川观智库研究员　 黄爱林

生成式人工智能(Generative　Artificial　Intelligence,GenAl)即将迎来全面爆发。IDC联合浪潮发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》（下简称报告）显示，2025年全球企业生成式人工智能支出预计将达到691亿美元，2028年超过2022亿美元。

生成式人工智能如同当年的计算机一样，重构人类的工作方式，正在成为企业重要新型工作负载。IDC数据显示，在其调研的样本中，目前全球超过70%的企业、机构等组织已经开始对生成式人工智能技术进行投资或初步测试，已经有17%的企业、机构等组织将生成式人工智能应用和服务引入生产环节。

随着生成式人工智能新兴应用场景不断涌现，全球人工智能算力的发展同步呈现4大发展趋势。

一是算力需求仍在不断推高。尽管DeepSeek的出现，以较少算力获得了领先的大模型性能。但DeepSeek引起的算法变革，并未抑制整体算力的需求。因成本门槛降低后，更多用户参与到模型的开发与应用中来，对数据中心、边缘及端侧算力的整体需求更大。这就像蒸汽机的产生虽然降低了煤耗，不过煤炭的整体用量却增长了。

二是企业更加重视发挥平台价值，构建互联的生态体系。生成式人工智能代表了一种全新的技术范式，这种范式要求企业从硬件到软件、从开发工具到用户体验实现全面创新。IDC数据显示，在其调研的样本中，全球85%的企业、机构等组织认为，需要制定全新的供应商/合作伙伴战略，在基础设施、软件、数据、云等维度获得不同的服务能力。川观智库注意到，英伟达在此领域布局频繁，今年以来英伟达多次投资生成式AI领域中知名或有潜力的公司，正从硬件供应商转向生态主导者。

三是面向人工智能场景构建先进数据基础设施，并打造高质量数据集。数据质量决定了生成式人工智能的能力。IDC数据显示，2024年全球产生的总数据量达到163ZB，2025年将增至201.6ZB，2028年将翻番至393.9ZB，2023-2028年五年年复合增长率为24.4%，生成式人工智能还将带来更多的混合内容生成和处理需求。因此，未来数据的采集、处理分析等环节愈发复杂和重要，需要构建先进数据基础设施以支撑相关活动。

四是能耗挑战持续加剧，冷却技术不断创新。报告显示，2027年人工智能数据中心IT能耗(含服器、存储系统和网络)将增至146.2太瓦时，2022-2027年五年年复合增长率为44.8%，五年间实现六倍增长。面对较大的能耗压力，传统风冷技术已难以支撑，促使越来越多的数据中心转向使用液冷技术。IDC预测，到2028年，60%的数据中心将采用微电网、定制硅芯片、液体冷却和加固结构等创新解决方案，以应对电力短缺和日益增长的可持续性要求。

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