“适度超前”，是我国当前对于智算中心建设的准则之一。这一准则是基于对数字化转型加速、AI产业爆发、数字经济进一步发展做出的战略预判，是前瞻性的发展策略。只是对于算力企业来说，适度超前建设就必然要面临市场饱和、当前需求不足的现状，如何抓住发展机遇，找到当下以及未来的终极客户，是企业长久发展的核心要务。

我国智算中心建设现状

近年来，智算中心作为支撑数字经济高质量发展的关键基础设施，在全国范围内得到了广泛的布局。据不完全统计，截至2024年8月份，我国已有455个智算中心项目（详情参考：16家科技大厂89个智算中心及国产化芯片构成分析｜算力产业核心内刊No.4）。

智算中心的建设涵盖了土建基础设施和IT基础架构等多个方面，项目规模和金额也日渐增加，动辄数十亿、万卡极的智算中心集群层出不穷，展现出了智算中心市场的巨大潜力和产业对其未来发展的认可。

然而，就当下来说，随着智算中心的增多，市场竞争也日益激烈。入局者包括各大运营商、互联网企业、金融机构甚至地方政府，使得智算中心市场逐渐趋于饱和。为了争夺有限的客户资源，各智算中心需不断提升服务质量、降低运营成本、优化用户体验，以在激烈的市场竞争中脱颖而出。

AI大模型对算力的需求

随着AI技术的不断发展，尤其是大模型的广泛应用，对算力的需求呈现出爆炸性增长——这并不是对未来的预测，而是现在进行时。最近几个月，我国整个智算需求其实已经发生了巨大的变化，尤其2024年5月15日整个市场大模型API开始大幅调价以来，我国大模型的tokens调用了出现了明显的增长，已经从当时的700多亿增长到如今近1500亿的规模。

随着大模型成本降低和能力的增强，正在加速智算需求的快速增长。另外还有一个比较明显的迹象，当前围绕大模型商业化，下半年迸发出了数百个从几十万到上千万不等的招标项目，大量隐藏在业务当中的，深度融合的大模型应用场景正在加速涌现，也就是推理需求已经开始不断增多。

而这一现象的出现带来了一个新的变化，从当前的市场趋势来看，大量大模型落地的场景都是依赖多模型视觉模型，而视觉模型会大量消耗算力，当然也同步带来大量的数据存储需求，而这背后正是对智算中心的建设需求量的大幅提升。

因此，可以明确的说，当前的大模型企业，是智算中心最具价值和前景的客户。