随着生成式人工智能 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 技术的快速发展，从文本生成到图像创作，从视频生成到 3D 建模，各类 AIGC 应用对算力的需求呈现爆发式增长。AIGC 模型的参数量从最初的数百万增长到现在的千亿甚至万亿级别，模型复杂度的提升直接导致了对计算资源的巨大需求。2025 年，AIGC 已经从实验室研究阶段进入广泛的产业应用阶段，不同场景下的算力需求差异可达数个数量级。

影响 AIGC 算力需求的关键因素主要有以下几点：

1、模型规模与复杂度：模型的参数量是决定算力​

需求的首要因素。从 70 亿参数的基础模型到万亿参数的超大规模模型，参数量的增加直接导致计算量呈指数级增长。例如，GPT-5 若遵循 Sc​

aling Law (规模效应法则)，其参数量预计将达到 18 万亿，约为 GPT-4 的 10 倍。​

2、任务类型与精度要求：

不同类型​的 AIGC 任务对算力的需求差异显著。文本生成通常需要较少的算力，而视频生成和 3D 建模则需要大量计算资源。此外，任务的精度要求也会影响算力需求，如高精度医学影像分析需要更复杂的模型和更高的计算精度。​

3、生成内容的质量与速度：生成内容的质量要求越高，通常​

需要的算力也越大。例如，生成 4K 分辨率的视频比生成 1080P 视频需要更多算力。同时，实时生成与批量生成也会对算力提出不同的要求，实时应用通常需要更高的并发处理能力。​

4、训练与推理场景差异：模型训练阶段需要大量的计算资源来更新模型参数，而推理阶段虽然​

单次计算量较小，但由于需要处理大量用户请求，总体算力需求可能更大。第三方机构预测，2026 年 AIGC 算力的 62.2% 将用于推理。​

5、硬件性能与效率：不同硬件的计算效率对算力需求有直接影响。新一代 GPU 架构如 NVIDIA 的 Blackwell Ultra​(GB300) 与上一代相比，AI 计算 FLOPS 性能提升了 1.5 倍，新的注意力机制提升 2 倍。同时，硬件的能效比也会影响实际部署时的算力需求。

目前，AIGC 落地应用的算力需求由模型规模、任务类型、生成质量与速度、训练与推理场景等多维度共同决定，不同场景下的算力差异可达数个数量级。以下是不同 AIGC 任务的具体算力需求情况：

• 文本生成类
  • 企业级：如 LLaMA-70B、Qwen-72B 等 70-72 亿参数的模型，训练算力需求约为\(10^{20}\)FLOPs，需要 8-16 张 A100/H100 显卡，耗时 2-4 周；推理算力需求约为 500TFLOPs，4 张 A100 可支持高并发 API。
  • 超大规模：像 GPT-3（1750 亿参数）、GPT-4 等千亿 - 万亿参数模型，训练算力需求约为\(3\times10^{23}\)FLOPs，需数千张 A100/H100 组成集群，训练时间为数月；推理算力需求约为\(10^{4}\)TFLOPs，需要数百张 H100 支持全球 API 服务。
• 图像生成类
  • 专业创作：以 Stable Diffusion XL（SDXL）为例，生成 1024x1024 分辨率的图像，迭代 50 步，推理算力需求约为 50TFLOPs，单张 RTX 4090/A10 显卡可在 3-5 秒生成 1 张；训练算力需求约为\(10^{19}\)FLOPs，8 张 A100 显卡训练需要 1-2 周。
  • 企业级生成：MidJourney 商用版生成 4K 分辨率图像，迭代 100 步，推理算力需求约为 200TFLOPs，4 张 A100 可支持批量生成；训练算力需求约为\(10^{20}\)FLOPs，16 张 A100 显卡训练需要 1 个月。
• 视频生成类
  • 专业级视频：Runway ML Gen-2 生成 1080P 分辨率、30 秒时长、30 帧的视频，推理算力需求约为\(5\times10^{3}\)TFLOPs，32 张 A100 显卡需要 5-10 分钟生成 1 段；训练算力需求约为\(10^{22}\)FLOPs，需要数百张 A100 显卡，训练时间为数月。
  • 超高清视频：OpenAI Sora 生成 1 分钟 4K 分辨率、60 帧的视频，训练算力需求约为\(10^{24}\)FLOPs，需数千张 H100 组成超算集群，训练时间半年以上；推理算力暂未公开，推测需千级 H100 支持。
• 3D 生成类
  • 高精度 3D 模型：如 DreamFusion 结合 NeRF 生成 512x512x512 体素的高精度 3D 模型，推理算力需求约为\(10^{3}\)TFLOPs，8 张 A100 显卡需要 30 分钟生成；训练算力需求约为\(10^{21}\)FLOPs，64 张 A100 显卡训练需要 2 个月。

通过对各类 AIGC 应用算力需求的分析，算力发展有以下总体趋势：​

1. 算力需求持续增长：随着 AIGC 技术的发展和应用场景的扩大，AIGC 应用的算力需求将继续增长。但随着模型效率的提升和专用硬件的发展，增速将逐步放缓。​

2.  推理算力需求占比增加：第三方机构预测​2026 年 AIGC 算力的 62.2% 将用于推理。这表明 AIGC 应用正在从模型训练向实际应用转变。​

1. 算力架构多元化：随着边缘计算和端侧 AI 技术的发展，AIGC 应用的算力架构将更加多元化，形成云 - 边 - 端协同的计算网络。​

1. 专用硬件与优化技术降低算力门槛：新一代 GPU 架构、专用 AI 加速芯片以及模型优化技术将降低 AIGC 应用的算力门槛，使更多企业能够采用 AIGC 技术。​

1. 算力服务模式创新：算力租赁、云服务、算力网络等创新模式将为企业提供更加灵活、经济的算力解决方案。​初步实施可使用线上云服务器：如“智算云扉https://waas.aigate.cc/productService、算吧 https://www.suanba.cc/index”等租赁平台，支持按量计费。