數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，AI人工智能顯然已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“樞紐”。從語(yǔ)音識(shí)別到人臉識(shí)別，從自動(dòng)駕駛到精準(zhǔn)醫(yī)療……近年來(lái)，人工智能的發(fā)展為人們所熟知，而這背后都有賴(lài)于算力的支持。

算力，就是計(jì)算的能力。兩位數(shù)乘法，有的人需要幾分鐘，而有的人只需要十幾秒甚至幾秒，那么顯然后者的算力強(qiáng)。

算力越強(qiáng)、算法越優(yōu)，人工智能就越牛。但是AI人工智能是一個(gè)算力大戶(hù),尤其"吃"算力。算力已經(jīng)成為繼熱力、電力之后新的關(guān)鍵生產(chǎn)力。

近日IDC與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2022-2023 中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告》）。這是IDC連續(xù)第五年發(fā)布全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告。

那么今年，產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)如何？中國(guó)人工智能計(jì)算力行業(yè)應(yīng)用如何？在地域、行業(yè)應(yīng)用等方面有什么不同表現(xiàn)？智能算力的技術(shù)架構(gòu)及市場(chǎng)發(fā)展又有什么樣的新趨勢(shì)？會(huì)后雷峰網(wǎng)和相關(guān)媒體與浪潮信息副總裁劉軍、IDC中國(guó)副總裁周震剛進(jìn)行了深入的交流。

中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的變與不變

今年已經(jīng)是IDC研究中國(guó)AI發(fā)展水平的第五個(gè)年頭，五年來(lái)，AI產(chǎn)業(yè)有不變的，有變化的。周震剛表示：“AI產(chǎn)業(yè)不變的是國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策的支持和投入以及用戶(hù)對(duì)AI技術(shù)領(lǐng)域的熱衷；顯著變化的是，AI越來(lái)越普惠化、基建化?！?/p>

IDC數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)人工智能市場(chǎng)相關(guān)支出達(dá)到130億美元，有望在2026年達(dá)到267億美元，2022至2026年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)20%。

AI雖然作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要驅(qū)動(dòng)力蓬勃發(fā)展，但是數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前AI在全行業(yè)整體滲透度不斷提升。這背后需要強(qiáng)大的智能算力的支持，抬高了AI研究和應(yīng)用的門(mén)檻。

人工智能的發(fā)展需要巨大的算力支撐。業(yè)界普遍認(rèn)為在AI算力發(fā)展方面存在著標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范不一致、軟件調(diào)度能力弱、算力分配不均勻等痛點(diǎn)，分布在場(chǎng)景化落地過(guò)程的方方面面。

而人工智能計(jì)算中心提供的高性?xún)r(jià)比的、安全、普惠的算力資源，可大幅縮減各類(lèi)組織的算力成本，緩解甚至徹底解決算力瓶頸問(wèn)題。目前，國(guó)家大力推動(dòng)新基建和數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加上持續(xù)的利好政策，現(xiàn)在，國(guó)家8地啟動(dòng)建設(shè)國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，并規(guī)劃了10個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群，協(xié)調(diào)區(qū)域平衡化發(fā)展，推進(jìn)集約化、綠色節(jié)能、安全穩(wěn)定的算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

一方面有國(guó)家政策、新基建、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等對(duì)AI的推動(dòng)，另一方面行業(yè)自身的熱度，都讓中國(guó)人工智能計(jì)算力快速發(fā)展。

《2022-2023 中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》指出，中國(guó)人工智能計(jì)算力繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)，2022年智能算力規(guī)模達(dá)到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過(guò)通用算力規(guī)模。預(yù)計(jì)到2026年中國(guó)智能算力規(guī)模將達(dá)到1271.4EFLOPS，未來(lái)五年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模的復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。

 

據(jù)周震剛介紹，這一年，AI整體規(guī)模不僅發(fā)生變化，從底層的芯片到服務(wù)器系統(tǒng)、算法架構(gòu)、云服務(wù)應(yīng)用以及整個(gè)生態(tài)都發(fā)生了很大的變化。

從人工智能芯片角度來(lái)看，芯片市場(chǎng)變得越來(lái)越重要。預(yù)計(jì)到2025年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。人工智能逐漸從核心向邊緣擴(kuò)展，人工智能芯片的搭載率以及搭載密度也會(huì)不斷上升。從類(lèi)型來(lái)看，中國(guó)仍然是GPU為主的市場(chǎng)，市場(chǎng)占有率近90%。另一方面，從供應(yīng)鏈來(lái)看，由于政策及疫情原因，芯片從國(guó)際采購(gòu)轉(zhuǎn)向本地的采購(gòu)、本地研發(fā)成為一個(gè)重要的趨勢(shì)，國(guó)產(chǎn)的GPU和NPU的廠商有了新的發(fā)展空間，增長(zhǎng)快速。

AI服務(wù)器是人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的主力軍。其實(shí)從整體服務(wù)器市場(chǎng)來(lái)看，整體服務(wù)器市場(chǎng)基本上跟去年持平，不是很景氣。但人工智能服務(wù)器的增長(zhǎng)速度仍然是兩位數(shù)，增長(zhǎng)喜人。從全球來(lái)看，中國(guó)和美國(guó)在人工智能服務(wù)器上面的投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他國(guó)家，這兩個(gè)國(guó)家各自的投入均高于其他國(guó)家的總和。從服務(wù)器廠商角度來(lái)看，浪潮仍然占據(jù)中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)超過(guò)一半的供應(yīng)量。

從系統(tǒng)算法架構(gòu)的角度，異構(gòu)計(jì)算越來(lái)越普遍，異構(gòu)計(jì)算時(shí)代，企業(yè)計(jì)算系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，系統(tǒng)中數(shù)據(jù)搬運(yùn)的成本開(kāi)銷(xiāo)已經(jīng)成為不可忽略的問(wèn)題，計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)以及節(jié)點(diǎn)間的互聯(lián)技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)的關(guān)鍵瓶頸。如何充分調(diào)動(dòng)起多芯片、多板卡、多節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)級(jí)能力，實(shí)現(xiàn)CPU同各種加速單元以及跨節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的高效協(xié)同以提升計(jì)算性能，受到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。

異構(gòu)計(jì)算成為主流趨勢(shì)，未來(lái)18個(gè)月全球人工智能服務(wù)器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會(huì)上升,算力多元化發(fā)展趨勢(shì)明顯。

 

計(jì)算體系架構(gòu)的黃金時(shí)代

這個(gè)時(shí)代是計(jì)算體系架構(gòu)的黃金時(shí)代。

當(dāng)問(wèn)及為什么GPU在中國(guó)市場(chǎng)占有率很高，達(dá)到90%？

劉軍回答道：“GPU占比比較高，實(shí)際上主要來(lái)源于在過(guò)去十幾年在軟件生態(tài)上面的投入，使得GPU生產(chǎn)效率、生產(chǎn)力工具方面，競(jìng)爭(zhēng)力非常強(qiáng)，形成了全球一體的開(kāi)發(fā)社區(qū)，支撐了整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)。同時(shí)這又為后來(lái)者在芯片創(chuàng)新上提供了很好的經(jīng)驗(yàn)，比如如何培養(yǎng)自己的軟件、支撐開(kāi)發(fā)者、社區(qū)和產(chǎn)業(yè)融合?！?/p>

 

從整個(gè)計(jì)算體系架構(gòu)來(lái)說(shuō)，GPU實(shí)際上在加速計(jì)算，因?yàn)锳I需要非常強(qiáng)大的訓(xùn)練計(jì)算性能，以及非常高能效比的推理計(jì)算性能，而GPU的技術(shù)創(chuàng)新是最活躍的。這些技術(shù)創(chuàng)新都發(fā)生在AI計(jì)算領(lǐng)域，AI是這些技術(shù)創(chuàng)新的試驗(yàn)田，例如內(nèi)存計(jì)算、量子計(jì)算。

換一個(gè)角度來(lái)看，中國(guó)做AI芯片的有將近一百多家公司，不僅是GPU出于供應(yīng)鏈的角度看芯片，未來(lái)幾年，中國(guó)的人工智能芯片會(huì)更加豐富多樣化。

人工智能給了計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新一個(gè)非常肥沃的土壤，滋養(yǎng)了整個(gè)計(jì)算體系架構(gòu)的創(chuàng)新和繁榮。

根據(jù)《報(bào)告》顯示，中國(guó)人工智能服務(wù)器在邊緣端和推理端增速非?？?。從2020年開(kāi)始，人工智能服務(wù)器推理端的量已經(jīng)超過(guò)了訓(xùn)練端。

周震剛表示，因?yàn)楝F(xiàn)在越來(lái)越多的人工智能應(yīng)用需要實(shí)時(shí)的本地化處理，在邊緣側(cè)做推理應(yīng)用的機(jī)會(huì)就多了起來(lái)，例如工業(yè)行業(yè)當(dāng)中的一些質(zhì)量監(jiān)測(cè)、監(jiān)測(cè)視頻的分析，就需要在端側(cè)完成，不然預(yù)警處理不及時(shí)。

在劉軍看來(lái)，邊緣端人工智能服務(wù)器快速增長(zhǎng)也說(shuō)明中國(guó)的人工智能應(yīng)用推進(jìn)速度很快，越來(lái)越多的行業(yè)和場(chǎng)景把人工智能當(dāng)作生產(chǎn)力提升的手段，在業(yè)務(wù)全鏈條中做了應(yīng)用和部署。從整個(gè)業(yè)務(wù)全流程來(lái)看，一定會(huì)有很多邊緣端的數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的處理。另一方面，邊和云相輔相成，更多的邊緣會(huì)催生更大的云端需求來(lái)處理來(lái)源于邊和端的數(shù)據(jù)。邊緣端的增長(zhǎng)也更加有利于推動(dòng)云端需求的發(fā)展。

 

產(chǎn)業(yè)AI化的趨勢(shì)愈加顯著

據(jù)《報(bào)告》所述，2022年中國(guó)人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度排名前五的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造。與21年相比，行業(yè)AI滲透度明顯提升。

周震剛表示，一方面金融、電信有比較大的增長(zhǎng)，未來(lái)實(shí)際上是智能制造、智慧醫(yī)療，都是新的可發(fā)展方向，例如在智能制造方面，設(shè)備管理、預(yù)檢測(cè)、維修預(yù)測(cè)、質(zhì)量監(jiān)控等等在制造業(yè)越來(lái)越普遍的應(yīng)用。同時(shí)我們也看到人工智能也更多的參與到科研里面去，通過(guò)人工智能去處理科研的大數(shù)據(jù)模型分析。

特別要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，仍舊遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他行業(yè)。雖然去年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)投資有所放緩，但是相應(yīng)的人工智能方面，甚至客戶(hù)有可能到其他行業(yè)的，比如數(shù)字人、NLP、智能創(chuàng)作等，都是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的。以及現(xiàn)在的大模型的落地，都是互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練產(chǎn)生。

從場(chǎng)景應(yīng)用維度看，智能化場(chǎng)景在行業(yè)的落地隨著時(shí)間的推移，正呈現(xiàn)出更加深入、更加廣泛的趨勢(shì)。目前人工智能在智慧科研、智能制造、自動(dòng)駕駛、AIGC、智慧醫(yī)療、智慧電信、智慧能源、智慧交通、生物識(shí)別等場(chǎng)景均有應(yīng)用。

 

 

談及AI在產(chǎn)業(yè)落地方面，劉軍表示：“AI是一個(gè)基礎(chǔ)性的技能，和產(chǎn)業(yè)本身的結(jié)合需要一個(gè)過(guò)程，很難明顯的看到顛覆性的對(duì)產(chǎn)業(yè)的改變?，F(xiàn)在非常顯著的變化是AI產(chǎn)業(yè)化，把AI的能力、AI的技能變成一個(gè)產(chǎn)品、變成一個(gè)產(chǎn)業(yè)，能夠去創(chuàng)造一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)出來(lái)，這個(gè)變化是非常大的。如果把AI市場(chǎng)看作一個(gè)冰山模型的話，我們看到的只是浮出水面的10%，而水下的90%還需要和產(chǎn)業(yè)進(jìn)行深度的融合，也就是產(chǎn)業(yè)的AI化?！?/p>

但是要看到冰山下面90%，需要跨越的鴻溝是巨大的。因?yàn)榧夹g(shù)發(fā)展非常快，一日千里。但是擁有這種技能的人和企業(yè)，少之又少。這樣就造成一個(gè)結(jié)果，頂尖的技術(shù)能力走的很快，但是產(chǎn)業(yè)的絕大多數(shù)，不具備這樣的能力，這個(gè)鴻溝很難跨越的。

周震剛認(rèn)為，要跨越產(chǎn)業(yè)能力跟不上AI技術(shù)發(fā)展這一難題，最重要的是讓AI普惠化、基建化，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈從上游到下游都還能夠更加容易應(yīng)用到AI技術(shù)。例如通過(guò)規(guī)劃智算中心，讓一些AI初創(chuàng)企業(yè)可以更容易的獲取到AI的算力，支持他們的創(chuàng)新，讓更多中小企業(yè)能用到AI平臺(tái)、AI的算力。另一方面就是訓(xùn)練大模型，把AI最前沿的能力變的更加普適化。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起的近10年間，AI模型基本上是針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景需求進(jìn)行訓(xùn)練的小模型。這種作坊式開(kāi)發(fā)對(duì)資源、成本造成較大消耗，且效率低下。而AI大模型具備很好的泛化能力，可以打造出具有通用性質(zhì)的人工智能，一個(gè)模型可以支撐各類(lèi)不同應(yīng)用，有效緩解碎片化開(kāi)發(fā)反復(fù)建模的困境。比如浪潮“源1.0”大模型開(kāi)放的API、開(kāi)源的應(yīng)用代碼等，使開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心底層技術(shù)，設(shè)置無(wú)需配置編程環(huán)境，就可以直接將應(yīng)用構(gòu)建于AI大模型的能力之上，在降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻的同時(shí)，讓開(kāi)發(fā)人員能夠?qū)⒏嗟木劢购诵臉I(yè)務(wù)邏輯。

大模型是加速AI產(chǎn)業(yè)化的一劑良藥。

據(jù)劉軍介紹，浪潮一直倡導(dǎo)元腦生態(tài)的理念。有的伙伴具備非常強(qiáng)的AI能力，我們稱(chēng)之為左手伙伴；能夠覆蓋千行百業(yè)的SV、SI伙伴，稱(chēng)之為右手伙伴。因?yàn)槔顺庇兴懔ζ脚_(tái)、算法平臺(tái)、資源平臺(tái)，所以通過(guò)平臺(tái)的方式，把生態(tài)伙伴牽到一起，“左手”拉“右手”一起實(shí)現(xiàn)頂尖的AI創(chuàng)新能力，從而推動(dòng)AI能力廣泛的落地，形成商業(yè)閉環(huán)。

1943年，IBM董事長(zhǎng)托馬斯·沃森曾預(yù)言：“我想，5臺(tái)主機(jī)足以滿(mǎn)足整個(gè)世界市場(chǎng)?！苯裉煳覀兒薏坏靡粋€(gè)人好多臺(tái)計(jì)算設(shè)備。劉軍說(shuō)，計(jì)算產(chǎn)業(yè)就是這樣，只有擁有更大的算力、更大的模型、更大的可想象的方法的時(shí)候，才會(huì)做到更多以前做不到的事情，所以隨著計(jì)算能力的發(fā)展未來(lái)AI一定更加普惠化。

劉軍告訴雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))，不要給技術(shù)設(shè)限，按照十年一個(gè)窗口期。我們今天可能耗資巨大所打造的大模型智能的計(jì)算力，到了未來(lái)可能也是一個(gè)普通的機(jī)器。今天只有極少數(shù)大公司才能擁有的算力，在10年后我們每個(gè)人都能擁有，每個(gè)人都能擁有自己的一個(gè)大模型，作為專(zhuān)有智能助手。

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