摘要:智能算力作为人工智能发展的核心驱动力，正受到社会与技术环境的双重重塑。社会层面，人口结构老龄化与Z世代崛起催生医疗养老、AI社交等新兴场景需求。数据显示，12%的年轻人每日使用AI聊天产品，KimiChat三个月访问量激增317%;劳动力素质提升(劳动人口受教育年限达11.21年)为产业储备了人才基础。技术层面，异构计算架构、存算一体芯片突破推动算力性能跃升，液冷技术、模块化设计使数据中心PUE值持续下降，算力服务模式向平台化、普惠化演进。然而，隐私泄露、就业替代等社会风险与全球治理缺失仍是关键挑战。本文深入剖析智能算力产业的双轮驱动机制，为构建社会级普惠算力服务体系提供路径参考。
在“算力即权力”的数字时代，智能算力已成为国家竞争力的战略支点。随着老龄化社会催生智慧医疗刚需、Z世代引爆AI社交消费，社会需求侧呈现爆发式增长;与此同时，量子计算突破与绿色算力技术正从供给侧重构产业底层逻辑。这场由社会变迁与技术革命共同推动的智能算力进化，不仅关乎企业生存空间，更决定着未来十年全球科技治理的话语权归属。
一、社会需求引擎:人口结构变迁与认知升级
1.银发经济与青年消费的双向拉动
人口结构与人口素质是影响智能算力产业发展的重要社会因素。一方面，自2000年中国进入老龄化社会以来，人口年龄结构老龄化、劳动力大龄化等特征对智能算力产业的发展具有深远影响。随着老龄化趋势迅猛发展，社会对智能算力在医疗、养老等领域的应用需求不断增加。同时，青年群体作为“网络时代原住民”，对新兴技术的接受度更高，成为人工智能应用市场的主要消费群体，进一步推升了智能算力需求增长。
近年来，青年群体对人工智能应用的需求显著增长，AI聊天、虚拟陪伴等应用迅速走红。2023年5月下载数据显示，Character.AI上核心用户的平均活跃时长大约为2小时/天(所有用户的平均活跃时长为24分钟/天)。[1] 截至2024年3月底，KimiChat凭借200万字长文本处理能力，3个月内访问量激增317%至1218.6万次。[2]2024年SoulApp相关调查显示，超过六成Z世代使用过AI社交产品，12%几乎每天使用。
图12023年10月-2024年3月kimichat月访问量
数据来源:similarwab、开源证券研究所
另一方面，中国人均受教育水平显著提升，高等教育普及化为智能算力产业的发展储备了丰富的人才资源和用户群体。人口普查数据显示，2000年15岁及以上人口平均受教育年限约为9.08年。2020年15岁及以上人口平均受教育年限达到9.91年，2024年16-59岁劳动年龄人口平均受教育年限达到11.21年。高学历人群展现出对于智能算力产品更强的理解力和执行力，并能为技术研发和创新提供支持。
2.AI社交崛起:破解孤独感的新基建
随着科技的快速发展，社会对人工智能的认知和接受度逐渐提升。人工智能技术的广泛应用与普及，使得公众对智能算力的认知从陌生逐渐走向熟悉。例如，例如，人工智能在教育、医疗、文化娱乐等领域的应用，正在改变人们的生活方式和文化消费习惯。
公众对科技的认知和理解能力的提升，有助于减少对人工智能相关技术的误解和抵触情绪，促进产业的健康发展。2025年春节期间国产大模型DeepSeek的火热出圈，成为人工智能发展中的重要现象和公众讨论的热点话题。这一现象表明，消费者对人工智能产品的需求正在从单纯的娱乐和工具性应用，向更高效、更智能的解决方案转变，也反映了市场对高质量智能算力的需求正在快速增长，企业消费者和市场终端消费者对人工智能产品的性能和成本效益有了更高的要求。
图2六成年轻人使用过AI社交产品
数据来源:soul app《2024Z世代 AIGC态度报告》
3.人才红利与治理智能化
人工智能技术在社会治理和公共文化事业中的应用日益广泛，成为提升社会治理现代化水平和文化多样性保护的重要工具。社会使用场景的不断开发进一步拓展了人工智能技术的应用场景，推动智能算力产业的社会性发展。例如，各地政府利用智算中心高效管理城市、公共安全监控、交通规划等,推动智慧城市建设。
在智能安防、应急响应、公共服务等多个场景应用人工智能技术。这些应用不仅提高了政府决策的科学性和精准性，促进了社会治理的智能化进程，并为民众带来了更为便捷与高效的公共服务。当前，人工智能技术广泛应用于数字化保存与修复、文化内容创作、文化传播与推广、文化教育与体验以及非物质文化遗产保护等多个领域,推动了文物数字化保护、文化创意等多种公共文化服务发展。
但随着人工智能技术快速发展,部分公众和社会团体也对人工智能可能带来的风险和挑战表示担忧。如在信息安全与隐私保护领域，人工智能系统的运行依赖于大规模数据集的支撑，这一需求引发了社会公众关于个人隐私以及商业机密潜在泄露的严重关切。人工智能技术可以生成高度逼真的虚假文本、音频和视频，可能被用于操纵舆论、扰乱社会秩序，甚至干涉内政。在就业与社会公平，人工智能可能取代部分传统工作岗位，导致失业率上升，尤其是对低技能劳动者的影响更为显著。进一步扩大贫富差距，加剧社会阶层分化。在科技治理领域，鉴于全球技术标准与伦理准则的多样性，当前难以构建统一的治理架构。人工智能造成导致的能源消耗增加和碳排放上升也成为社会公众存在担忧的地方。
二、技术突破引擎:架构创新与绿色革命
1.算力硬件性能跃迁
技术创新是推动智能算力产业发展的关键因素之一。智能算力是人工智能发展的核心驱动力，而技术创新在提升算力性能、降低成本、优化能效、拓展应用场景等方面发挥着至关重要的作用。智能算力的技术快速升级与突破主要体现在高性能处理器技术升级以及算力架构创新。
一方面，智能算力架构从传统通用计算向智能化计算、超级计算的深度拓展，通过异构组合加速芯片(如GPU、ASIC、FPGA等)实现高精度与低精度算力的融合供应，为应对大规模集群式算力需求提供了技术支撑。综合应用了异构计算架构和分布式计算架构，能够根据任务需求灵活分配计算资源，并将大规模计算任务分解到多个计算节点上并行处理，有效提升了整体计算效率。
另一方面，高性能处理器与量子计算技术不断研发，为智能算力产业发展提供了硬件支持。例如，英伟达的A100、H100等GPU，专为深度学习和高性能计算设计，大幅提升了训练和推理速度。谷歌开发的TPU专为深度学习优化，能够更高效地执行张量运算，进一步提升了算力性能。量子计算利用量子比特的叠加和纠缠特性，理论上可以实现指数级的计算加速。虽然量子计算目前仍处于发展阶段，但其在未来的智能算力领域具有巨大的潜力。国产AI芯片在存算一体化、Chiplet(小芯片)技术和高带宽内存(HBM)等关键技术领域不断探索，以期通过降低能耗与提升算力密度推动产业升级。
2.服务模式范式转移
智能算力产业服务模式持续创新，进一步优化了算力调度，推动算力绿色化发展。当前算力服务正从传统的资源租赁向平台化、一体化供给演进。通过构建开放、统一的计算平台，为上下游合作伙伴提供统一的接口和标准，实现跨厂商、跨指令集资源的整合，方便各方资源对接和共享。这种服务模式的创新降低了算力使用门槛，提升了算力资源使用效率，推动了算力的普惠化。
同时，国家还通过《算力基础设施高质量发展行动计划》等文件推动技术标准统一，促进全产业链协同发展，推动多方协作的社会级算力服务构建，进一步将智能算力资源向中小企业、创新企业和社会公众用户开放，形成社会级的普惠算力服务。通过国家级智算中心产学研合作加速技术落地，推动算力资源在智能制造、生命科学等领域实现资源优化调度和绿色发展。
3.绿色算力技术攻坚
随着国家对绿色算力发展的高度重视，液冷解决方案、模块化设计及能量管理系统等技术正在成为降低能耗、优化数据中心PUE(能效指标)的重要手段，助力绿色算力占比的提升和数据中心的可持续发展。液冷技术通过液体介质直接接触发热部件进行散热，相比传统风冷技术，具有更高的散热效率和更低的能耗。
模块化设计通过将数据中心的基础设施和设备进行标准化、模块化处理，能够实现快速部署、灵活扩展和高效管理。模块化机房和模块化电源等技术的应用，不仅提高了数据中心的建设效率，还降低了能耗和运营成本。能量管理系统通过实时监控和智能调度，优化数据中心的能源使用效率。
通过智能监控与调度技术，可以实现服务器虚拟化、制冷系统智控节能等功能，进一步降低数据中心的能耗。这些技术的应用，为绿色算力的发展提供了坚实的技术支撑。
图3 2019-2023年中国在用算力中心PUE值
数据来源:中国信息通信研究院
三、结论:通向普惠算力服务体系的路径
智能算力产业已进入社会需求与技术能力深度咬合的发展新阶段。当技术不再局限于实验室攻关，而是与银发群体的健康管理、年轻人的情感需求、城市的治理效率紧密结合时，“社会级算力服务”生态才真正显现其价值 。未来产业竞争的核心，在于能否建立“需求响应-技术适配-风险可控”的动态平衡机制。唯有通过产学研协同推动绿色算力普惠化、制定全球化治理框架，方能在算力革命浪潮中实现科技向善的本质回归。
[1] 数据来源：Noam Shazeer, Chat GPT's Secret REVEALED By Al lnventor & Google Veteran. [2023-05-05]. www.youtube-nocookie.com/embed/XxFj5….
[2] 数据来源：Similarwab、开源证券研究所，新质生产力时代的“AI算力+国产替代+卫星”革命，2024-04-30.
