【小哈划重点：重建设、轻运营、轻应用是不少基础设施建设的通病。智算中心建成后，能否有效匹配真实的、持续的应用需求，能否形成有效的商业模式，是决定其价值的关键，而这恰恰是当前部分项目规划中的薄弱环节。】
参加了一个闭门会议，讨论内容主要三点：
智算中心“审批刹车”！统筹管理、国产突围与可持续应用的三重命题！
1. 智算中心无序建设，需要统筹管理，有序引导，合理布局。
2. N卡分布式建设资源浪费太大，尽量引导有序集中到节点上，用来训练超级模型，参与创新竞争。
3. 需要给国产AI芯机会，xc算力持续加码，大模型应用持续加码，国产AI芯，需要时间换空间。
“算力泡沫”的担忧再次浮出水面，相关言论确实影响了决策层。伴随着市场传闻国内智算中心的审批可能面临暂缓。部分地方和企业在人工智能浪潮下“大干快上”建设智算中心现象的冷静反思与潜在调整。
这记“刹车”信号，无论最终是否落地，都为我们敲响了警钟：狂热的算力竞赛背后，亟需顶层设计的统筹、产业布局的理性以及对核心技术自主可控的战略远见。
无序扩张暗藏隐忧，统筹引导方能行稳致远
人工智能的革命性潜力毋庸置疑，算力作为其基石的重要性也日益凸显。然而，需求的旺盛绝不应成为盲目投资、无序建设的借口。过去一段时间，一些地方政府和企业，或为抢占风口，或为政绩工程，纷纷规划、上马大型甚至超大型智算中心项目。这种“一哄而上”的局面，潜藏着巨大的风险：
资源错配与浪费：
能源、土地、资金等宝贵资源被大量投入，但若缺乏统一规划和需求评估，极易造成区域性的算力过剩或结构性短缺，形成“空置中心”，导致严重的资源浪费。
同质化竞争加剧：
各地项目规划若缺乏特色和协同，可能陷入低水平、同质化的竞争，不利于形成差异化优势和健康的产业生态。
运营与应用脱节：
重建设、轻运营、轻应用是不少基础设施建设的通病。智算中心建成后，能否有效匹配真实的、持续的应用需求，能否形成有效的商业模式，是决定其价值的关键，而这恰恰是当前部分项目规划中的薄弱环节。
对智算中心的建设进行适度的“降温”和“规范”，是十分必要的。高层面亟需加强统筹管理，出台更明确的指导原则和审批标准，引导地方和企业根据实际需求、产业基础和区域优势进行合理布局，避免“摊大饼”式的重复建设。要从“有没有”转向“好不好用”、“用得怎么样”，推动算力基础设施与应用场景深度融合，实现供需的精准匹配和高效利用。
“N卡依赖”非长久之计，国产AI芯需“时间换空间”
在当前的智算中心建设热潮中，以英伟达（NVIDIA）为代表的国际先进AI芯片（N卡）占据了绝对主导地位。诚然，其强大的性能是支撑当前大模型训练和推理的关键。但过度依赖单一供应商，尤其是在国际地缘政治复杂多变的背景下，无疑构成了我国人工智能发展的战略短板和安全隐患。
许多智算中心采用大量N卡进行分布式部署，虽然短期内能快速形成算力，但从长远看，存在成本高昂、能效优化空间受限、技术迭代受制于人等问题。更重要的是，这种模式挤压了国产AI芯片的生存和发展空间。
探讨审批暂缓的消息也包含着为国产AI芯片争取宝贵发展窗口期的考量。国产AI芯片虽然在性能、生态等方面与国际顶尖水平尚有差距，但并非没有潜力。我们需要给予它们更多的应用场景和试错机会，通过“时间换空间”的策略，逐步提升其性能、完善其生态。政府和产业界应更有意识地引导智算中心建设，尤其是在一些对算力要求并非极致、可以通过优化和集群弥补的场景中，优先考虑、适度集中采购和使用国产AI芯片方案。这不仅是降低对外依赖、保障供应链安全的需要，更是培育本土核心技术力量、实现高水平科技自立自强的必然要求。不能让“先进依赖”扼杀了“自主未来”。
信创与大模型产业发展模式
需要明确的是，对智算中心建设进行规范和引导，绝非否定算力的重要性，更不是要给AI发展“泼冷水”。恰恰相反，当前以信创（信息技术应用创新）和大模型为代表的两大核心驱动力，正持续加码，对高质量、高效率、安全可靠的算力提出了更为迫切的需求。
信创体系加速构建：
党政、金融、能源等关键领域加速推进国产化算力替代，这本身就要求有强大的、基于自主可控软硬件的算力平台来支撑。
大模型技术日新月异，应用加速落地：
从通用大模型到行业大模型、垂域大模型，模型的规模、复杂度和应用场景都在不断拓展，对算力的需求呈指数级增长。无论是训练还是推理，都需要海量的算力支撑。
问题不在于是否需要算力，而在于如何更科学、更高效、更可持续地建设和运营算力基础设施。暂缓审批的传闻，更像是一次“中场调整”，旨在将狂奔的脚步放缓，审视方向，优化路径。
未来的智算中心建设，应更加注重与信创体系的融合，更加注重对大模型等前沿应用需求的精准响应，更加注重能效比和绿色低碳，更加注重培育多元化、自主可控的算力供应体系。
算力是AI时代的“水电煤”，但其价值最终取决于供需平衡与生态成熟。当前，暂缓智算中心审批并非否定算力基建，而是为无序扩张按下“暂停键”，为国产芯片生态建设争取时间，为应用落地留出空间。唯有统筹规划、聚焦核心技术与真实需求，方能将算力泡沫转化为AI产业的坚实基石。
不需要担心未来，无数次说过，算力赚钱的时间表：
19~23年，行业的从业者都很赚钱，需要激进，扩张占坑；
24~25年调整年，行业的从业者基本上不赚钱，需要忍耐；
26年之后，行业的从业者，需要理性；
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