IDC&宁畅：
《2025年新质算力发展白皮书：生成式AI驱动算力基础设施向纵深升级》

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《IDC&宁畅：2025年新质算力发展白皮书——生成式AI驱动算力基础设施向纵深升级》的详细内容总结：

一、报告背景与目的

本白皮书由IDC联合宁畅发布，聚焦“新质算力”理念，旨在破解传统算力在成本、效率、灵活性和适用性等方面的瓶颈，推动生成式AI在企业场景中大规模落地。报告从AI演进趋势、算力挑战、新定义与路径、建设场景、实践案例到未来展望，提供一整套面向企业用户的算力升级方法论与落地指南。

二、新环境：生成式AI爆发，算力需求质变

• AI生态加速成熟：DeepSeek等开源模型的出现，极大降低了企业接入大模型的门槛，推动AI从“技术验证”走向“业务生产”。

• 场景深度扩展：AI已广泛渗透互联网、自动驾驶、金融、制造、医疗、农业等行业，形成多样化、定制化、精细化的算力需求。

• 市场规模激增：2024年上半年，中国智算服务市场同比增长超80%，其中面向生成式AI的智算服务（GenAI IaaS）增长最快，成为主要驱动力。

• 需求结构转变：未来推理需求将超过训练需求，企业关注点从“大算力”转向“高算效”。

三、新挑战：传统算力基础设施五大瓶颈

1. 供需脱节：大量算力中心盲目建设，设备裸金属交付，中小企业难以接入，资源利用率低。

2. 场景匹配难：缺乏对业务场景的深度理解，算力架构僵化，难以灵活扩展。

3. 调度管理弱：缺乏统一的算网协同、负载均衡、故障恢复机制，资源调度效率低。

4. 使用门槛高：传统算力配置复杂、运维重、接口不友好，阻碍传统企业接入AI。

5. 绿色压力大：能耗高、PUE差，难以满足双碳政策下的节能要求。

四、新定义：新质算力的四大核心特征

IDC与宁畅联合提出“新质算力”概念，强调从“算力”到“算效”的思维转变，围绕以下四个方面构建新一代算力基础设施：

• 大幅提升算效：以“算力/功率”为核心指标，优化训练/推理效率，降低单位任务能耗。

• 体系化管理：从规划建设到运营安全，构建全生命周期管理闭环，实现资源高效调度与业务连续性保障。

• 一体化调度：打通硬件、软件、网络、存储、安全等全栈资源，实现跨平台、跨场景的统一调度与弹性扩展。

• 应用落地优化：围绕行业场景进行深度定制，提升用户体验、降低综合成本，实现“算力即业务”。

五、新路径：企业如何建设新质算力

1. 算力效率雷达：五维评估框架

IDC提出“算力效率雷达”方法论，从以下五个维度评估与优化算力运营效率：

• 算力（软硬协同）：评估虚拟化、调度平台、算子优化、弹性扩展能力。

• 碳力（绿色节能）：引入液冷、AI能效优化、碳足迹监测。

• 存力（高效存储）：优化分布式存储、冷热数据缓存、混合云协同。

• 运力（网络互联）：强化低延迟、高带宽、负载均衡、点对点通信。

• 智力（智能运维）：实现全周期监控、故障自愈、辅助决策。

2. 三阶段建设路径图

• 第一阶段：建设规划
  明确战略目标、资源预算、跨部门协作机制，完成技术路线、安全合规、运维体系设计。

• 第二阶段：集群部署
  联合服务商完成算力集群搭建、模型适配、业务上线、性能调优。

• 第三阶段：追踪优化
  建立持续反馈机制，推动模型、算子、调度系统不断迭代升级。

3. PEEIE选型标准

IDC与宁畅联合发布“PEEIE”算力产品选型标准，指导企业科学选择技术供应商：

• Product（产品丰富度）：是否支持多样化硬件、灵活配置、行业定制。

• Efficiency（关键性能指标）：计算性能、能效比、绿色等级。

• Engineering（工程化能力）：稳定性、易部署性、运维工具完备性。

• Industry（行业实践）：是否有成功案例、行业适配深度。

• Ecology（服务与生态）：是否具备开放接口、云原生支持、持续服务能力。

六、新实践：三大典型场景与案例

场景一：传统计算 + AI增强

• 目标：提升传统计算任务（如气象预报、工程仿真）的效率与精度。

• 做法：引入AI模型优化计算参数、加速数据处理，实现AI与传统计算融合。

场景二：AI计算（大模型训练/推理）

• 目标：支撑企业自研大模型的训练、精调、推理与持续迭代。

• 做法：构建训推一体算力底座，支持多模型并行、弹性扩展、绿色节能。

场景三：物联网与边缘计算

• 目标：满足工业制造、自动驾驶等场景的低延迟、高并发需求。

• 做法：实现边缘节点与中心算力的协同调度，提升边缘算效与能效。

案例一：某车企智能仿真平台

• 需求：支撑自动驾驶仿真、智能座舱开发。

• 方案：采用宁畅X640G40液冷GPU服务器，构建高性能智算中心。

• 成效：实现虚拟碰撞测试、模型训练加速，智能座舱体验大幅提升。

案例二：某互联网企业大模型体系

• 需求：支撑多模态大模型训练与推理。

• 方案：多机型组合（X660G50、X640G40、X620G40）构建训推一体平台。

• 成效：支撑文生视频、角色互动等AI应用，推动核心业务增长。

七、IDC建议与未来展望

1. 机遇

• 政策红利持续释放：东数西算、绿色算力、AI产业支持政策密集出台。

• 技术生态快速成熟：国产芯片、液冷、AI调度平台、开源模型快速发展。

• 行业AI需求全面爆发：传统行业AI转型进入深水区，推理需求将成为主战场。

2. 挑战

• 能源与环境压力：大规模算力集群建设面临能耗、土地、碳排约束。

• 产业链协同难度：芯片、服务器、软件、应用生态需同步演进。

• 场景碎片化：不同行业场景差异大，需高度定制化与持续优化。

3. 结语

未来算力基础设施将走向“泛在、智能、绿色、普惠”的新阶段。企业唯有以“新质算力”为底座，打通从芯片到场景的全栈协同，才能在AI时代构建可持续竞争优势，实现智能化转型的长期价值。

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