AI技術(shù)不斷發(fā)展，與之相應(yīng)的，算力需求也不斷增加。如何看待當(dāng)前AI時(shí)代所面臨的算力挑戰(zhàn)呢？這篇文章里，作者分享了他的看法，一起來(lái)看一下。

今年春節(jié)我們見(jiàn)證了Sora的驚艷表現(xiàn)?，F(xiàn)在的大模型，已經(jīng)進(jìn)入了新的發(fā)展階段。從技術(shù)，到具體的應(yīng)用場(chǎng)景，生成式AI正在更多領(lǐng)域，發(fā)揮出驚人的潛力。

麥肯錫報(bào)告顯示，生成式AI每年將為全球經(jīng)濟(jì)增加4.4萬(wàn)億美元的價(jià)值。生成式AI可自動(dòng)化節(jié)省 60%到70%的員工時(shí)間來(lái)提高生產(chǎn)力。在2030年至2060年間，有近一半的工作將實(shí)現(xiàn)智能化水平。

但是不可否認(rèn)的是，隨著AI不斷發(fā)展，它對(duì)于算力的需求會(huì)持續(xù)增加，這也讓整個(gè)行業(yè)都處在“焦慮”之中，如何破解AI時(shí)代的算力危機(jī)，也成為行業(yè)必須面對(duì)的問(wèn)題。

一、生成式AI爆發(fā)，對(duì)企業(yè)價(jià)值體現(xiàn)

當(dāng)下，大模型主導(dǎo)的生成式AI，尤其是GPT-4的發(fā)布，讓人類社會(huì)看到了通用人工智能時(shí)代的曙光。這意味著，作為生產(chǎn)力工具甚至是數(shù)字時(shí)代的“新基建”的人工智能技術(shù)，不用再局限于單一或有限場(chǎng)景，而是能夠在眾多領(lǐng)域像人類一樣進(jìn)行思考、解決問(wèn)題，并進(jìn)行持續(xù)、快速的自我進(jìn)化，因此，大模型主導(dǎo)的生成式AI，將擁有極為廣闊的應(yīng)用前景，有望賦能千行百業(yè)。

隨著生成式人工智能的爆發(fā)，對(duì)企業(yè)和個(gè)人的價(jià)值帶來(lái)了許多新的機(jī)遇和優(yōu)勢(shì)：

• 創(chuàng)造性內(nèi)容生成：生成式 AI 可以幫助企業(yè)和個(gè)人快速生成創(chuàng)造性的內(nèi)容，包括文字、圖像、音頻和視頻等。這些內(nèi)容可以用于廣告營(yíng)銷、品牌宣傳、內(nèi)容創(chuàng)作等方面，為企業(yè)和個(gè)人節(jié)省時(shí)間和成本，提高創(chuàng)作效率和質(zhì)量。
• 個(gè)性化服務(wù)和體驗(yàn)：生成式 AI 可以根據(jù)用戶的個(gè)性化需求和偏好生成定制化的服務(wù)和體驗(yàn)。企業(yè)可以利用生成式 AI 技術(shù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦、定制化的服務(wù)等，提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度。
• 創(chuàng)新和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)：生成式 AI 可以幫助企業(yè)和個(gè)人快速生成新的創(chuàng)意和概念，促進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)。通過(guò)生成式 AI 技術(shù)，可以快速驗(yàn)證和探索各種想法和可能性，為創(chuàng)新提供更多可能性。
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)和擴(kuò)展：生成式 AI 可以幫助企業(yè)和個(gè)人生成大量的合成數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和擴(kuò)展。這些合成數(shù)據(jù)可以用于模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注、測(cè)試和驗(yàn)證等方面，提高模型的性能和泛化能力。
• 個(gè)人創(chuàng)作和娛樂(lè)：對(duì)于個(gè)人而言，生成式 AI 可以成為創(chuàng)作和娛樂(lè)的有力工具。通過(guò)生成式 AI 技術(shù)，個(gè)人可以快速生成各種藝術(shù)作品、創(chuàng)意內(nèi)容和娛樂(lè)產(chǎn)品，拓展個(gè)人創(chuàng)作和娛樂(lè)的領(lǐng)域。

但是，值得注意的是，生成式 AI 對(duì)算力的需求通常較高，特別是在訓(xùn)練大型模型和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)。由于生成式 AI 模型通常具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，因此需要大量的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。隨著生成式 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，對(duì)算力的需求將會(huì)繼續(xù)增加，需要更多的計(jì)算資源來(lái)支持。

二、AI狂奔，算力問(wèn)題不可忽視

隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的人開(kāi)始關(guān)注AI算力問(wèn)題。AI算力問(wèn)題指的是，在處理復(fù)雜的AI模型和算法時(shí)需要大量的計(jì)算資源，而這種計(jì)算資源又需要消耗大量的時(shí)間和能源。

以下是生成式 AI 對(duì)算力需求的一些方面：

模型訓(xùn)練：生成式 AI 模型的訓(xùn)練是一個(gè)非常計(jì)算密集的過(guò)程。這些模型通常由數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù)組成，需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多輪迭代的訓(xùn)練。由于訓(xùn)練過(guò)程中需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算和梯度計(jì)算等計(jì)算密集型操作，因此需要強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)加速訓(xùn)練過(guò)程。

例如，ChatGPT的訓(xùn)練參數(shù)達(dá)到了1750億、訓(xùn)練數(shù)據(jù)45TB，每天生成45億字的內(nèi)容，支撐其算力至少需要上萬(wàn)顆英偉達(dá)的GPU A100，單次模型訓(xùn)練成本超過(guò)1200萬(wàn)美元。

推理和生成：一旦生成式AI模型訓(xùn)練完成，推理和生成過(guò)程也需要大量的計(jì)算資源。在推理過(guò)程中，模型需要根據(jù)輸入數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的輸出，這涉及復(fù)雜的矩陣運(yùn)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，因此需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)保證推理速度和生成質(zhì)量。

制造沖突性單個(gè)Token的推理過(guò)程整體運(yùn)算量為 2×大模型參數(shù)量，因此大模型推理側(cè)每日算力需求=每日調(diào)用大模型次數(shù)×每人平均查詢Token數(shù)量×2×大模型參數(shù)量，僅以Google搜索引擎為例，每年調(diào)用次數(shù)至少超過(guò)2萬(wàn)億，一旦和大模型結(jié)合，其AI 算力需求將十分可觀。

模型優(yōu)化和調(diào)整：生成式AI模型的優(yōu)化和調(diào)整也需要大量的計(jì)算資源。在模型訓(xùn)練完成后，通常需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參、微調(diào)和優(yōu)化，以進(jìn)一步提高模型的性能和生成質(zhì)量。這些過(guò)程也需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：生成式AI模型通常需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和推理，因此需要強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)處理和管理這些數(shù)據(jù)。這包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取、預(yù)處理等過(guò)程，需要高效的計(jì)算資源來(lái)支持。

因此，我們看到，對(duì)于算力需求，隨著AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)大，算力需求也在不斷增加。AI模型的訓(xùn)練和推理都需要大量的計(jì)算資源支持，特別是深度學(xué)習(xí)模型等復(fù)雜模型需要更多的算力來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行。

三、算力未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

隨著這個(gè)趨勢(shì)的深入，半導(dǎo)體行業(yè)的收入葉城縣指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。Gartner預(yù)計(jì)，AI半導(dǎo)體收入將在預(yù)測(cè)期內(nèi)繼續(xù)保持兩位數(shù)增長(zhǎng)，2024年將增長(zhǎng)25.6%，達(dá)到671億美元（約4884.88億元人民幣），到2027年，AI芯片收入預(yù)計(jì)將比 2023 年的市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)一倍以上，達(dá)到1194億美元（當(dāng)前約8692.32億元人民幣）。

因此，面對(duì)AI對(duì)于算力的需求以及算力市場(chǎng)的發(fā)展，算力行業(yè)也有一些措施來(lái)應(yīng)對(duì)：

• 提高硬件性能和效率：算力行業(yè)應(yīng)該不斷提升硬件設(shè)備的性能和效率，包括 CPU、GPU、TPU等，以滿足 AI 技術(shù)對(duì)算力的不斷增長(zhǎng)需求。同時(shí)，還可以通過(guò)優(yōu)化硬件設(shè)計(jì)和制造工藝，提高算力設(shè)備的能效比，降低能耗成本。
• 推動(dòng)算力技術(shù)創(chuàng)新：算力行業(yè)應(yīng)該持續(xù)推動(dòng)算力技術(shù)的創(chuàng)新，包括算法優(yōu)化、并行計(jì)算、分布式計(jì)算等方面。通過(guò)不斷創(chuàng)新和提升技術(shù)水平，提高算力設(shè)備的性能和效率，降低計(jì)算成本，滿足 AI 技術(shù)的需求。
• 拓展云計(jì)算服務(wù)：算力行業(yè)可以通過(guò)拓展云計(jì)算服務(wù)，為企業(yè)和個(gè)人提供彈性的計(jì)算資源，滿足不同場(chǎng)景下的算力需求。通過(guò)提供云計(jì)算服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)資源的靈活調(diào)配和共享利用，提高算力資源的利用率和效率。
• 加強(qiáng)行業(yè)合作與共享：算力行業(yè)可以加強(qiáng)與企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等相關(guān)領(lǐng)域的合作與共享，共同推動(dòng)算力技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。通過(guò)合作共享的方式，可以更好地利用各方資源，提高算力行業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力和服務(wù)水平。

綜上所述，隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，算力需求將會(huì)持續(xù)增加，算力行業(yè)應(yīng)該通過(guò)提高硬件性能和效率、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、拓展云計(jì)算服務(wù)、加強(qiáng)行業(yè)合作與共享等措施，應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的持續(xù)發(fā)展和進(jìn)步。

四、我國(guó)算力領(lǐng)域發(fā)展如何？

我國(guó)算力產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，近5年平均增速超過(guò)30%，算力規(guī)模排名全球第二。各地根據(jù)自身資源稟賦特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，紛紛制定規(guī)劃，加快布局發(fā)展算力產(chǎn)業(yè)。

一方面，加快打通通道，推動(dòng)數(shù)據(jù)快進(jìn)快出，相繼建成國(guó)家級(jí)互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)、國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)專用通道、根服務(wù)器鏡像節(jié)點(diǎn)和國(guó)家頂級(jí)域名節(jié)點(diǎn)，加快建設(shè)全國(guó)“東數(shù)西算”南線主干道。另一方面，通過(guò)建設(shè)算力超市和算力調(diào)度平臺(tái)，組織算力提供方、需求方和上下游企業(yè)進(jìn)場(chǎng)對(duì)接。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至目前，全國(guó)在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過(guò)760萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá)到每秒1.97萬(wàn)億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（197EFLOPS），位居全球第二，服務(wù)器、計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)等計(jì)算類產(chǎn)品產(chǎn)量全球第一，圍繞算力樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)130條干線光纜，算力應(yīng)用廣泛深入到政務(wù)、工業(yè)、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域，不斷催生新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)，算力賦能千行百業(yè)正向縱深推進(jìn)，成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要支點(diǎn)，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力。

寫在最后

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，正成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、重構(gòu)全球競(jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量。當(dāng)前，我國(guó)算力產(chǎn)業(yè)已初具規(guī)模，正加速向政務(wù)、工業(yè)、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域拓展深化，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，持續(xù)賦能千行百業(yè)。