本文来自微信公众号“IDC圈”，作者/零点。
智算中心是一种面向人工智能技术研发与应用的数据中心。根据《算力基础设施高质量发展行动计划》定义，智算中心是指通过使用大规模异构算力资源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要为人工智能应用（如人工智能深度学习模型开发、模型训练和模型推理等场景）提供所需算力、数据和算法的设施。智能计算中心涵盖设施、硬件、软件，并可提供从底层算力到顶层应用使能的全栈能力。
智算中心的建设和布局，不仅关系到人工智能产业的发展，也影响到数字经济、智慧城市、智能制造等领域的创新和转型。智算中心的选址和布局，会受到以下几个因素的影响。
政策：智算中心的建设和运营，需要符合国家和地方的相关政策规划，享受政府的扶持和优惠，避免政策风险和不确定性。例如，《算力基础设施高质量发展行动计划》就设定了到2023年末，中国将建成30个智算中心的目标。同时，各地也出台了各自的人工智能发展规划和支持措施，为智算中心的建设提供了政策引导和保障。
资源：智算中心需要有充足和稳定的资源供给，包括水电、土地、人才、资金、技术等。大型智算中心会产生大量的水、电消耗，并且占用大量的土地资源。智算中心的建设和运营需要有高素质的人才队伍，需要有充足的资金投入，先进的技术支撑等。
供需：智算中心需要满足市场和社会的智能算力需求，也将根据市场需求来布局。智算中心的建设和运营应该根据不同的行业和领域，不同的用户和场景的智能算力需求，提供相应的解决方案和服务方式。
最后，智算中心的布局还要考虑到技术和市场需求的发展。例如在当前以大模型训练和产品研发为主要需求场景的情况下，需要的往往是能够提供更加强劲算力大型、超大型的智算中心，适合在能源充沛、土地资源充足的地区建设。而在未来随着人工智能产品的应用和普及，推理需求兴起，服务于推理的智算中心就需要尽量贴近用户，需要建设在人群密集、网络延迟低的区域。
智算中心的选址和布局是一个复杂而多维的问题，需要从多个角度和层面进行分析和评估，综合考虑各种因素的影响和权衡，寻找最优的方案和策略。智算中心的选址和布局，不仅是一个技术和经济的问题，也是一个社会和政治的问题，需要充分的沟通和协调，平衡各方的利益和诉求，实现智算中心的可持续发展和社会责任。
