通信世界網(wǎng)消息（CWW）今年初，低成本、高性能的DeepSeek掀起了大模型狂潮，其在預(yù)訓(xùn)練中采用FP8（8位浮點(diǎn)數(shù)）與FP32（32位浮點(diǎn)數(shù)）混合精度技術(shù)也成為一項(xiàng)重大技術(shù)創(chuàng)新，前者可以大幅減少算力消耗，提高計(jì)算速度；后者則針對(duì)數(shù)據(jù)精度關(guān)鍵環(huán)節(jié)保證了模型的準(zhǔn)確性。兩者相結(jié)合，在不影響模型性能的前提下，實(shí)現(xiàn)了算力資源的高效利用。

類似的思路也被用于智算中心建設(shè)，不再像去年卷“萬(wàn)卡集群”那樣，智算中心從建到用更為注重性價(jià)比，低精度計(jì)算應(yīng)勢(shì)而起，正推動(dòng)智算中心從“大力出奇跡”轉(zhuǎn)向“四兩撥千斤”的進(jìn)化路徑。

所謂低精度計(jì)算是指采用FP8、FP6（6位浮點(diǎn)數(shù)）甚至FP4（4位浮點(diǎn)數(shù)）等低比特?cái)?shù)值格式進(jìn)行運(yùn)算的技術(shù)體系。相較于傳統(tǒng)FP32計(jì)算，其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間更小、計(jì)算能耗更低，不僅能夠破解大模型訓(xùn)練和推理的算力難題，也有助于化解智算中心的能效比困境。

就行業(yè)發(fā)展來看，智算需求的爆發(fā)直接促使低精度計(jì)算的崛起。近年來，大模型和生成式人工智能推高算力需求，全球智能算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)?！?025年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》指出，未來兩年，中國(guó)智能算力規(guī)模將保持高速增長(zhǎng)。2023年至2028年期間，中國(guó)智能算力規(guī)模的五年年復(fù)合增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)達(dá)46.2%。然而，傳統(tǒng)通用算力中心難以滿足AI模型訓(xùn)練的高密度、低時(shí)延需求，智算中心作為專用基礎(chǔ)設(shè)施的重要性得以凸顯。

在低精度計(jì)算的作用下，智算中心架構(gòu)層的芯片技術(shù)變革最為明顯。在GTC 2025年大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布的Blackwell Ultra/Rubin系列芯片展現(xiàn)了算力精度下移的趨勢(shì)。例如Blackwell Ultra在FP4精度下的算力達(dá)到15PetaFlops，在特定推理場(chǎng)景中效率提升40倍。作為同類競(jìng)品的AMD MI350X芯片則創(chuàng)新性引入動(dòng)態(tài)精度切換技術(shù)。通過支持FP4和FP6，推理性能較前代提升35倍，F(xiàn)P8算力突破4.6 PetaFlops。不僅如此，當(dāng)前Meta、微軟、AWS等巨頭早已將低精度GPU列為采購(gòu)核心指標(biāo)。

低精度計(jì)算應(yīng)用于智算中心說到底還是為了突破算力瓶頸，解決算力應(yīng)用難題，其雖然并非最優(yōu)解，但已經(jīng)成為一塊“關(guān)鍵拼圖”。面向智算中心的未來發(fā)展，業(yè)界探索出了兩條關(guān)鍵路徑。

一是異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，不同于傳統(tǒng)方案強(qiáng)調(diào)雙精度浮動(dòng)運(yùn)算性能的超級(jí)計(jì)算，異構(gòu)智算更多使用半精度浮動(dòng)運(yùn)算、整數(shù)運(yùn)算，甚至更低精度的浮點(diǎn)運(yùn)算，動(dòng)態(tài)適配不同精度需求。在傳統(tǒng)算力的局限與旺盛的市場(chǎng)需求共同作用下，通用算力、智算算力、超算算力、邊緣算力等不同類型算力中心的融合發(fā)展將成為大勢(shì)所趨。

二是“超智融合”，作為異構(gòu)智算的一種表現(xiàn)形式，“超智融合”即整合超算的高性能并行計(jì)算能力與智算的低功耗優(yōu)化優(yōu)勢(shì)，通過軟硬件協(xié)同提升算力效率。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景越來越復(fù)雜，通過單一芯片平臺(tái)提供全精度和混合精度計(jì)算，已成為“超智融合”背景下的算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展趨勢(shì)。

技術(shù)路徑找準(zhǔn)之余，要想讓智算中心“輕裝上陣”，生態(tài)建設(shè)又是另一核心命題。與低精度計(jì)算相適配，國(guó)內(nèi)仍需構(gòu)建自主可控的開源框架，解決編程接口不統(tǒng)一、算子庫(kù)適配難等問題。因此，智算中心的未來不是一道高精度或低精度的選擇題，而是一道如何“恰到好處”協(xié)調(diào)適配各個(gè)環(huán)節(jié)的思考題。

可以預(yù)見，智算中心走向應(yīng)用的“下半場(chǎng)”，一定不再是 單純追求數(shù)值的堆砌，而是如何在有限資源里找到最優(yōu)解。 面向未來，筆者認(rèn)為智算中心有三大趨勢(shì)值得關(guān)注。一是全精度覆蓋，兼顧低精度推理與高精度訓(xùn)練，滿足差異化需求；二是超智算一體化，通過全國(guó)一體化算力網(wǎng)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域資源共享；三是AI原生設(shè)計(jì)，將AI技術(shù)深度融入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與管理，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維與動(dòng)態(tài)優(yōu)化。