在未来发展趋势上：一是在应用发展上，模型即服务具备强大发展潜力，未来将有效助力算力网络发展；二是在服务模式上，类比公有云与私有云
算网应用未来发展趋势
本报告系统梳理智算服务关键技术，指出为支撑算网应用建设，当前产业在提升智能算力利用率、生产率上的发展重点与现状：
一方面建设灵活感知、融合编排、泛在调度的智算技术矩阵提升智能算力利用率，另一方面打造大规模、高性能智算集群提升智能算力生产率。
1、应用发展上，MaaS 将引领算网应用新一轮产业变革
模型即服务（Model as a Service）是指通过云服务将数据处理和机器学习模型的功能集成到现有业务中，为企业提供智能化、自动化的解决方案。
通过 MaaS 的数据处理、数据分析、智能决策、模型训练等能力，帮助客户构建自有的行业大模型应用，将成为算网应用的新发展方向。
MaaS 支持用户直接访问和使用典型模型，无需在模型开发和训练投入更多精力，极大地节省了时间和资源投入。MaaS 有效支撑算网新应用深化产业渗透，将成为提升企业和个人生产与生活效率的主要方式之一。
2、服务模式上，将形成通用应用与专用应用长期并存、高效协同的模式
“通用算力 + 专用算力”将成为人工智能算力基础设施的关键。算力基础设施应满足广泛应用场景的通用性，并支持高要求个性化应用场景的高效性。
随着全球数据量的指数级增长，人工智能、区块链、数据中心和边缘计算等场景对算力的需求不断增强，为了应对多元化的算力需求和应用场景，未来基础计算架构将不断引入更多种类的基础资源来加速计算。
除基础通用计算的 CPU 计算单元外，还包括如 GPU、DPU 以及 AI 加速芯片等异构资源以及专用硬件计算芯片等。现阶段芯片提供商多依靠自身硬件条件构建计算架构，彼此之间存在较大差异，难以实现应用跨架构的开发、迁移等。
未来将通过开源框架、开源接口等方式建立统一、规范且支持屏蔽底层软硬差异的计算架构平台，支撑不同类型资源间实现联合协作，从底层优化算力服务性能。
3、发展格局上，跨架构、跨地域“双跨”应用将有力支撑全国算网一体化发展
算力服务依托相对成熟的云计算技术，综合考虑用户计算需求，算力、网络等多样资源状态，构建全域一体、算网融合的多要素融合编排体系，完成从调度单一资源到调度多样资源的跃迁。
具备多要素融合编排调度能力的算网大脑产品已成为算力服务在融合调度领域的典型落地实践，将来，可以根据算力的性能、模态、单价等信息的综合判断，形成可支持跨架构、跨地域的算网编排方案，并完成相关资源部署，以支多场景运算需求。
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