我国算力怎样“弯道超车”？

发布时间：2023-04-07 13:02:57 所属栏目：动态来源：

导读：随着ChatGPT、百度“文心一言”等人工智能工具的发布，AIGC（即AI生成内容的生产方式）一夜爆红，再次引爆算力需求。我国算力，究竟有多少想象空间？

近期，ChatGPT的爆火引发了人们对人工智能的广泛讨

随着ChatGPT、百度“文心一言”等人工智能工具的发布，AIGC（即AI生成内容的生产方式）一夜爆红，再次引爆算力需求。我国算力，究竟有多少想象空间？

近期，ChatGPT的爆火引发了人们对人工智能的广泛讨论。有分析人士认为，其诞生不仅打破了摩尔定律的限制，也带动了全球范围内对AI算力需求的爆发式增长。

公开数据显示，ChatGPT背靠的生成式预训练模型GPT-3，一次训练所需的计算量最高达3640PFlop/s-day，单月运营算力7034.7 PFlop/s-day，对应成本约889万美元。而随着GPT更迭到4.0版本，参数规模朝更大体量的方向演进，单次训练的输入成本相应增加50％—200％，输出成本增加200％—500％。像这样的运力消耗几乎前所未有。

在国内，以百度、阿里巴巴、京东、腾讯为代表的大厂率先抢占技术“山头”，由百度率先推出“类ChatGPT”工具——文心一言；阿里巴巴打造的AI聊天机器人据称也将很快亮相。

然而，如果没有政府主导建立GPU大算力基地，面对算力设施的高额投入成本，中小微企业及创业团队很难参与其中。”有企业界人士指出，没有算力支撑，我国就无法训练和验证参数规模大、语料复杂的大模型，“中国版ChatGPT”也就无从谈起。

在此背景下，“东数西算”工程的意义显得尤其重大。我国东部沿海发达国家区域的数据计算需求，交由我国西部内陆区域的数据中心进行处理，从而实现存储数据资源的合理化利用。据研判，如水利之于农业，电力之于工业一样，在未来数字经济时代，算力将是核心“底座”。

ChatGPT的发布，进一步拉动了算力需求的爆发。然而，要实现足以带动ChatGPT训练和验证的算力，与我国当下的设施发展和资源利用还有明显差距。就目前来看，我国承载算力的数据中心的更直接价值，在于为中小企业提供公共算力，助推其实现数字化转型。

在全球首个江海铁多式联运全自动化码头——广州港南沙港区四期码头，广州知行机器人科技有限公司开发的无人机图像实时AI识别技术成为无人码头的“眼、手、脑”，为码头的无人化和智能化提供了感知与决策底座。在这背后，是广州人工智能公共算力中心协助提供了空天数据自动化标注及AI训练所需的算力平台，促进图像识别模型精准程度不断提升。

“让AI算力像水和电一样成为城市公共基础资源”，据算力中心相关人士介绍，以往企业在购买算力服务时，需要奔走咨询多家算力企业，效率低下，而且也很容易造成算力资源的浪费，而在“东数西算”工程推动下，各地算力中心平台的启用，则很大程度缓解了这个问题。

GPU A100芯片是英伟达为GPT模型训练打造的芯片，能满足ChatGPT高达千亿参数规模的语言训练需求。然而，据深度科技研究院院长张孝荣介绍，随着海外对于高端芯片设备和人工智能芯片进一步的限制出口到中国,目前我国只能采用“缩减版A100”,这对我国 AI大模型的研发制造产生了制约作用。

在此领域，寻找“国产替代”无法一蹴而就。既有算力规模、模型搭建上的差距，也面临芯片人才的缺口。据相关数据统计，2025年我国芯片专业人才缺口将超30万人。

但无论如何，随着“东数西算”工程的推进，我国东西部数字产业“大动脉”被逐步打通，算力基础设施加速建设，这有助于加速我国AI应用场景的落地。与此同时，我国算力供给水平大幅增长，算力创新能力也在不断提升，基础软硬件、新兴计算平台、前沿计算技术均有所突破。

（编辑：汽车网）

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