近日，工業(yè)和信息化部等六部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計劃》，從計算力、運載力、存儲力以及應用賦能4個(gè)方面提出了到2025年的發(fā)展量化指標。隨著(zhù)AI加速技術(shù)融合，算力需求持續爆發(fā)，企業(yè)紛紛擴大算力供給。有報告預測，2020年至2030年，人工智能驅動(dòng)的算力將增長(cháng)500倍，通用算力將增長(cháng)10倍。算力已經(jīng)成為智慧社會(huì )的重要基石。如何健全算力網(wǎng)、解決算力難、用好算力券、充分激活算力腦，成為當下數字時(shí)代產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵。

　　筑牢算力底座

　　走進(jìn)位于京西智谷智能計算中心的北京昇騰創(chuàng )新人工智能科技中心機房，只見(jiàn)數十臺機柜整齊排列，機柜內閃爍著(zhù)藍光，每臺機柜里面都搭載著(zhù)8臺昇騰910服務(wù)器，每臺服務(wù)器有8個(gè)人工智能加速芯片通過(guò)綠色網(wǎng)線(xiàn)實(shí)現直連。

　　“目前已有20多家企業(yè)利用這些服務(wù)器數據進(jìn)行本地大模型孵化，每7天就可以孵化一個(gè)新的行業(yè)模型?！北本N騰人工智能生態(tài)創(chuàng )新中心CTO楊光說(shuō)，要實(shí)現超算與AI融合，必須筑牢算力基礎底座。

　　“京西智谷是北京人工智能重點(diǎn)布局地區，計劃對標千億元規模的人工智能產(chǎn)值。未來(lái)將有更多的人工智能企業(yè)在這塊‘沃土’上聚集?！北本┲嘘P(guān)村門(mén)頭溝園管委會(huì )副主任譚李麗表示，這也是北京市落地的第一個(gè)面向中小企業(yè)的公共算力平臺。

　　人工智能計算中心是算力經(jīng)濟的重要基石，除了在北京，百度、阿里、聯(lián)想、科大訊飛等AI大模型算力集群還在杭州、成都等多地開(kāi)花。

　　阿里云相關(guān)負責人表示，降本增效是各地計算中心當前的主要任務(wù)之一。他直言，當下，智能計算投入成本、技術(shù)門(mén)檻更高。一家公司在各環(huán)節投資規模合計可能高達數百億元。阿里云通過(guò)體系化的核心技術(shù)自研，以飛天智算平臺作為輸出，可以將萬(wàn)卡并行有效算力擴大到90%。

　　聯(lián)想集團副總裁、聯(lián)想中國區基礎設施業(yè)務(wù)群服務(wù)器事業(yè)部總經(jīng)理陳振寬認為，AI算法模型的變革讓算力需求呈現數百倍的增長(cháng)。未來(lái)，聯(lián)想100%算力基礎設施產(chǎn)品將支持AI，50%基礎設施的研發(fā)將投入在A(yíng)I領(lǐng)域。

　　用好算力網(wǎng)絡(luò )

　　在算力需求迅猛增長(cháng)的背后，算力資源能源承載不足、部分AI算力資源稀缺帶來(lái)的零部件價(jià)格高漲等問(wèn)題，讓“算力難、算力貴”的情況日益凸顯。

　　與此同時(shí)，算力浪費現象廣泛存在。目前，全國有近30個(gè)城市布局了智算中心，但部分低水平智算中心還存在盲目追求“理論”算力規模的情況，并形成了封閉割裂的區域算力市場(chǎng)。這些智算中心相對缺乏市場(chǎng)化運營(yíng)機制，資源利用率不高，封閉架構往往無(wú)法兼容其他生態(tài)運行。部分中心CPU利用率較低，商業(yè)收入無(wú)法支撐運維成本，造成“數字爛尾樓”現象。

　　南京大學(xué)高性能計算中心主任盛樂(lè )標認為，解決算力資源浪費問(wèn)題，筑牢底座、織就“一張網(wǎng)”至關(guān)重要。此外還需解決好調度、直連等問(wèn)題?！敖陙?lái)，由于大模型對GPU資源的依賴(lài)，導致GPU價(jià)格飛漲，這無(wú)疑增加了新的智能計算中心建設的成本和周期?！?/p>

　　當前人工智能算力產(chǎn)業(yè)成本普遍較高。北京昇騰人工智能生態(tài)創(chuàng )新中心COO李天哲舉了個(gè)例子。在訓練端，GPT3的單次訓練成本約為500萬(wàn)美元，推理端單次生成信息文本的成本是當前主流搜索引擎的3倍至4倍，人工智能企業(yè)的搜索調用成本較高，大部分企業(yè)無(wú)法負擔這樣的成本。

　　李天哲認為，避免人工智能算力分散和浪費的主要方式，是統一建設具有公共性質(zhì)的、能夠提供普惠算力服務(wù)的人工智能計算中心，通過(guò)組建專(zhuān)業(yè)化的、具備工程化開(kāi)發(fā)和調優(yōu)經(jīng)驗的人工智能團隊，合理利用人工智能計算中心資源以及算力資源，為人工智能企業(yè)提供開(kāi)發(fā)服務(wù)。

　　當前，我國算力產(chǎn)業(yè)已初具規模，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)集群效應明顯，在一定程度上可以有效解決智算芯片缺失和算力能耗急劇增長(cháng)的問(wèn)題?！白越ㄋ懔χ行某杀揪薮?#xff0c;周期不可控，而成熟的算力中心可以根據需求靈活調整?！敝锌埔曊Z(yǔ)PMO徐超說(shuō)。

　　“未來(lái)，多地計算中心將聚焦頭部企業(yè)，增加國產(chǎn)訓練集群，著(zhù)力提升算力精度、降低平均能耗，聯(lián)動(dòng)京津冀、長(cháng)三角、粵港澳大灣區、東西部算力資源，建設智能算網(wǎng)新生態(tài)?！弊T李麗認為。

　　鼓勵算力應用

　　要讓算力如同水電一樣隨取隨用，在構建泛在、惠普算力底座與體系的同時(shí)，還需激勵參與主體切實(shí)發(fā)揮帶動(dòng)效應。

　　為解決算力成本問(wèn)題，近日，北京、上海、杭州、蘇州等地圍繞算力產(chǎn)業(yè)及應用密集出臺新一輪政策，紛紛發(fā)放算力券。

　　從杭州、成都等地公布的算力券細則來(lái)看，重點(diǎn)支持AI創(chuàng )新企業(yè)，支持中小企業(yè)購買(mǎi)算力服務(wù)，鼓勵智算中心采用國產(chǎn)自主可控的軟硬件?！八懔θ陌l(fā)放能夠幫助企業(yè)降低算力使用成本，是推動(dòng)企業(yè)數字化轉型的一項重要舉措?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸朴嬎闩c大數據研究所所長(cháng)何寶宏表示，更好發(fā)揮算力券的價(jià)值，應從以下方面開(kāi)展工作，一是形成完備的算力券發(fā)放和管理制度，尤其是面向中小企業(yè)、未來(lái)產(chǎn)業(yè)等加大算力券的發(fā)放比重；二是鼓勵算力供應企業(yè)加強產(chǎn)品研發(fā)，形成體系化的產(chǎn)品組合，豐富算力券使用范圍；三是對算力券使用效果進(jìn)行評價(jià)，全程跟蹤企業(yè)算力券使用情況，對于使用效果好的企業(yè)進(jìn)行鼓勵，并形成示范案例進(jìn)行推廣。

　　企業(yè)是算力的提供者和最終使用者，算力券推動(dòng)了供需雙方的結合。李天哲認為，算力券應該重點(diǎn)面向兩類(lèi)企業(yè)群體：第一類(lèi)是具備豐富技術(shù)儲備和算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，但是無(wú)力承擔高昂算力成本的初創(chuàng )企業(yè)和團隊；第二類(lèi)是在創(chuàng )新技術(shù)生態(tài)體系上做算法開(kāi)發(fā)的企業(yè)，為他們提供優(yōu)惠支持，讓更多企業(yè)能夠開(kāi)發(fā)出自主可控的人工智能方案。

　　盛樂(lè )標建議，算力券要避免出現濫發(fā)、濫用、浪費等現象，平衡好算力供需關(guān)系，避免閑置浪費，提高使用效率和效果，重點(diǎn)支持對價(jià)格敏感的科技型中小企業(yè)、科研機構、高校等，并向承擔或參與國家或地方重點(diǎn)項目、攻關(guān)項目的企業(yè)傾斜。另外，應對算力券的供給建立積分或返券制度，對取得重要突破或重要成果的企業(yè)，增加算力券的支持力度和支持周期，形成良性循環(huán)。同時(shí)，還需要簡(jiǎn)化企業(yè)領(lǐng)用算力券的流程，方便中小企業(yè)使用。

　　充分發(fā)揮算力券作用的關(guān)鍵，還在于如何有效激活算力腦。

　　“穩健技術(shù)底座上構建的算力腦，將催生更多創(chuàng )新應用。通過(guò)采用高效能、低功耗的芯片和優(yōu)化算法方式追求算力規模的增長(cháng)，將促進(jìn)視覺(jué)遙感等創(chuàng )新技術(shù)規?；瘧寐涞??！备耢`深瞳副總經(jīng)理周瑞認為。

　　在北方工業(yè)大學(xué)數字產(chǎn)業(yè)學(xué)院副院長(cháng)徐繼寧看來(lái)，要充分發(fā)揮算力平臺的資源優(yōu)勢，加快政策細則實(shí)施，各方還需深化全方位的產(chǎn)教融合平臺建設，搭建產(chǎn)學(xué)研合作的橋梁，從而推動(dòng)創(chuàng )新應用更多、更快、更好地落地。（證券日報記者 賈 麗）