直面算力紧缺 世纪互联陈升：传统IDC必须加速演进为面向大模型的

　　能力提出更高的要求，因为缺口会越来越大。

　　因此，在他看来，在中国，行业大模型会是最终出路。因为通用大模型受制于多重因素，而中国行业数据的完整性、系统性是最好的，尤其是在制造业，如果把这些行业数据利用好，通过行业大模型产生价值，会成为中国发展新质生产力一个非常好的途径。

　　全面链接算力、数据、模型 传统IDC企业如何破局？

　　随着人工智能技术的迅猛发展，传统的数据中心正在经历一场深刻的变革。这场变革的核心便是人工智能数据中心。

　　陈升认为，AIDC给传统IDC带来的第一个改变就是改变交互界面。“过去的交互界面是机柜，风火水电是基础。要是按照现在AIDC的定义，把所有的风火水电加在一起就是整个系统差不多30%的投资，70%是GPU和网络。”陈升表示，如果是AIDC，吐出来的是Token和服务，面对这样的形态，70%的投资是和GtanPU、超级网络相关，这个行业可谓挑战不小。

　　因此他认为，AI的终极目标是打造一个超越互联网的下一个全新网络信息空间。通用计算为主的传统IDC迎来机遇，必须加速演进到面向大模型的AIDC，对GPU硬件和软件生态做到“两手抓”。

　　值得一提的是，就在5月中旬，世纪互联领投数据智能平台技术和服务提供商矩阵起源的Pre-A轮融资。据官方信息，本轮融资后，矩阵起源将扩展业务至AI Infra和AI Platform领域，并与世纪互联的AIDC业务融合和协作。由此可以看出，传统IDC企业正在围绕GPU基础设施持续创新，同时探索更开放、共享的人工智能生态系统。

　　刘韵洁同时提到，面向AI大模型时代，需要计算、网络、存储、系统协同，构建高性能算力底座，实现超大规模集群万卡协同。在此背景下，确定性网络有望解决传统互联网拥塞无序的问题，推动互联网从“尽力而为”到“确保所需”技术体系变革，能够满足工业互联网、东数西算、人工智能大模型等典型场景的网络需求。