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如今的中國，站在新一輪產(chǎn)業(yè)浪潮的拐點

2023年ChatGPT引爆的AIGC全球熱度，在龐大用戶群涌入的情況下，也催生了對算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更高的要求。

一些頭部的云廠商也提前布局為AI大模型訓(xùn)練“修路”。4月14日，騰訊云發(fā)布的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群刷屏全網(wǎng)，據(jù)了解騰訊云此次發(fā)布的HCC，利用并行計算理念，通過CPU和GPU節(jié)點的一體化設(shè)計，將單點算力性能提升至最強。

幾天后，國家超算互聯(lián)網(wǎng)工作啟動會在天津召開,會議發(fā)起成立了國家超算互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合體。會上要求，未來科技部將通過超算互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，打造國家算力底座，促進超算算力的一體化運營，助力科技創(chuàng)新和經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。

這意味著國家將全力推動打造算力中心，作為人工智能的核心基座和數(shù)字經(jīng)濟的基石，算力有望迎來黃金發(fā)展期。

AI時代引爆算力需求

隨著AI時代的到來，算力增長已經(jīng)遠遠超過摩爾定律每18個月翻番的速率。

以ChatGPT來看，其在應(yīng)用時需要大算力的服務(wù)器支持，而這些服務(wù)器的成本是普通用戶無法承受的，2019年微軟投資OpenAI 10億美元，并與OpenAI獨家合作打造全球前五的超級計算機——Azure AI超算平臺，超級計算機擁有超過28.5萬個CPU核心、1萬個GPU、每GPU擁有400Gbps網(wǎng)絡(luò)帶寬，主要用于大規(guī)模分布式AI模型訓(xùn)練。ChatGPT開放以來多次滿負荷，預(yù)計OpenAI還需更大的ICT基建投入，才能滿足后面的需求。

前不久“ChatGPT之父”SamAltman提出新摩爾定律：全球AI的運算量每隔18個月就會提升一倍。這個也是支持AI持續(xù)深度迭代的基礎(chǔ)。無獨有偶中信證券也表示，用于AI訓(xùn)練的算力大約每6個月翻一番；目前大模型的出現(xiàn)，其訓(xùn)練算力是原來的10到100倍。

可以說拼算力是做好AI這件事永恒的前提。這也是為何近期不少算力公司漲幅不錯，比如聯(lián)想集團、神州數(shù)碼、浪潮信息等。

與此同時，基于大模型的多場景應(yīng)用也不斷拓展，萬億級別參數(shù)的大模型以及各種垂直行業(yè)的應(yīng)用極大地驅(qū)動了對AI算力的需求。

因此在大模型狂飆的同時，中國需要直面的問題就是，隨著眾多國產(chǎn)大模型陸續(xù)上線后，算力消耗更會指數(shù)級增長。

此前由于算力資源缺口問題，ChatGPT官網(wǎng)一度停止Plus付費項目的購買，還頻頻下調(diào)提問限制次數(shù)。正是ChatGPT引起的算力焦慮，也使中國將提高能效比與算力利用率的迫切性推到臺前。

加強算力基礎(chǔ)設(shè)施刻不容緩

人工智能時代，無論是AIGC還是GPT，背后的核心基礎(chǔ)設(shè)施都是算力網(wǎng)絡(luò)。

近年來我國算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展成效顯著，據(jù)報道我國算力總規(guī)模全球第二，年增長率近30%，截至2022年底，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過650萬標準機架，算力總規(guī)模達到180EFlops，存力總規(guī)模超過1000EB。

與此同時，《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書(2022)》（下稱白皮書）顯示，我國算力規(guī)模持續(xù)擴大，從基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)看，數(shù)據(jù)中心、智能計算中心、超算中心加快部署，推進我國算例基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用保持快速發(fā)展，根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，我國基礎(chǔ)設(shè)施算力規(guī)模達到140EFlops。

但值得注意的是，隨著越來越多的國家開始加大算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度，使英國、荷蘭、意大利、澳大利亞、新加坡等過算力排名有所提升，這就使中國在超算中心上的優(yōu)勢有所減弱。

白皮書顯示，美、中的智能算力處于全球領(lǐng)先地位，分別占全球比重的 45%和 28%。然而從人均算力的高低來衡量，美國、英國、德國等國家的人均算力普遍高于1000GFlops，而我國的人均算力處于中等水平。

“從超算中心的數(shù)量看，中國超過美國，但在計算基礎(chǔ)方面還是有差距，核心主要在高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中心還需要提升。”中國科學技術(shù)信息研究所人工智能發(fā)展研究中心常務(wù)副主任徐峰表示。

在業(yè)內(nèi)人士看來，ChatGPT對算力的要求主要還是聚焦在智能算力上，這也是我國亟需加強的方面。

在大國博弈的背景下，誰能率先填補大模型算力需求的缺口，誰就有機會搶占新一輪AI軍備搶位賽的前排，這就需要加強中國算力方面建設(shè)。

從政策端來看，一系列信號已經(jīng)明確了國家扶持和引導(dǎo)人工智能發(fā)展的態(tài)度。

今年2月，科技部高新司組織召開“深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略 加快建設(shè)科技強國”發(fā)布會，相關(guān)負責人表示，“科技部將把人工智能作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，作為新增長引擎，繼續(xù)給予大力支持。一是推動構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能創(chuàng)新體系，加快基礎(chǔ)理論研究和重大技術(shù)攻關(guān)。二是推動人工智能與經(jīng)濟社會深度融合，在重大應(yīng)用場景中錘煉技術(shù)，升級迭代，培育市場。三是推動建立人工智能安全可控的治理體系。四是全方位推動人工智能開放合作。”

從產(chǎn)業(yè)端來看，國內(nèi)科技大廠依托長期積累也逼近技術(shù)突破拐點。百度、騰訊、字節(jié)跳動等多家科技大廠均有千億級別的參數(shù)積累，技術(shù)儲備也在持續(xù)迭代、始終緊跟行業(yè)前沿。

據(jù)悉華為云的盤古大模型的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模達到2000億，阿里達摩院的M6模型參數(shù)達到10萬億。

早在去年10月，騰訊訓(xùn)練框架AngelPTM，完成了首個萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練——混元NLP大模型訓(xùn)練。在同等數(shù)據(jù)集下，將訓(xùn)練時間由 50 天縮短到 11 天。如果基于新一代集群，訓(xùn)練時間將進一步縮短至 4 天。

如今ChatGPT之火已全球燎原，新一輪AI算力軍備競賽已經(jīng)開啟，新時代浪潮下，只有夯實算力底座，引導(dǎo)基礎(chǔ)設(shè)施布局，國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)才能走得“快”、行得“穩(wěn)”。