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1913年，云涌福特流水線的算力誕生，使汽車的基建加速組裝效率實現(xiàn)了指數(shù)級提升，由原來的前進(jìn)748分鐘縮短至90分鐘，生產(chǎn)效率提高了8倍，人工實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)從蒸汽機(jī)驅(qū)動向電氣化驅(qū)動的智能支撐成功轉(zhuǎn)型，進(jìn)而開啟了整個工業(yè)制造業(yè)電氣化轉(zhuǎn)型新時代。風(fēng)起電力，云涌為當(dāng)時的算力經(jīng)濟(jì)插上了“轉(zhuǎn)型翅膀”。
一百多年后的基建加速今天，數(shù)字經(jīng)濟(jì)風(fēng)起云涌，前進(jìn)人工智能(AI)技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工算力需求激增。作為重要“底座”，算力的賦能作用日漸凸顯，已成為社會經(jīng)濟(jì)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。這一次，算力將接棒電力，為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展插上新的“轉(zhuǎn)型翅膀”。證券時報“中國智造面對面”系列推出“AI”篇，一窺中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。
支撐AI規(guī)模化應(yīng)用
2023年，人工智能技術(shù)實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。通過生成式AI(AIGC)技術(shù)，杭州余杭小姐包夜vx《192-1819-1410》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)人們可用自然語言與機(jī)器進(jìn)行便捷交互，并將海量的數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練、推理，快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，產(chǎn)生實際商業(yè)價值。
AI技術(shù)加速向各行各業(yè)滲透，需要運(yùn)算大量的數(shù)據(jù)，這個過程所消耗的資源就是算力。2023年，隨著以AIGC為代表的人工智能技術(shù)井噴式的發(fā)展，算力需求也迎來爆發(fā)式增長，部分高端算力產(chǎn)品價格不斷上漲。
工業(yè)富聯(lián)首席數(shù)據(jù)官劉宗長在接受證券時報記者采訪時表示，三五年前，人工智能在生產(chǎn)、管理的環(huán)節(jié)只是試點，一些示范工廠或產(chǎn)線應(yīng)用了AI技術(shù)，技術(shù)指標(biāo)上可能已達(dá)到公司需求，但難以規(guī)模復(fù)制。如今，人工智能到了一個轉(zhuǎn)折點，正在慢慢地規(guī)模化應(yīng)用，比如工業(yè)富聯(lián)開發(fā)的AI自動檢測工站，已規(guī)模應(yīng)用于公司的檢測流程。此外，在先進(jìn)分析、品質(zhì)管理等場景下，AI技術(shù)也已被大范圍使用。
像工業(yè)富聯(lián)一樣正在使用AI技術(shù)，或者其他云計算、邊緣計算、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的企業(yè)大量存在，背后都涉及數(shù)據(jù)的計算、轉(zhuǎn)換、存儲等。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能時代，算力已成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動力。
算力基建蓬勃發(fā)展
實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，需要筑牢算力基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)了解，算力基礎(chǔ)設(shè)施包括超算中心、智算中心、通用數(shù)據(jù)中心等形態(tài)，里面存放大量服務(wù)器，專門對數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理(存儲、計算、交換)。通用數(shù)據(jù)中心側(cè)重大量數(shù)據(jù)的存儲、管理，算力中心則側(cè)重科學(xué)計算，超算中心則主要用來模擬核爆炸、氣候預(yù)測等。
目前，我國數(shù)據(jù)中心或算力中心分布廣泛，但超算中心僅有14個，分布在深圳、廣州、無錫、昆山、濟(jì)南、青島、太原、鄭州、西安、成都等地。
工信部數(shù)據(jù)顯示，2018年以來，我國數(shù)據(jù)中心機(jī)架數(shù)量年復(fù)合增長率超過30%，截至今年6月底，我國算力總規(guī)模達(dá)到每秒1.97萬億億次浮點運(yùn)算，位居全球第二。
“算力基礎(chǔ)建設(shè)成為了新基建的重要內(nèi)容之一，國家統(tǒng)籌建立的‘東數(shù)西算’八大樞紐、國家超算中心等，就相當(dāng)于高速公路的國道，各個地方建立的算力中心等則相當(dāng)于省道，國家把算力新基建建好了，以后的產(chǎn)業(yè)才會有更大的發(fā)展機(jī)會。”拓維信息董事長李新宇對證券時報記者表示。
國家超算長沙中心主任李肯立告訴證券時報記者，盡管“東數(shù)西算”等可以部分解決東西部算力需求和資源不匹配的問題，但是還做不到像電力一樣方便地輸送，因為算力輸入是硬件，目前標(biāo)準(zhǔn)等各方面還不統(tǒng)一，技術(shù)方面還存在難點。“在這個背景下，當(dāng)下各城市根據(jù)自身算力需求，在本地建設(shè)算力中心，也是比較現(xiàn)實且可循的方式。”李肯立說。
國際數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)IDC聯(lián)合其他機(jī)構(gòu)發(fā)布的《2021—2022全球計算力指數(shù)評估報告》顯示，計算力指數(shù)平均每提高1個點，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和地區(qū)生產(chǎn)總值將分別增長3.5‰和1.8‰。一個國家或地區(qū)增加對計算力的投資可以帶來經(jīng)濟(jì)的增長，且這種增長具有長期性和倍增效應(yīng)。
另據(jù)浪潮人工智能研究院測算，預(yù)計到2025年全球計算力規(guī)模將比2020年提升30倍。
像用電一樣使用算力
近些年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型逐漸深入，智能化轉(zhuǎn)型大力推進(jìn)，算力發(fā)展政策東風(fēng)頻吹。
2022年2月，國家發(fā)改委等多部門印發(fā)通知，全面啟動“東數(shù)西算”工程，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點，并規(guī)劃了10個國家數(shù)據(jù)中心集群。
今年以來，從國家到地方的各種算力重磅措施、方案也頻出。10月8日，工信部等發(fā)布《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，提出要著力推動算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展，隨后，上海、廣東、深圳、成都等多地相繼出臺算力發(fā)展政策。
12月26日，國家算力政策再加碼。國家發(fā)改委、國家數(shù)據(jù)局等五部門聯(lián)合印發(fā)《深入實施“東數(shù)西算”工程 加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實施意見》(下稱《意見》)，提出到2025年底綜合算力基礎(chǔ)設(shè)施體系初步成型等一系列目標(biāo)。
《意見》旨在以算力高質(zhì)量發(fā)展賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展為主線，協(xié)同推進(jìn)“東數(shù)西算”工程，形成跨地域、跨部門發(fā)展合力，助力網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、數(shù)字中國建設(shè)，提出到2025年，我國綜合算力基礎(chǔ)設(shè)施體系初步成型，用戶使用各類算力的易用性明顯提高、成本明顯降低，國家樞紐節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)傳輸費(fèi)用大幅降低;算力網(wǎng)關(guān)鍵核心技術(shù)基本實現(xiàn)安全可靠，以網(wǎng)絡(luò)化、普惠化、綠色化為特征的算力網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展格局逐步形成，同時強(qiáng)調(diào)，將從通用算力、智能算力、超級算力一體化布局等五個統(tǒng)籌出發(fā)，推動建設(shè)聯(lián)網(wǎng)調(diào)度、普惠易用、綠色安全的全國一體化算力網(wǎng)。
顯然，算力已成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要動能，從過去“東數(shù)西算”的啟動到現(xiàn)在“全國一體化算力網(wǎng)”的構(gòu)建，國家更加注重算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的質(zhì)量。
“未來的算力，可能像現(xiàn)在的電力一樣，能夠?qū)崿F(xiàn)全國的統(tǒng)一調(diào)配管理、即取即用。”李新宇對證券時報記者表示。
價格將趨于合理
值得一提的是，激增的算力需求以及美國高端芯片供應(yīng)受限等，已導(dǎo)致市場算力產(chǎn)品供不應(yīng)求，價格暴漲，這在一定程度上增加了企業(yè)的算力成本。
vivo副總裁、AI全球研究院院長周圍曾在接受證券時報記者采訪時坦言，“手機(jī)調(diào)用云端大模型，目前大概一次1.5分，這個成本非常高，我們3億用戶每天用十次，一年下來要一百億元左右的支出。”
國盛證券《ChatGPT需要多少算力》報告顯示，大模型前期訓(xùn)練成本很高，一次超過百萬美元，這個費(fèi)用不僅涵蓋了模型的架構(gòu)、算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇，還包括了模型訓(xùn)練所需要的大量計算資源和時間成本。而隨著模型上線部署后使用量的增加，推理成本可能遠(yuǎn)超訓(xùn)練成本，尤其隨著大語言模型不斷升級迭代，參數(shù)量突破萬億、模型能力越來越強(qiáng)、用戶使用量激增，推理成本也會呈幾何式增長。
對此，劉宗長對證券時報記者表示，造成算力成本高的原因主要有兩方面，一是因為需求大幅增長而產(chǎn)能不夠，二是由于地緣政治、美國芯片禁令影響。
“目前公司正配合客戶在布局新的產(chǎn)能，預(yù)計明年在供應(yīng)端會有一個明顯的提升，同時隨著供應(yīng)的恢復(fù)，產(chǎn)品價格也會有所下降，進(jìn)而會帶動更多新的需求。”劉宗長說，“當(dāng)供應(yīng)與需求開始平衡后，算力價格會逐漸趨于合理，回歸理性。”
李新宇也認(rèn)為，隨著時間的推移，技術(shù)的進(jìn)步、生態(tài)的成熟，未來算力成本會逐步降低。
算力成本較高另一原因，是我國算力產(chǎn)業(yè)仍與國際頭部企業(yè)存在一定差距，未來若能把握產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展規(guī)律，供給格局也將發(fā)生變化。
中國科學(xué)院院士王懷民對證券時報記者表示，我國算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展要抓住機(jī)遇快速迭代升級，不僅要從芯片、軟件方面發(fā)力，更要注重生態(tài)的培育和打造，而中國在生態(tài)營造上具備獨(dú)特的優(yōu)勢，中國具有龐大的消費(fèi)市場、工程師群體等。
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