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智算中心建的還不夠多

來源: 作者:中國IDC圈 發(fā)布日期:2023-12-26 訪問次數(shù):1093

2023年即將收尾,回望這一年可謂是智算興起之年。智算中心建設(shè)方興未艾,從政府到產(chǎn)業(yè),紛紛將大量的資源、人力投入其中。

工信部等六部門發(fā)布的《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》明確列出了發(fā)展目標:今年末,我國算力總規(guī)模達到220Eflops,智能算力占比25%;到2025年,總算力達到300Eflops,智能算力占比要達到35%。

相比于工信部的規(guī)劃目標,市場需求的增長要更加迅猛。根據(jù)相關(guān)市場機構(gòu)調(diào)研,我國智能算力在未來幾年中,將以52.3%的年復(fù)合增長率增長。相比之下,工信部的建設(shè)目標可謂相當“保守”。

不容錯過的轉(zhuǎn)折點

智算中心建設(shè)之所以火爆,自然是因為2023年人工智能技術(shù)大爆發(fā)帶來的算力需求刺激。智算基礎(chǔ)設(shè)施,作為人工智能發(fā)展的重要支柱,其建設(shè)的重要性不言而喻。但其對未來發(fā)展的重要性,遠超“供需”關(guān)系這么簡單。

“今天進入一個全面的人工智能發(fā)展范式改變的階段!”在12月12日-14日召開的第十八屆中國IDC產(chǎn)業(yè)年度大典(IDCC2023)上,請中國信息通信研究院云大所副所長、人工智能研究中心常務(wù)副主任魏凱做出了如上論斷。

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魏凱在其演講中提到了大模型時代的到來,以及隨之而來的技術(shù)挑戰(zhàn)和行業(yè)機遇。他強調(diào)了大模型相比此前的人工智能技術(shù)有的四個顯著特征:規(guī)??蓴U展性、多任務(wù)適應(yīng)性、復(fù)雜推理能力和知識吸收能力,這些都預(yù)示著人工智能技術(shù)發(fā)展進入了一個轉(zhuǎn)折點。

尤其是在規(guī)模擴展方面,魏凱提到了“Scaling Law”規(guī)律。這是Deep Mind在2020年發(fā)現(xiàn)的一個規(guī)律:模型性能隨著模型規(guī)模、數(shù)據(jù)規(guī)模算力規(guī)模等因素的增大而提升,呈現(xiàn)出冪律分布的特征。

顯然,提升算力規(guī)是提升人工智能能力的重要抓手之一。沒有強大的計算能力、高效的數(shù)據(jù)處理和存儲系統(tǒng),大模型的潛力無法得到充分發(fā)揮。因此,投資智算基礎(chǔ)設(shè)施,不僅是推動技術(shù)進步的必要條件,也是促進整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵。

魏凱所提到的“Scaling Law”規(guī)律,更是直接指向了智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心價值。隨著模型規(guī)模的不斷擴大,對算力的需求也在不斷增長,這就要求我們必須建立更加強大、高效的智算基礎(chǔ)設(shè)施,才能在這個人工智能發(fā)展的轉(zhuǎn)折點,切實抓住發(fā)展機遇。

AI超越人類的序幕

目前,“Scaling Law”規(guī)律還“看不到邊界”,OpenAI的大模型同樣符合“Scaling Law”規(guī)律,這也是ChatGPT驚艷表現(xiàn)的由來。

魏凱表示,“Scaling Law”規(guī)律代表了一種可能:通過堆算力、堆數(shù)據(jù)、堆資源、堆資金,就可以完成以前看似無法完成的任務(wù):“所以無論國內(nèi)外,都在‘瘋狂’建設(shè)智算中心”。

“大模型其實拉開了通用人工智能,也就是人工智能系統(tǒng)全面超越人類的序幕,”魏凱表示:“這是很激動人心的時刻?!?

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魏凱認為,從宏觀上看,人工智能的飛速發(fā)展,對經(jīng)濟社會將帶來多個維度的改變:

一是人機交互方式的巨大革新。從代碼方式的交互,進化為自然語言交互。甚至在國外的一些研究表明,人工智能可以猜測人類的意圖,主動幫人類解決問題。

二是生產(chǎn)力新引擎。魏凱以小紅書舉例,闡述了AI在內(nèi)容生產(chǎn)方面產(chǎn)生的能力飛躍,以及重塑了內(nèi)容生產(chǎn)流程。此外如企業(yè)管理、編程工作等。

三是對科研范式的變革。魏凱稱之為 R&D 新范式,涵蓋了從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)品研發(fā)的多方面,比如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測,新材料研發(fā),大飛機風(fēng)洞試驗,藥物研發(fā)等。

當然,當前的人工智能距離超越人類還有一段不短的路要走。魏凱表示,大模型并沒有廣泛在行業(yè)里形成生產(chǎn)力,原因在于四點:合適的工具、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集、企業(yè)治理、風(fēng)險管控。

魏凱認為,當前“工具”門檻還比較高,“訓(xùn)練推理聽起來都比較復(fù)雜”。而建設(shè)足夠的智算中心,提供充足的算力服務(wù),無疑是解決工具門檻的最根本解決措施。智算基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)不僅關(guān)系到人工智能技術(shù)的未來,更是推動整個社會進步的基石。我們應(yīng)當認識到其重要性,并采取行動,為通用人工智能的到來做好準備。

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