万卡集群，是指由超过一万张加速卡（如GPU、TPU或其他专用AI加速芯片）组成的高性能计算系统，用以加速人工智能模型的训练和推理过程。众所周知，大模型竞赛的本质是算力竞赛。比如这里有一个超大土堆，放一个工人和放一万个工人，在效率上肯定会有质的飞跃。

据相关数据显示，2024年我国数字基础设施量质齐升。截至2024年末，全国在用算力中心标准机架数超过880万，算力总规模较上年末增长16.5%。

作为数字经济时代的核心生产力，算力对经济的巨大拉动作用已经显现。据悉，算力每投入1元钱，就将带动3至4元的GDP增长。

在数字经济大省浙江，去年数字经济核心产业增加值突破1万亿元。据介绍，在推进数字浙江建设进程中，于2020年投入运营的浙江省鲲鹏生态创新中心为浙江数字经济的发展提供了技术支撑和创新动力。

作为国产算力的中坚力量，在硬件层面，鲲鹏CPU展现出强大竞争力，部件、整机实现全量自主创新，构建起坚实的自主创新产业链；在基础软件领域，以开源欧拉、开源高斯为代表的开源项目蓬勃发展，不断丰富和繁荣软件生态，为浙江数字产业发展提供了源源不断的活力。

今年的政府工作报告提出，“激发数字经济创新活力”，并作出了“优化全国算力资源布局”等具体部署。

2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，并在2028年达到2781.9EFLOPS。当前，我国算力总规模已位居全球第二，但仍存在算力资源供给紧张和不能有效利用的矛盾情况。算力规模的高速增长和供需错配等挑战将为国产算力的未来发展提供新空间。

高效模型的涌现，AI产业的算力需求呈现出新的特点，虽然像DeepSeek R1这样的高效模型通过优化算法和架构提升了资源利用效率，但整体的算力需求仍在持续增长，只是增长的模式和特征发生了变化。

比如随着模型应用向多模态方向发展，处理视频、语音等复杂数据的需求不断增加，对算力提出了新的要求。另一方面，AI应用场景的多样化也推动着算力需求的分层发展，从数据中心到边缘计算，不同场景对算力的要求各不相同。

在这种背景下，万卡集群的价值正在发生转变。它不再仅仅是单纯的算力供给中心，而是进化成为一个支持多样化AI应用的智能计算平台。百度智能云的万卡集群以及即将点亮的3万卡集群，不仅是算力规模的简单扩大，更是中国在AI基础设施建设领域自主创新能力的体现。

这些成果的背后，是百度在大规模计算集群领域多年的技术积累。从最初的算力平台建设，到如今成功点亮万卡集群，百度不断探索软硬件协同优化的最佳实践，为推动AI技术的普及应用提供了有力支撑。

展望未来，随着量子计算、神经形态计算等新兴技术的发展，计算范式可能发生根本性改变。但在可预见的未来，大规模集群在训练复杂模型、处理海量推理需求方面的优势仍然不可替代。

中国AI产业正站在新的历史起点上，国产万卡集群的建设，为我们提供了强大的算力引擎，也为未来的技术创新开辟了更广阔的空间。真正的挑战在于如何让这些算力资源更智能、更高效地服务于不同场景的需求，而百度智能云正在这条道路上积极探索。

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