算力進(jìn)階，誰(shuí)主沉浮？

原標(biāo)題：算力進(jìn)階，誰(shuí)主沉?。?/p>

文|智能相對(duì)論

作者|陳選濱

在上海臨港新片區(qū)，一座規(guī)模宏大且頗具科技感的建筑拔地而起。

這便是由商湯科技打造的人工智能計(jì)算中心（AIDC），同時(shí)也是亞洲最大的超算中心之一，建成投入運(yùn)營(yíng)后，算力可達(dá)到每秒3740 Petaflops（1 Petaflops為每秒千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算）。

這是一個(gè)什么樣的概念？

目前，我國(guó)頂級(jí)人工智能計(jì)算中心“鵬城實(shí)驗(yàn)室”的算力為1000 Petaflops，已是世界人工智能算力500排行中蟬聯(lián)兩年首位的絕對(duì)領(lǐng)軍者。

如今，算力的上限再度迎來(lái)突破，一個(gè)人工智能“大算力”時(shí)代似乎正在迎面而來(lái)。

那么，站在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)看，這意味著什么？

眾所周知，人工智能有三駕馬車(chē)，即“大數(shù)據(jù)、算法、算力”。其中，算力之間的差距是最不容易快速追趕的，但同時(shí)也是目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展最欠缺的能力。

在2021東湖國(guó)際人工智能高峰論壇上，清華大學(xué)鄭緯民院士就直言，算力的落后嚴(yán)重制約了我國(guó)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

若要打破這個(gè)制約，關(guān)鍵需要有大算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，也就是人工智能計(jì)算中心，把底層的基礎(chǔ)打牢。

目前，我國(guó)已有20多個(gè)城市正在規(guī)劃或建設(shè)人工智能計(jì)算中心。在這一片熱潮之中，人工智能產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)又將迎來(lái)什么樣的變革？與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心（IDC）相比，AIDC的出現(xiàn)，將伴隨著怎樣的本質(zhì)區(qū)別？

在此，我們不妨就AIDC的全國(guó)落地來(lái)談一談人工智能“大算力”時(shí)代。

IDC與AIDC： 從“倉(cāng)庫(kù)”到“工廠”的跨越

今天，人工智能產(chǎn)業(yè)正在加速走向更大規(guī)?；陌l(fā)展階段，無(wú)論是科研創(chuàng)新還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，對(duì)算力的支持都提出了更高的要求。

在科研創(chuàng)新層面，以通用預(yù)大模型為例，隨著人工智能技術(shù)深入推進(jìn)，處理的問(wèn)題參數(shù)越來(lái)越多，比如GPT3為1750億個(gè)參數(shù)，Google Switch ransformer達(dá)到1.6萬(wàn)億個(gè)參數(shù)。對(duì)此，鄭緯民院士判斷，差不多每3、4個(gè)月需要的計(jì)算機(jī)算力就得翻一倍。

由此，在今天的技術(shù)進(jìn)程上，算力很大程度決定了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的上限。若是沒(méi)有足夠的算力支持，很多通用大模型根本無(wú)法完成預(yù)訓(xùn)練，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用。

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，以智慧城市為例，在我們的城市生活中，存在許許多多的細(xì)分場(chǎng)景以及長(zhǎng)尾應(yīng)用，大到智慧交通、智慧環(huán)保、智慧能源等，小到對(duì)一輛共享單車(chē)、一個(gè)井蓋、一段水域的監(jiān)測(cè)等等，都離不開(kāi)人工智能技術(shù)應(yīng)用。

隨著人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)端的普遍應(yīng)用，計(jì)算無(wú)處不在，而對(duì)算力的需求也隨之增長(zhǎng)。根據(jù)艾媒咨詢(xún)數(shù)據(jù)顯示，2020年人工智能帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模就已經(jīng)超過(guò)5700億元，預(yù)計(jì)未來(lái)5年年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)27%，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)更將超16000億元。

在萬(wàn)億級(jí)的產(chǎn)業(yè)背后，我們很難去估量未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)算力的需求量。

但，重視算力“缺口”，積極建設(shè)大算力基礎(chǔ)設(shè)施，特別是推動(dòng)AIDC落地，夯實(shí)人工智能基礎(chǔ)，確是一條看得見(jiàn)也做得到的路徑。

對(duì)于商湯科技一類(lèi)的AI企業(yè)而言，這一路徑或許看得更早，也更清晰。

從成立之初，商湯科技就已經(jīng)在構(gòu)思相關(guān)的規(guī)劃。直到2020年，耗時(shí)僅168天，商湯AIDC便以以前所未有的速度落地上海臨港，成為商湯科技的又一張AI王牌——基于AIDC的支持，商湯科技可以將SenseCore商湯AI大裝置的技術(shù)能力開(kāi)放給學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的合作伙伴，提供更全面、深度的AI-as-a-Service，大幅提高AI生產(chǎn)力。

值得注意的是，從這一表現(xiàn)來(lái)看，AIDC與傳統(tǒng)的IDC是有本質(zhì)區(qū)別的。

盡管，從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)，IDC與AIDC都是面向數(shù)字時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，提供著最基礎(chǔ)的底層支持，但側(cè)重點(diǎn)實(shí)際上又各有不同。

傳統(tǒng)的IDC是一個(gè)海量數(shù)據(jù)庫(kù)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分發(fā)等功能，在簡(jiǎn)易的理解中，可將其定位為生產(chǎn)流程上的“倉(cāng)庫(kù)”，主要負(fù)責(zé)生產(chǎn)資料（即數(shù)據(jù)）的管理。

但，AIDC則完全不同，其落地的主要能力在于提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及高性能計(jì)算能力。對(duì)比傳統(tǒng)IDC而言，其側(cè)重點(diǎn)更偏向于生產(chǎn)力（即算力）的提升，定位也更接近于生產(chǎn)流程中的“工廠”。

如何理解這里的“工廠”？

從商湯AIDC的定位來(lái)看，或許更好理解——在商湯打造的的軟硬一體的超大型通用AI基礎(chǔ)設(shè)施“SenseCore商湯AI大裝置”中，AIDC屬于計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，整合了AI芯片及AI傳感器等，主要通過(guò)提供強(qiáng)大的算力支持，來(lái)支撐對(duì)海量數(shù)據(jù)和算法模型的分析、訓(xùn)練和推理。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AIDC的產(chǎn)業(yè)價(jià)值更多體現(xiàn)在算力的提升以及對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)階處理能力，而非傳統(tǒng)IDC純粹的存儲(chǔ)或分發(fā)功能，也就相當(dāng)于多了一道工廠的職能及生產(chǎn)程序。

AIDC， 如何打開(kāi)AIaaS模式的新局面？

很顯然，從傳統(tǒng)IDC到AIDC的建設(shè)，其背后的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)與格局都面臨著新的變化。而這一種趨勢(shì)變化，聚焦到AIDC的落地，正呈現(xiàn)為三種不同場(chǎng)景的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

1.在技術(shù)研發(fā)層面，傳統(tǒng)的科研范式正在被顛覆。

人工智能自誕生以來(lái)，就不斷與傳統(tǒng)科學(xué)技術(shù)交叉應(yīng)用，碰撞出新的火花。如今，在大數(shù)據(jù)、大算力的支持下，更有顛覆傳統(tǒng)科研范式的可能。

目前，在生物學(xué)領(lǐng)域，這種顛覆有目共睹。

谷歌的AlphaFold團(tuán)隊(duì)一改傳統(tǒng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)策略，通過(guò)使用蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中17萬(wàn)多個(gè)不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，以及幾百個(gè)TB級(jí)別的包含未知結(jié)構(gòu)的蛋白序列數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)AlphaFold進(jìn)行訓(xùn)練，由此不斷迭代，最終使得AlphaFold AI網(wǎng)絡(luò)獲取了基于氨基酸序列精確預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)的能力。

而在這個(gè)過(guò)程中，算力是非常關(guān)鍵的一個(gè)支持。畢竟面向17萬(wàn)多個(gè)不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及幾百個(gè)TB級(jí)別的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)，若是沒(méi)有大算力支持，很難展開(kāi)訓(xùn)練。

也正是有了這種大算力的支持，在相關(guān)領(lǐng)域的科研創(chuàng)新無(wú)須再按照傳統(tǒng)路徑進(jìn)行展開(kāi)，完全可以在新算法的基礎(chǔ)下把所有的可能性“跑”一遍，來(lái)尋求最優(yōu)解。

這種科研新范式，隨著AIDC的全國(guó)落地也將成為未來(lái)的共識(shí)。目前，國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（上海）等科研機(jī)構(gòu)及高校已經(jīng)與商湯AIDC達(dá)成合作意向，有意借助商湯AIDC提供大規(guī)模彈性算力對(duì)傳統(tǒng)科研范式進(jìn)行創(chuàng)新顛覆。

據(jù)了解，商湯AIDC可以提供大規(guī)模彈性算力，可完成10000億參數(shù)模型的完整訓(xùn)練。在這種大算力的支持下，未來(lái)的科研創(chuàng)新也將擁有更多的可能性。

2.在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，企業(yè)“重復(fù)造輪子”的問(wèn)題正在被緩解。

除了在科研層面的交叉應(yīng)用之外，人工智能的另一面便是與不同的產(chǎn)業(yè)進(jìn)行融合應(yīng)用。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能愈發(fā)普遍，相關(guān)的應(yīng)用和能力正在成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的標(biāo)配。

那么，如何源源不斷地為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提供人工智能支持，也就成為了當(dāng)前面臨且需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。就猶如今天的工廠不再需要自建發(fā)電廠發(fā)電生產(chǎn)一樣，AIDC的出現(xiàn)在很大程度上來(lái)說(shuō)，所要解決的就是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)自建人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的問(wèn)題。

比方說(shuō)，基于AIDC，商湯就有基礎(chǔ)將SenseCore商湯AI大裝置的能力作為通用的AI-as-a-Service提供給各大企業(yè)客戶(hù)，幫助他們輕松生產(chǎn)出符合自身需求的人工智能模型，無(wú)須過(guò)多的資本投入、學(xué)習(xí)成本投入或是“重復(fù)造輪子”。

由此，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用AI的門(mén)檻也就大大降低，讓AI得以成為更多企業(yè)發(fā)展的助力。

目前，商湯AIDC已經(jīng)接入國(guó)家（上海）新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心，是上海的重點(diǎn)新基建項(xiàng)目，進(jìn)階成為“國(guó)家隊(duì)”的一員，也就意味著其背后必要承擔(dān)更大的產(chǎn)業(yè)責(zé)任與普惠價(jià)值。

對(duì)此，我們可以看到商湯AIDC在算力成本和安全性上所擺出的“高低手”，一方面壓低算力成本，通過(guò)算法優(yōu)化來(lái)提高AIDC的效率為企業(yè)提供更低成本的算力，把產(chǎn)業(yè)路徑走寬；另一方面抬高安全性，采用獨(dú)立物理機(jī)房、隱私計(jì)算、多租戶(hù)能力等提高AIDC的安全性，把產(chǎn)業(yè)路徑走穩(wěn)。

3.在產(chǎn)業(yè)生態(tài)層面，產(chǎn)業(yè)鏈路逐步完善，上下協(xié)同形成驅(qū)動(dòng)。

至今，人工智能已經(jīng)發(fā)展出一條相對(duì)完善的產(chǎn)業(yè)鏈條，以高性能計(jì)算能力為核心的AIDC更是其中不可欠缺的重要一環(huán)。隨著AIDC的落地，整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈也將得到進(jìn)一步完善，由此形成上下游的協(xié)同驅(qū)動(dòng)。

比如，AIDC的建設(shè)往往需要海量的算力芯片支持，由此國(guó)內(nèi)興起的AIDC建設(shè)熱潮便能為國(guó)產(chǎn)芯片提供大規(guī)模應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，從市場(chǎng)需求端拉動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片的發(fā)展，為整個(gè)國(guó)產(chǎn)芯片市場(chǎng)構(gòu)建一個(gè)良性發(fā)展的循環(huán)體系。

根據(jù)了解，商湯AIDC到2024年所有服務(wù)器全部到位時(shí)，國(guó)產(chǎn)化硬件的比例將超過(guò)50%。不難發(fā)現(xiàn)，這將是一個(gè)龐大的場(chǎng)景需求，對(duì)于國(guó)產(chǎn)硬件廠商而言，越來(lái)越多的本土AIDC落地，市場(chǎng)的空間也就越大，由此形成的需求拉動(dòng)也就越顯著。

同時(shí)，AIDC也備受科研機(jī)構(gòu)和高校院所青睞。目前，商湯AIDC已復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、上?？萍即髮W(xué)、上海海洋大學(xué)等高校及科研機(jī)構(gòu)達(dá)成合作意向，雙方將依托海量的算力資源與集群調(diào)度優(yōu)勢(shì)、以及完整的AI算法工具鏈打造出一個(gè)滿(mǎn)足AI人才培養(yǎng)、AI技術(shù)研發(fā)等產(chǎn)業(yè)需求的大平臺(tái)。

可見(jiàn)，作為AI基礎(chǔ)設(shè)施，AIDC的落地對(duì)于整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展而言，存在多方面利好的驅(qū)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，是完善人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵一環(huán)。

AIDC的未來(lái)： 走向融合

在當(dāng)前階段，AIDC的價(jià)值是看得見(jiàn)的，對(duì)科研創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用以及生態(tài)完善都具備非常重要的補(bǔ)足能力。

如此關(guān)鍵的一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，AIDC的未來(lái)又將如何發(fā)展？

從目前相關(guān)的行業(yè)趨勢(shì)來(lái)看，《智能相對(duì)論》認(rèn)為，AIDC在未來(lái)或?qū)?huì)走向融合，表現(xiàn)在三個(gè)方向。

其一，融“網(wǎng)”發(fā)展。

這里的“網(wǎng)”即算力網(wǎng)絡(luò)。2021年5月，國(guó)家四部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》，明確提出將布局全國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建國(guó)家級(jí)算力網(wǎng)絡(luò)體系。

AIDC作為大算力基礎(chǔ)設(shè)施，在未來(lái)很有可能將隨著全國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)體系的完善進(jìn)一步融入算力網(wǎng)絡(luò)，為全國(guó)產(chǎn)業(yè)提供更廣泛的算力調(diào)度及服務(wù)。

其二，融“城”發(fā)展。

這里的“城”即智慧城市。在AIDC正式運(yùn)營(yíng)之后，商湯將融合AIDC與商湯方舟城市開(kāi)放平臺(tái)的能力，使得在智慧城市建設(shè)過(guò)程中只需輸入少量數(shù)據(jù)即可在本地訓(xùn)練人工智能模型，進(jìn)而可以解決更多的城市長(zhǎng)尾應(yīng)用問(wèn)題。

此外，商湯AIDC的低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延優(yōu)勢(shì)在面向上海與長(zhǎng)三角地區(qū)也能得以放大，距離近，訪問(wèn)快，使得時(shí)延更低，從而支持城市范圍內(nèi)的高頻服務(wù)，保證通暢服務(wù)。

由此，依托較為強(qiáng)大的區(qū)域服務(wù)能力，AIDC也將演化升級(jí)成為一個(gè)“城市大腦”，持續(xù)融入智慧城市的建設(shè)中，不僅提供算力支持，還提供著更廣泛的智慧服務(wù)。

在這個(gè)過(guò)程中，我們可以看到，隨著AIDC一類(lèi)新型基礎(chǔ)設(shè)施的建成落地，更將進(jìn)一步推動(dòng)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施如電網(wǎng)、水利設(shè)施等升級(jí)為智慧電網(wǎng)、智慧水利，實(shí)現(xiàn)更深度的融合趨勢(shì)。

其三，融“界”發(fā)展。

這里的“界”泛指各類(lèi)領(lǐng)域如產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界等。作為AI基礎(chǔ)設(shè)施，AIDC的底層價(jià)值與人工智能技術(shù)相當(dāng)，正在變革各類(lèi)領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ)邏輯。越來(lái)越多的學(xué)術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開(kāi)人工智能，更離不開(kāi)計(jì)算。

在未來(lái)的數(shù)字時(shí)代，算力也就等同于生產(chǎn)力，由此貫穿到各個(gè)領(lǐng)域，融合發(fā)展的范疇與速度也擴(kuò)大、加速。

總的來(lái)說(shuō)，AIDC在未來(lái)不僅僅只是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，還將隨著AI技術(shù)的應(yīng)用普及與深入賦能，成為萬(wàn)物百態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施，就如同今天的發(fā)電廠一般，隨著電成為當(dāng)前時(shí)代的主要能源，發(fā)電廠已經(jīng)是通用型的基礎(chǔ)設(shè)施。

當(dāng)然，跨向通用型基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于AIDC而言，還有很長(zhǎng)的一段路要走。

其中，不僅僅是AI技術(shù)的普及與應(yīng)用，還包括AIDC本身局限突破。比如，傳統(tǒng)IDC建設(shè)就存在高耗能的問(wèn)題，在AIDC上也同樣存在。

如何解決高耗能問(wèn)題，是AIDC全國(guó)落地的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。在上海臨港，商湯就為AIDC采取了各種能源優(yōu)化措施，包括光伏發(fā)電、高效變頻離心機(jī)、UPS Eco模式、LED照明及濕膜加濕，甚至還實(shí)施了離心系統(tǒng)，部署了工業(yè)冷卻制冷劑。

根據(jù)預(yù)期，商湯AIDC啟動(dòng)后的功耗將比中國(guó)其他數(shù)據(jù)中心的行業(yè)平均水平低約10%，每年可節(jié)省約4500萬(wàn)千瓦時(shí)功耗。同時(shí)在節(jié)能技術(shù)的支持下，商湯AIDC年均PUE可優(yōu)化至1.28。

但，又不得不承認(rèn)，目前數(shù)據(jù)中心的行業(yè)平均水平仍然比較高，在踐行“雙碳”戰(zhàn)略的指引下，AIDC仍需要不斷優(yōu)化、減少能耗，以推動(dòng)更廣泛的落地應(yīng)用。

由此，AIDC的發(fā)展路徑，可謂任重而道遠(yuǎn)。

結(jié)語(yǔ)

AIDC的出現(xiàn)，意味著人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正在跨向一個(gè)關(guān)鍵階段。在這一階段，基礎(chǔ)設(shè)施的明確與落地，必然也將為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局帶來(lái)一些新的變化。

1882年，愛(ài)迪生在紐約建成世界第一座中央發(fā)電廠，自此電力第一次走入人們的日常生活，成為一種常態(tài)能源支持。

以此來(lái)看人工智能領(lǐng)域AIDC的發(fā)展，或許我們也能看到類(lèi)似的新格局吧！

*本文圖片均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

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