企業(yè)生產(chǎn)流程中的關鍵環(huán)節(jié)。

第四類場景就是2016年以來，伴隨大模型技術爆發(fā)而興起的智算形態(tài)，其核心計算載體為GPU加速卡。從技術指標來看，前三類超算場景的核心需求是高精度計算，普遍要求FP64雙精度，最低也需達到FP32精度；而智算場景的計算精度則大幅降低，以FP16、FP8甚至FP4為主，當前智算也是整個算力市場中增長最快的板塊。

近兩年，算力市場迎來爆發(fā)式增長，各類參與者紛紛入局。從業(yè)態(tài)形態(tài)來看，當前算力市場可分為四大類型：

1. 算力租賃：這是最基礎的算力服務形態(tài)，相當于將“裸金屬”算力資源長期交付給用戶，用戶可自主支配算力用途，算力提供方不參與后續(xù)的應用環(huán)節(jié)。

2. 算力服務：這是面向用戶終端需求的“最后一公里”服務，核心是按需提供算力支持，精準匹配用戶的實際業(yè)務場景。

3. 算力運營：其核心是構建一個復雜的調度平臺，通過對算力資源的統(tǒng)籌管理，實現(xiàn)算力的高效分配與運營。

4. 算力網(wǎng)絡：這是更高維度的算力服務形態(tài)，通過將多個算力平臺納入統(tǒng)一管理，形成一張覆蓋廣泛的算力網(wǎng)絡，實現(xiàn)跨平臺的整體調度。

這四類業(yè)態(tài)，清晰勾勒出當前算力服務與算力網(wǎng)絡的市場全貌。

并行科技的經(jīng)營核心理念，始終立足于用戶視角。我們認為，從算力需求方的角度出發(fā)，用戶的核心訴求可以歸結為三點：第一是可用，即需要有穩(wěn)定的算力資源供應，且能夠有效支撐業(yè)務運行；第二是好用，算力資源不僅要 “跑起來”，更要具備高效的運行性能；第三是降本，要降低用戶的算力使用門檻，以高性價比滿足需求，尤其是大模型訓練這類高門檻的算力應用，性價比更是關鍵考量因素。

“可用、好用、降本”是用戶的核心剛需，并行科技的所有產(chǎn)品平臺，均圍繞這三大需求展開設計。

在大模型時代，不同類型的客戶對算力產(chǎn)品平臺有著差異化的需求。例如，基模訓練場景中，受DeepSeek的影響，僅有少數(shù)企業(yè)需要大規(guī)模的算力集群；而垂類模型的研發(fā)場景，則覆蓋了更為龐大的用戶群體，這類需求可以通過標準化、高適配性的產(chǎn)品型平臺來滿足。

并行科技的特色經(jīng)營模式，是基于算力網(wǎng)絡的輕資產(chǎn)運營模式，其核心邏輯是“廠網(wǎng)結合”。其中，“廠”代表并行科技的重資產(chǎn)布局，我們已投入大量資金，建設了萬卡集群；而“網(wǎng)”則是我們的核心發(fā)展策略，通過輕資產(chǎn)擴張的方式，更多地把已建或在建的算力產(chǎn)能更大化的發(fā)揮出社會效益，并行科技已連接國內47個智算中心與15個超算中心，總計62個算力節(jié)點。

目前，我們的算力網(wǎng)絡可調度資源總量達到200多萬CPU核心、5萬多張GPU卡，服務用戶規(guī)模突破16萬，業(yè)務布局覆蓋全國，商業(yè)化輸出總量累計超200億核時、近2億卡時，在算力服務企業(yè)中位居第一。

從技術層面來看，并行科技的核心競爭力源于18年積累的行業(yè)數(shù)據(jù)與技術沉淀。我們的算力網(wǎng)絡服務模式覆蓋了包括行業(yè)大模型研發(fā)、文生文、文生視頻、AI for Science等在內的多元用戶場景，基于海量用戶的行業(yè)運行特征大數(shù)據(jù)，能夠快速為用戶提供精準的資源選型匹配服務。

以具身智能場景為例，并行科技在中原區(qū)域合作了全國首套2000卡級別的全球性能最先進的智算算力集群，這也是目前全球能夠量產(chǎn)的性能領先的算力資源。我們會針對客戶的具體應用場景開展類似CT掃描的特征分析，輸出GPU利用率、FP16與FP8精度下的運行性能等量化數(shù)據(jù)，以此判斷算力資源的實際使用效率。

算力的本質在于“更快地完成計算”，充分釋放GPU等硬件的性能優(yōu)勢。

我們發(fā)現(xiàn)，盡管B200的性能表現(xiàn)領先，但針對某一具身智能客戶的需求，H200的性價比更具優(yōu)勢。這一結論也印證了資源選型的重要性：沒有絕對最優(yōu)的算力資源，只有最適配的選擇。

基于歷史經(jīng)驗與數(shù)據(jù)積累，并行科技構建了算力性能預測模型，輸入相關參數(shù)后，即可有效預測算力的性能加速效果。該模型在小規(guī)模算力場景下的預測誤差可控制在2%以內，中大規(guī)模場景下的誤差也僅為個位數(shù)，足以支撐用戶的資源選型決策。此外，在大規(guī)模推理場景中，消費級顯卡5090是當前的性價比之王，成為多數(shù)客戶的首選。

隨著DeepSeek的爆火，MaaS（模型即服務）模式迅速崛起，有觀點認為Token將成為未來算力市場的核心要素，并行科技也已布局MaaS平臺，緊跟行業(yè)發(fā)展趨勢。

值得一提的是，并行科技專門設立了國產(chǎn)事業(yè)部，在國產(chǎn)算力資源的適配與應用方面持續(xù)發(fā)力。例如，華為昇騰910B在部分適配場景中，性能可與A100比肩，且在價格具備優(yōu)勢的情況下，能夠為用戶提供更高的性價比選擇。

最后，我想簡要介紹并行科技的市場地位與客戶布局。

在客戶群體方面，國內前四五百所頭部高校均是我們的核心客群。以清華大學為例，并行科技與清華開展校級合作，為全校6萬余名師生提供算力支持，以更好開展AI的探索研究。目前，我們與復旦大學、中國計算機學會（CCF）的合作也已推進至第二期，取得了良好的成效，使更多高校的師生和科研機構的研究員們享用到普惠的算力。

除高校外，科研機構是并行科技的另一大核心客群，中科院旗下數(shù)百家有算力需求的研究所，均已納入我們的精準服務體系。在企業(yè)端，美的、三一重工、比亞迪、小鵬匯天等知名企業(yè)，以及智譜 等 AI 領域的標桿企業(yè)，也都是并行科技的重要客戶。

毋庸置疑，AI將是驅動未來數(shù)年乃至數(shù)十年產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心引擎，而算力則是這一進程中的關鍵基石。有專家將算力比作“水電”，這一比喻十分貼切，如同水電支撐社會生產(chǎn)生活一樣，算力已成為數(shù)字經(jīng)濟時代的基礎設施。相關報告顯示，算力指數(shù)每增長1個百分點，將帶動GDP實現(xiàn)千億級別的提升。

未來，并行科技愿與行業(yè)同仁攜手并行，以優(yōu)質的算力服務與算網(wǎng)運營能力，助力科技強國建設。謝謝大家！