伴隨著AI的快速迭代演進，對算力提出了更多的需求以及更高的要求�！�20232024年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》（以下簡稱“報告”）指出，隨著AIGC走入各行業(yè)，重構(gòu)工作和生產(chǎn)方式，算力基礎(chǔ)設(shè)施平臺需從互聯(lián)性、擴展性、靈活性等角度出發(fā)，以先進的系統(tǒng)性能力滿足市場應(yīng)用需求，使整體性能達到最優(yōu)。
報告還稱，2021至2026年間中國智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長率預(yù)計為52.3%,而通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長率為18.5%。《中國智算中心操作系統(tǒng)市場研究白皮書（2024）》內(nèi)容顯示，在核心驅(qū)動因素的推動下,中國智算中心操作系統(tǒng)市場正呈現(xiàn)出三大顯著趨勢,這些趨勢在塑造市場競爭格局中逐漸清晰。
其中，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展預(yù)示著未來大部分經(jīng)濟活動將依賴于AI應(yīng)用。據(jù)預(yù)測,約80%的經(jīng)濟場景將整合人工智能技術(shù)全球范圍內(nèi)對智算中心的重視程度不斷上升。在中國,目前已有超過30個城市正在積極建設(shè)或規(guī)劃智算中心。
工業(yè)和信息化部新聞宣傳中心總編輯王保平表示，算力已經(jīng)成為推進經(jīng)濟社會發(fā)展的新引擎。在智算潮流下，異構(gòu)智算正在蓬勃發(fā)展，它不僅加速了人工智能、大數(shù)據(jù)分析、云計算等技術(shù)的落地，助推行業(yè)邁出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“第一步”，也將催生智慧應(yīng)用“百花齊放”。
在2024中國算力大會上，聯(lián)想集團副總裁陳振寬指出，算力賦能經(jīng)濟社會發(fā)展的過程中，需要完成從算力技術(shù)積累到算力價值釋放的關(guān)鍵躍遷，核心是實現(xiàn)從“算力可用”到“算力好用”的重要提升。
聯(lián)想集團副總裁陳振寬
而在去年的中國算力大會上，聯(lián)想方面曾透露，50%的研發(fā)將會投入到人工智能上面，聯(lián)想所有基礎(chǔ)算力設(shè)施100%會跟AI相關(guān)。“AI 2.0時代，將全面發(fā)力AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施，通過不斷的科技創(chuàng)新和持續(xù)的產(chǎn)品打磨，尋求AI潮流中的新突破。”陳振寬此前曾說道。
對于算力的發(fā)展趨勢，國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣認為，架構(gòu)創(chuàng)新、國產(chǎn)生態(tài)和超智融合已經(jīng)成為智算發(fā)展的三大趨勢。特別是在當前形勢下，超算與智算的融合有望破解目前存在的“算力荒”難題，打破AI大模型算力瓶頸。
他還指出了四大挑戰(zhàn)，包括：重硬件輕軟件難以滿足多元場景需求、重建設(shè)輕服務(wù)導(dǎo)致供需匹配效果不佳、智算中心建設(shè)重投資輕運營難以可持續(xù)發(fā)展、算力集群協(xié)同難效率低使得算力普惠供給不足。
算力發(fā)展該如何破局，陳振寬表示，AI 2.0時代的到來，所謂算力好用，是通過提供從芯片到應(yīng)用的端到端整體算力優(yōu)化，實現(xiàn)算力效率和算力性能的大幅提升，滿足多樣化復(fù)雜應(yīng)用的升級需求。據(jù)了解，在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，聯(lián)想已經(jīng)構(gòu)建了“一橫五縱”的戰(zhàn)略，旨在通過聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺，打造服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、軟件及超融合、邊緣計算“五縱”產(chǎn)品能力。
同時，聯(lián)想還發(fā)起成立異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟。張云泉建議，首先要通過廠商的合作、用戶的合作篩選出并通過聯(lián)盟推薦，以減少問題的發(fā)生、構(gòu)建更穩(wěn)定的異構(gòu)智算算力；其次，加強人才的培養(yǎng)，通過創(chuàng)新大賽、培訓(xùn)等方式解決人才短缺的問題；第三，用生態(tài)的方式為大的場景提供定制化的產(chǎn)品和解決方案，經(jīng)過測試認證后排除其中的障礙、降低客戶的風(fēng)險。
此前，IDC曾預(yù)測，2027年全球AI解決方案支出將超5000億美元。在陳振寬看來，混合式AI將成為從算力技術(shù)積累到算力價值釋放的關(guān)鍵躍遷、實現(xiàn)AI普惠的必由之路的有力支撐。
他指出，在混合式AI框架中，個人大模型和企業(yè)大模型，以及在其基礎(chǔ)上開發(fā)的個人智能體和企業(yè)智能體，將與公有大模型共存、互補，提供更加個性化的服務(wù)，同時在算力效率、成本考量、數(shù)據(jù)隱私等方面實現(xiàn)升級。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜杜志強，編輯｜鐘毅）
