近日，工業(yè)和信息化部等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，從計算力、運(yùn)載力、存儲力以及應(yīng)用賦能4個方面提出了到2025年的發(fā)展量化指標(biāo)。隨著AI加速技術(shù)融合，算力需求持續(xù)爆發(fā)，企業(yè)紛紛擴(kuò)大算力供給。有報告預(yù)測，2020年至2030年，人工智能驅(qū)動的算力將增長500倍，通用算力將增長10倍。算力已經(jīng)成為智慧社會的重要基石。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(dāng)下數(shù)字時代產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jī)房，只見數(shù)十臺機(jī)柜整齊排列，機(jī)柜內(nèi)閃爍著藍(lán)光，每臺機(jī)柜里面都搭載著8臺昇騰910服務(wù)器，每臺服務(wù)器有8個人工智能加速芯片通過綠色網(wǎng)線實(shí)現(xiàn)直連。

　　“目前已有20多家企業(yè)利用這些服務(wù)器數(shù)據(jù)進(jìn)行本地大模型孵化，每7天就可以孵化一個新的行業(yè)模型。”北京昇騰人工智能生態(tài)創(chuàng)新中心CTO楊光說，要實(shí)現(xiàn)超算與AI融合，必須筑牢算力基礎(chǔ)底座。

　　“京西智谷是北京人工智能重點(diǎn)布局地區(qū)，計劃對標(biāo)千億元規(guī)模的人工智能產(chǎn)值。未來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)村門頭溝園管委會副主任譚李麗表示，這也是北京市落地的第一個面向中小企業(yè)的公共算力平臺。

　　人工智能計算中心是算力經(jīng)濟(jì)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、成都等多地開花。

　　阿里云相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，降本增效是各地計算中心當(dāng)前的主要任務(wù)之一。他直言，當(dāng)下，智能計算投入成本、技術(shù)門檻更高。一家公司在各環(huán)節(jié)投資規(guī)模合計可能高達(dá)數(shù)百億元。阿里云通過體系化的核心技術(shù)自研，以飛天智算平臺作為輸出，可以將萬卡并行有效算力擴(kuò)大到90%。

　　聯(lián)想集團(tuán)副總裁、聯(lián)想中國區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群服務(wù)器事業(yè)部總經(jīng)理陳振寬認(rèn)為，AI算法模型的變革讓算力需求呈現(xiàn)數(shù)百倍的增長。未來，聯(lián)想100%算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品將支持AI，50%基礎(chǔ)設(shè)施的研發(fā)將投入在AI領(lǐng)域。

　　用好算力網(wǎng)絡(luò)

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

　　與此同時，算力浪費(fèi)現(xiàn)象廣泛存在。目前，全國有近30個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(guī)模的情況，并形成了封閉割裂的區(qū)域算力市場。這些智算中心相對缺乏市場化運(yùn)營機(jī)制，資源利用率不高，封閉架構(gòu)往往無法兼容其他生態(tài)運(yùn)行。部分中心CPU利用率較低，商業(yè)收入無法支撐運(yùn)維成本，造成“數(shù)字爛尾樓”現(xiàn)象。

　　南京大學(xué)高性能計算中心主任盛樂標(biāo)認(rèn)為，解決算力資源浪費(fèi)問題，筑牢底座、織就“一張網(wǎng)”至關(guān)重要。此外還需解決好調(diào)度、直連等問題。“近年來，由于大模型對GPU資源的依賴，導(dǎo)致GPU價格飛漲，這無疑增加了新的智能計算中心建設(shè)的成本和周期。”

　　當(dāng)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李天哲舉了個例子。在訓(xùn)練端，GPT3的單次訓(xùn)練成本約為500萬美元，推理端單次生成信息文本的成本是當(dāng)前主流搜索引擎的3倍至4倍，人工智能企業(yè)的搜索調(diào)用成本較高，大部分企業(yè)無法負(fù)擔(dān)這樣的成本。

　　李天哲認(rèn)為，避免人工智能算力分散和浪費(fèi)的主要方式，是統(tǒng)一建設(shè)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，通過組建專業(yè)化的、具備工程化開發(fā)和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)的人工智能團(tuán)隊(duì)，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)提供開發(fā)服務(wù)。

　　當(dāng)前，我國算力產(chǎn)業(yè)已初具規(guī)模，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)集群效應(yīng)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的問題。“自建算力中心成本巨大，周期不可控，而成熟的算力中心可以根據(jù)需求靈活調(diào)整。”中科視語PMO徐超說。

　　“未來，多地計算中心將聚焦頭部企業(yè)，增加國產(chǎn)訓(xùn)練集群，著力提升算力精度、降低平均能耗，聯(lián)動京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、東西部算力資源，建設(shè)智能算網(wǎng)新生態(tài)?！弊T李麗認(rèn)為。

　　鼓勵算力應(yīng)用

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

　　為解決算力成本問題，近日，北京、上海、杭州、蘇州等地圍繞算力產(chǎn)業(yè)及應(yīng)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(xì)則來看，重點(diǎn)支持AI創(chuàng)新企業(yè)，支持中小企業(yè)購買算力服務(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，是推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一項(xiàng)重要舉措?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸朴嬎闩c大數(shù)據(jù)研究所所長何寶宏表示，更好發(fā)揮算力券的價值，應(yīng)從以下方面開展工作，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)、未來產(chǎn)業(yè)等加大算力券的發(fā)放比重；二是鼓勵算力供應(yīng)企業(yè)加強(qiáng)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，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，算力券推動了供需雙方的結(jié)合。李天哲認(rèn)為，算力券應(yīng)該重點(diǎn)面向兩類企業(yè)群體：第一類是具備豐富技術(shù)儲備和算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，但是無力承擔(dān)高昂算力成本的初創(chuàng)企業(yè)和團(tuán)隊(duì)；第二類是在創(chuàng)新技術(shù)生態(tài)體系上做算法開發(fā)的企業(yè)，為他們提供優(yōu)惠支持，讓更多企業(yè)能夠開發(fā)出自主可控的人工智能方案。

　　盛樂標(biāo)建議，算力券要避免出現(xiàn)濫發(fā)、濫用、浪費(fèi)等現(xiàn)象，平衡好算力供需關(guān)系，避免閑置浪費(fèi)，提高使用效率和效果，重點(diǎn)支持對價格敏感的科技型中小企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高校等，并向承擔(dān)或參與國家或地方重點(diǎn)項(xiàng)目、攻關(guān)項(xiàng)目的企業(yè)傾斜。另外，應(yīng)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，還需要簡化企業(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(wěn)健技術(shù)底座上構(gòu)建的算力腦，將催生更多創(chuàng)新應(yīng)用。通過采用高效能、低功耗的芯片和優(yōu)化算法方式追求算力規(guī)模的增長，將促進(jìn)視覺遙感等創(chuàng)新技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用落地。”格靈深瞳副總經(jīng)理周瑞認(rèn)為。

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