MICRON 有没有十倍股！？——2035技术趋势预测全社会算力总量将增长10万倍，存储需求增长500倍。
2035年算力需求预测：从AI大模型到通用智能的“算力爆炸”
2035年的算力需求将呈现“指数级增长+多场景爆发”的特征，其规模远超当前（2023年约100 EFLOPS），核心驱动因素包括AI大模型进阶、多模态交互普及、科学计算复杂化、元宇宙与Web3.0落地等。结合行业报告（如斯坦福HAI、IDC、英伟达）与技术演进趋势，2035年全球算力需求有望达到5000-10000 EFLOPS（FP16），较2023年增长50-100倍。以下从需求来源、量化预测、技术支撑、挑战与应对四维度展开分析：
一、2035年算力需求的核心驱动场景
2035年的算力需求将不再局限于单一领域，而是“AI+科学+消费+工业”的全场景共振，其中四大场景贡献超80%的算力增量：
1. AI大模型与通用人工智能（AGI）
- 大模型训练：2035年，通用人工智能（AGI）雏形可能问世，其训练需处理多模态数据（文本、图像、视频、3D点云）和万亿级参数规模（当前GPT-5约1.75万亿参数，2035年或达10-100万亿参数）。单次训练能耗将从当前的10-20 TWh（GPT-5）增至50-100 TWh（AGI雏形），年训练次数从“每年1-2次”提升至“每月1-2次”（因模型迭代加速）。
- 多模态推理：AGI需实时处理多模态输入（如语音对话+视觉理解+3D环境感知），推理算力需求较当前AI推理（2025年占AI总用电60%）增长10-20倍。例如，自动驾驶的“城市NOA”（自动导航）需每秒处理100GB传感器数据，单辆车年推理算力需求从2025年的500 kWh增至2035年的5000 kWh（10倍）。
2. 科学计算与工程仿真
- 气候与能源模拟：2035年，全球需更精准的气候模型（如预测极端天气）和能源系统优化（如核聚变、氢能网络），计算复杂度较当前（如CESM2气候模型）提升5-10倍。单次模拟需处理百万亿级网格点（当前为万亿级），算力需求从2025年的100 TWh（全球气候计算）增至1000 TWh（2035年）。
- 药物研发与材料科学：AI辅助药物发现（如AlphaFold 3）需模拟蛋白质折叠、分子相互作用，2035年或实现“全原子级”模拟（当前为局部模拟），单药物研发周期从5年缩短至1年，算力需求增长20-30倍（从2025年的50 TWh增至1000 TWh）。
3. 元宇宙与数字孪生
- 3D内容生成：元宇宙需实时渲染高保真3D场景（如虚拟城市、数字人），2035年单场景渲染算力需求较当前（如《赛博朋克2077》）提升100倍（从每帧100 GFLOPS增至10 TFLOPS）。全球元宇宙用户从2025年的10亿增至2035年的50亿，年渲染算力需求从2025年的50 TWh增至500 TWh。
- 数字孪生工厂：工业数字孪生需实时同步物理工厂数据（如生产线、设备状态），2035年单工厂算力需求从2025年的100 TFLOPS增至1 PFLOPS（1000 TFLOPS），全球前1000家制造企业年算力需求达1000 EFLOPS。
4. 边缘计算与智能终端
- AIoT设备爆发：2035年全球智能终端（手机、摄像头、传感器、车载设备）数量从2025年的500亿台增至2000亿台，其中AIoT设备（集成AI芯片）占比超70%。单设备日均算力需求从2025年的5 GFLOPS（如高端手机）增至50 GFLOPS（如车载AI芯片），年总算力需求从2025年的20 TWh增至1000 TWh。
- 实时交互需求：元宇宙、自动驾驶等场景需毫秒级延迟，边缘计算节点（如5G基站、智能网关）需就近处理数据，2035年全球边缘计算算力需求从2025年的100 EFLOPS增至500 EFLOPS。
二、2035年算力需求的量化预测
综合上述场景，2035年全球算力需求（以FP16为单位）的基准情景为5000-7000 EFLOPS，乐观情景（AGI提前突破、元宇宙大规模商用）可达8000-10000 EFLOPS，较2023年（约100 EFLOPS）增长50-100倍。具体分阶段预测如下：
| 年份 | 算力需求（EFLOPS，FP16） | 年复合增长率（CAGR） | 关键驱动场景 |
|---|---|---|---|
| 2023年 | ~100 | — | 大模型训练（GPT-3.5/4）、初代自动驾驶 |
| 2025年 | ~300 | 20% | 多模态大模型（GPT-5）、边缘AI普及 |
| 2030年 | ~1000 | 25% | AGI雏形、元宇宙落地、科学计算复杂化 |
| 2035年 | 5000-10000 | 30-35% | 通用AI普及、全场景智能化 |
关键假设：
- 算力效率提升：芯片制程从3nm（2023年）→1nm（2035年），每EFLOPS能耗下降60%（从100 MW/EFLOPS降至40 MW/EFLOPS）；
- 并行计算优化：分布式训练、稀疏计算等技术使有效算力利用率从30%（2023年）提升至70%（2035年）；
- 场景扩展：元宇宙、科学计算等新兴场景贡献40%的算力增量（2023年仅10%）。
三、技术支撑：2035年算力需求的“底层引擎”
2035年的算力爆发依赖芯片架构革新、计算范式突破、基础设施升级三大技术支柱：
1. 芯片架构：从“通用GPU”到“专用异构计算”
- 存算一体芯片：通过将计算单元嵌入存储单元（如SRAM、RRAM），消除数据搬运延迟（当前占比60%），算力密度提升10-100倍（如IBM NorthPole实验室芯片）。
- 光子计算芯片：利用光信号传输数据（速度是电信号的100倍），适合AI推理中的大规模矩阵运算（如Lightmatter的Envise芯片），2035年或实现商用。
- RISC-V AI扩展：RISC-V架构通过开源模式快速迭代，2035年其AI扩展指令集（如向量运算
V扩展）将支持低功耗、高并行的边缘AI计算（如智能传感器、物联网设备）。
2. 计算范式：从“冯·诺依曼”到“神经形态计算”
- 神经形态芯片：模拟人脑神经元结构（如脉冲神经网络SNN），在低功耗下实现高效模式识别（如语音、图像），2035年或替代部分GPU用于边缘推理（如自动驾驶的实时感知）。
- 量子-经典混合计算：量子计算机在特定问题（如分子模拟、密码学）上的算力远超经典计算机，2035年或与经典GPU结合，加速药物研发、气候模拟等复杂任务（如IBM量子计算机与英伟达GPU的混合计算平台）。
3. 基础设施：从“集中式数据中心”到“分布式算力网络”
- 算力网络（Computing Power Network, CPN）：通过5G/6G、卫星互联网等技术，将分散的算力资源（数据中心、边缘节点、终端设备）整合为“全局算力池”，2035年可实现“按需调度”（如自动驾驶车辆实时调用附近边缘节点算力）。
- 液冷与浸没式冷却：AI服务器高功耗（单卡700W→2035年或达2000W）推动冷却技术升级，液冷（PUE从1.5→1.1）与浸没式冷却（PUE→1.05）成为主流，支撑更高密度的算力部署（如单机架功耗从50kW→200kW）。
四、挑战与应对：2035年算力需求的“可持续性”
2035年的算力需求激增将带来能源、芯片制造、网络三大挑战，需通过技术创新与政策引导实现“可持续发展”：
1. 能源挑战：从“化石能源”到“绿电+储能”
- 问题：2035年全球AI相关电力需求或达4000-8000 TWh（占全球用电10-15%），若依赖化石能源，碳排放将超30亿吨（接近印度全国年排放量）。
- 应对：
- 可再生能源绑定：数据中心与光伏/风电电站签订长期购电协议（PPA），2035年绿电占比需超80%（2023年仅30%）；
- 储能规模化：部署锂电池（成本降至$80/kWh）、液流电池（长时储能）、氢储能（解决跨季节储能），2035年全球储能装机容量需达10 TWh（2023年仅0.5 TWh）。
2. 芯片制造挑战：从“硅基”到“新材料+先进封装”
- 问题：2035年算力需求需芯片晶体管密度达1000亿/片（当前3nm芯片约2亿/片），传统硅基芯片受限于物理极限（如量子隧穿效应），制程突破难度加大。
- 应对：
- 新材料探索：碳基芯片（如石墨烯、碳纳米管）、二维材料（如MoS₂）的晶体管密度可达硅基的10倍，2035年或进入量产阶段；
- 先进封装：通过Chiplet（小芯片）技术将多个功能芯片封装在一起（如AMD的MI300X），提升集成度（2035年单封装芯片算力或达1 PFLOPS）。
3. 网络挑战：从“千兆”到“万兆+低延迟”
- 问题：2035年AI任务需跨数据中心、边缘节点的低延迟传输（如自动驾驶的传感器数据需<10ms延迟），传统光纤网络（延迟10-20ms）无法满足需求。
- 应对：
- 6G与卫星互联网：6G理论延迟<1ms，卫星互联网（如星链）覆盖偏远地区，2035年全球卫星互联网用户或达50亿；
- 算力网络优化：通过软件定义网络（SDN）动态调度算力资源，减少数据传输路径（如将推理任务从远程数据中心迁移至边缘节点）。
总结：2035年算力需求的“机遇与责任”
2035年的算力需求将推动人类社会进入“全场景智能化”时代，其规模与复杂度远超当前，既是技术进步的“必然结果”，也是能源、芯片、网络等领域的“重大挑战”。应对这一趋势，需技术创新（存算一体、光子计算）、政策引导（绿电强制标准）、生态协同（算力网络）三方合力，最终实现“算力普惠”与“可持续发展”的平衡。未来，谁能在算力需求爆发前占据技术与生态高地（如英伟达的GPU+定制CPU、英特尔的x86+AI加速），谁就能主导下一个十年的数字文明进程。