据科智咨询统计，截至11月份，我国投产/在建智算中心总量已经超过500个。

　　据中国信通院，截至今年6月，智算同比增速超过65%。

　　据清华大学全球产业研究院测算，生成式 AI 计算和其他 AI 计算市场，将从2024年约54.66亿美元和约231.52亿美元，增长至2026年约109.88亿美元和约236.74亿美元。

　　智算中心市场需求广阔，建设可谓方兴未艾，但扎堆建设也带来隐忧，巨大的投资回报率如何，现在入场是否合理等成为市场关注焦点，而这需要了解智算中心设计建设、政策环境与市场情况，以此来判断成本、规范与收益。

　　设计建设

　　智算中心的选址、制冷方案、设备选用等均是在设计阶段设定的，设计或者改造方案与投入成本息息相关，同时也影响了将要面向的目标市场。

　　与传统数据中心相比，智算中心有着多个明显特征。如为了解决高密发展挑战、应对更为庞大的数据量，智算中心要求更为高效的制冷方式，需要进行冗余设计，这些均与成本挂钩，是进行投资建设时必须考虑的因素。绿色化发展是必要条件，如何实现低成本节能减碳同样是投资建设时关注的重点，预制化、模块化、智能运维等技术也因此得到更广泛应用。

　　同时，智算中心在传统数据中心基础上改造看似能够减少投入，但实际操作中会面临技术兼容性与集成问题，数据迁移与安全问题等，要进行综合考量。

　　值得注意的是，在当前阶段，市场距离这一要素有所淡化。据分析，当前智算中心主要承接的业务为AI大模型训练，其主要特性是算力密度要求高，网络要求低，甚至某种程度上可以离网运行。从长远看，虽然推理算力也需要贴近客户端，但一方面训练算力需求会一直存在，另一方面AI的普及也会促进西部地区对推理算力的需求。这种情况下，西部的资源优势则凸显出来。这也让西部枢纽节点之外，新疆等地也正成为智算中心建设“热土”。

　　政策环境

　　对于智算中心投资建设来说，不同地区的政策意味着土地、用电等成本的差异，是影响效益的决定性因素之一。

　　目前，我国多地均采取了积极的引导政策，加快算力中心及智算中心建设。

　　以枢纽节点地区为例，河北省出海《关于支持张家口市大数据产业发展的若干措施》，在高性能算力基础设施建设、绿色能源消纳等9个方面提供政策支持；韶关出台《韶关市加快智能计算产业发展若干措施》，在智能算力设施建设、使用智算资源成本、算力调度体系建设、AI模型建设、人工智能产业发展、数据要素流通、关键技术研发攻关、高端人才招引力度等方面给予政策支持。

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