基础算力过剩

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中国基础算力近年来出现过剩的现象，主要原因可以归结为以下几点：

• 大模型兴起导致的需求激增后的需求放缓：2023年，由于大模型的兴起和“百模大战”导致训练算力需求激增，但到了2024年，随着模型训练需求的放缓，出现了一个青黄不接的“空档期”，导致算力逐渐显得过剩。

• 国内外政策影响：美国商务部的“出口管制条例”限制了算力供应，导致中国企业“恐慌式”抢购算力资源，囤积了大量算力。

• 技术发展和追赶任务的告一段落：国内科技公司的旗舰模型已接近AI创业公司OpenAI旗下大模型GPT-4的性能，因此暂时放缓了模型训练的步伐，推理算力需求尚未爆发，导致算力出现过剩。

• 供需错位和结构性问题：中国算力发展存在算力供需的品种错位问题，算力规模虽不断增长，但面向人工智能、高性能计算等高端应用的算力缺口大，同时存在大量算力未能得到有效利用。

• 地区发展不平衡：中国中西部地区算力过剩，应用需求不足，导致供给失衡。

• 算力租赁市场低迷：一些企业因缺乏应用场景而闲置算力资源，造成浪费。

• 算力中心建设与应用需求不匹配：全国多地在抢建算力中心，主要的推手不是应用需求，而是建设厂商的供给需求。大模型技术在落地场景上还存在问题，尚未形成典型的杀手级应用，所以对中国的算力需求还是有限的。

这些因素综合导致了中国基础算力在近几年出现了过剩的现象。