智算中心建设已经风生水起。除了年初披露的一大批工程揭牌或者投运，进入三月，又有一批智算中心项目获得新进展。
又一批智算中心项目亮相
1.华南数谷智算中心投产，韶关迈入智能算力时代
3月11日，华南数谷智算中心投产仪式在韶关市武江区举行。这是韶关数据中心集群落地后首个投入运营的智算中心，同时也是粤港澳大湾区国家算力枢纽节点首批投入运营的智算中心之一，更是中国电子PKS体系国内首个信创数据中心示范项目。
依托大湾区国家算力枢纽节点的高质量网络优势和算力资源优势，该智算中心一期规划建设了16000P AI异构算力池，以算法和模型服务、数据服务、算力服务，为粤港澳大湾区的人工智能、大模型、自动驾驶等数字产业高质量发展赋能。
2.全疆首个：克拉玛依云计算智算中心启用
3月14日，全疆首个智算中心中国移动(克拉玛依)云计算智算中心在克拉玛依云计算产业园区启用。
该智算中心总投资5亿多元，总占地面积173亩，规划1.4万个机柜，是中国移动在新疆最大的数据中心，也是该公司在全疆的核心算力资源布局之一。
据悉，到2024年底，算力集群规模将达2023PFLOPS(每秒浮点运算次数)，成为西北地区规模最大的智算中心，对于科学研究、天气预测、大型工程模拟等要求高性能算力的领域发展至关重要。
3.打造“算力之城”，郑州再次迈出重要一步
3月16日，郑州人工智能计算中心揭牌。
目前尚不知当天揭牌的中心具体规模。依据此前信息，中原人工智能计算中心规划的算力规模是300P，其中一期已经建成规模为100P，而郑州人工智能计算中心极可能是相同项目或属其一部分，则可以推断其规模至少已经超过100P算力。但无论规模大小，郑州此举既顺应发展人工智能技术和计算产业的强烈需求，也对打造全国算力网络的产业聚集地产生很大的助推作用。
今年郑州市政府工作报告明确提出：聚焦打造“算力之城”，加快推进郑州人工智能计算中心等项目建设。
据悉，该计算中心将联手合作伙伴协助大模型客户进行模型测试和算力适配，为政务、视觉、教育、医疗等重点大模型应用场景赋能，并致力打造一个集数据处理、算法研发、模型训练、应用开发于一体的综合性算力平台，以强大的计算能力推动人工智能技术在经济社会各领域推广应用，赋能数字政府、智慧城市、智慧农业、智慧教育、智慧医疗等，为郑州市和河南省发展新质生产力提供有力支撑。
4.博大数据深圳前海智算中心开园， 算力规模空前
3月18日，博大数据深圳前海智算中心在深圳举行了开园仪式。该智算中心以其巨额投资和强大算力规模引人注目。
据透露，该智算中心的基础设施投资高达20亿元，总面积超过5万平方米。其整体规划容量约为15000个标准机柜，支持高功率深度定制。此外，该中心按照国家A级标准建设，一期可支持的算力规模达到40000P。这使得深圳前海智算中心成为深圳市在建规模、投入规模首屈一指的高等级智算中心。
在开园仪式上，博大数据深圳前海智算中心还成功举行了客户签约和战略签约仪式。
适度超前建设，全国一体化算力体系加快形成
随着新一代信息技术的飞速发展，特别是人工智能、大数据、云计算等领域的广泛应用，强大的数字基础设施和一体化的算力体系成为支撑经济社会全面数字化转型的基础和关键。
今年的政府工作报告提出“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系”，这一决策体现了国家层面对于数字经济长远发展的高度重视和战略前瞻性。
适度超前建设意味着在满足当前市场需求的同时，预先考虑到未来一段时间内技术进步和社会变革带来的新需求，避免基础设施建设滞后于时代发展，从而保持数字经济的竞争优势和持续创新能力。
正在全国范围内逐渐形成的一体化算力体系，无疑有助于打破地域限制，实现资源共享，提高整体运算效能，降低算力成本，同时也利于推动区域间的均衡发展，缩小数字鸿沟，为各行各业的数字化转型提供强大且稳定的算力支持。
显然，这一决策有利于稳固国家数字经济的基石，驱动科技创新，赋能产业升级，促进经济高质量发展。
智算中心建设，还需考虑这些问题
随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展以及5G商用普及，全社会对算力的需求呈现爆发式增长。据预测，我国算力规模将继续大幅度提升，包括通用算力和智能算力在内的市场规模迅速扩大，增速可达数倍甚至数百个百分点。伴随而来的智算中心建设风起云涌，难免这一系列新的挑战与需求变化：
1.更强的高性能计算能力和弹性扩展能力
针对人工智能大模型的发展，企业和研究机构对更高参数级别的大模型投入加大，导致算力需求增速显著，要求数据中心具备更强的高性能计算能力和弹性扩展能力。
2.绿色低碳转型压力
在能源转型背景下，智算中心需要更加注重节能减排，采用绿色电力，并提高能源利用效率。这涉及到预制模块化、高效冷却技术的采用，以及老旧数据中心的改造升级，以降低PUE并符合严格的碳排放标准。
3.市场环境变化
随着电力现货交易市场的开放，电价波动加剧，数据中心运营成本面临不确定性增大，需要通过数字化手段精细化管理电力消耗，同时探索多元化的能源供应策略，如储能技术和可再生能源的应用，并以安全、节省为基础尽量缩短建设周期，确保算力资源能够及时有效供给。
4.技术创新与架构升级
从传统的数据中心向智算中心转变，意味着要快速适应新技术，比如边缘计算、云网融合、分布式计算架构等，以支持实时处理、低延迟响应和大规模数据流的处理需求。
5.运维管理和安全性
在算力规模急剧扩大的同时，数据中心的运维管理复杂度大大提升，需要引入智能化运维工具和技术，保证设施稳定运行，同时加强数据安全防护，满足合规性和隐私保护要求。
综上，智算中心建设面临的挑战不仅在于如何满足爆炸性的算力需求增长，还在于如何实现可持续、高效、安全的新型智算中心建设和运维模式。
