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任正非和孟晚舟多次提的「算力」 到底是個啥?

云計算

2023年09月28日

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  文 / 道哥

  人工智能的新時代,什么最重要?任正非和孟晚舟告訴了一個答案——算力。

  在近日的華為全聯(lián)接大會上,孟晚舟在演講中表示,算力是人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力。她認為,“算力稀缺和昂貴,已經(jīng)成為制約AI發(fā)展的核心因素”。

  “華為致力于打造中國算力底座,為世界構建第二選擇,做厚‘黑土地’,滿足各行各業(yè)多樣性的AI算力需求,”孟晚舟直言。

  任正非也提到了算力的重要性。

  不久前的國際大學生程序設計競賽(ICPC)上,任正非在與學生交流時表示:“我們即將進入第四次工業(yè)革命,基礎就是大算力,第四次工業(yè)革命波瀾壯闊,其規(guī)模之大不可想象”。

  華為新老兩代領軍人物,先后著重提到算力,說明在未來的科技發(fā)展中,算力的地位確實值得重點關注。那么,到底什么是算力?在我國又發(fā)展到了什么水平?

  算力,數(shù)字經(jīng)濟底座

  算力,從字面意思理解,就是“計算能力”。

  從古代的算盤到如今的超級計算機,承載的都是人類的算力。而從信息時代的角度出發(fā),算力就是指我們通過對信息數(shù)據(jù)進行處理,實現(xiàn)目標結果輸出的計算能力。

  電腦的誕生,是人類算力革命的一次躍升,而進入21世紀后,云計算的出現(xiàn),又將算力技術推向了一個新的高度。

  目前,在AI和深度學習的深度賦能下,智能汽車、自動駕駛、元宇宙、區(qū)塊鏈、AI 機器人等場景持續(xù)迭代升級,多種場景下算力需求持續(xù)增加。以傳統(tǒng)計算集群為主的云計算發(fā)展模式,也逐漸不能滿足未來的發(fā)展,“云、邊、端一體化”的算力革命已經(jīng)開始顯露雛形。

  按照《中國算力白皮書(2022年)》的定義,算力主要分為四部分:通用算力、智能算力、超算算力和邊緣算力。

  其中,通用算力以CPU芯片輸出的計算能力為主;智能算力以GPU、FPGA、Al芯片等輸出的人工智能計算能力為主;超算算力以超級計算機輸出的計算能力為主。邊緣算力,主要是以就近為用戶提供實時計算能力為主,是前三種的組合,用以解決網(wǎng)絡延遲產(chǎn)生的問題。

  智百道認為,未來算力革命的發(fā)展趨勢,將是以智能算力為核心的多種算力形式的融合,多場景共榮算力生態(tài)正在成型。而隨著科技創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn),算力的新應用場景也日益豐富,需求量將持續(xù)激增。

  以備受矚目的ChatGPT為例,GPT-3模型包含1750億參數(shù),訓練成本達1200萬美元。而谷歌發(fā)布的PaLM-E包含5620億參數(shù),GPT-4則包含數(shù)萬億級別參數(shù)。

  顯而易見,人工智能大模型的訓練、推理需要大量的算力支撐,其中訓練消耗更多。而大模型的更新迭代,必須以先進的AI芯片作為算力基礎。

  這里也就能夠理解,任正非和孟晚舟為什么對算力如此看重。而華為的《泛在算力》報告指出,未來人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 技術發(fā)展將帶來對算力隨時、隨地、隨需、隨形(Anytime、Anywhere、Any Capacity、 Any Object)的 4A 能力要求。

  以“隨時”為例,在自動駕駛汽車場景中,路況信息復雜多變,自動駕駛汽車需要確保針對行駛過程中的任何突發(fā)性狀況進行“隨時”反映,算力對路況、車況監(jiān)控的“專注度”就有了更高的要求。

  未來,智能應用場景將無處不在,無時不在,任意量級場景與終端設備的算力需求,也需要能夠進行自適化的調(diào)配。

  正如孟晚舟在演講中所說,算力已經(jīng)成為未來人工智能時代發(fā)展的瓶頸。她指出,華為將充分發(fā)揮其綜合優(yōu)勢,著力打造AI集群,實現(xiàn)算力、運力、存力的一體化設計,突破算力瓶頸,提供可持續(xù)的澎湃算力。

  那么,在算力新時代,中國的需求和投入都有哪些?未來的前景如何?

  中國算力,到了哪一步?

  與全世界的發(fā)展趨勢相近,AI技術快速崛起后,國內(nèi)眾多大模型產(chǎn)品紛紛出現(xiàn),呈現(xiàn)百花齊放的狀態(tài)。比如阿里的通義千問、騰訊的混元、百度的文心一言大模型、科大訊飛的星火大模型,以及被寄予厚望的華為盤古大模型。

  此外,還出現(xiàn)了眾多面向垂直行業(yè)的大模型,比如醫(yī)聯(lián)所推出的MedGPT具備全流程智能化診療能力;“天擎”美亞公共安全大模型,具備警務意圖識別、警務情報分析、案情推理等推理能力等等。

  所有這些,都對算力提出了持續(xù)的需求。

  從數(shù)據(jù)上看,我國算力成就非常明顯,已成為世界第二算力大國。截至2022年底,我國算力總規(guī)模已經(jīng)達到了180EFLOPS(每秒18000京次浮點運算),占全球算力規(guī)模的31%,年增長率近30%,算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達到1.8萬億元。

  智百道觀察發(fā)現(xiàn),隨著各類新應用場景的出現(xiàn),國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠相繼布局GPT類大模型,預訓練+持續(xù)調(diào)優(yōu)+應用推理正在帶來大量算力需求,對全社會算力資源提出更高要求。

  國家層面上,對數(shù)字基礎設施建設的力度正在加大,各地都在加速建設數(shù)據(jù)中心,打造關鍵基礎設施算力網(wǎng)絡,其中具有代表性的“東數(shù)西算”工程正在持續(xù)推進。

  近期,北上廣深政府出臺一系列促進算力落地的政策。比如北京提出,到2025年基本建成具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地;上海提出,2025年數(shù)據(jù)中心超過18000PFLOPS;深圳與科技部共同布局國家超算深圳中心二期項目等等。

  所以,中國由AI帶動的算力市場正在進入高速發(fā)展期。

  據(jù)國家信息中心聯(lián)合浪潮信息發(fā)布的《智能計算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》測算,“十四五”期間,在智算中心實現(xiàn)80%應用水平的情況下,城市對智算中心的投資可帶動人工智能核心產(chǎn)業(yè)增長2.9至3.4倍,帶動相關產(chǎn)業(yè)增長36至42倍。

  所以,不難預見,算力市場潛力很大。智百道認為,尤其是在圍繞人工智能技術的大模型領域,不論是通用大模型如文心一言、通義千問,還是垂直應用,比如一批針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專業(yè)類大模型,都將大幅提升對算力的需求。

  華為的高調(diào)入場,更將算力推向了技術發(fā)展的潮頭。

  但是,智百道觀察發(fā)現(xiàn),國內(nèi)投資者對算力的認識仍處于初級階段,大部分仍局限在“IDC”+“服務器”兩大產(chǎn)業(yè)鏈中,相比算力革命的新機遇,其似乎更擔心“算力過剩”。

  需要注意的是,國外相關大廠已經(jīng)在大舉投入,比如風頭正勁的英偉達。面對這種情況,華為的強勢入局,為中國在算力新時代的崛起注入了一劑強心針。誰能夠抓住新的時代機遇,讓我們拭目以待。

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來源:節(jié)點財經(jīng)

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