在這種形勢下，“拐點(diǎn)在哪”以及“如何破局”成了一眾玩家正在思考的關(guān)鍵命題。盡管AI業(yè)態(tài)延展的不確定性在加劇，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字化這件事已經(jīng)成為業(yè)界共識(shí)，從AI明星企業(yè)的崛起，到新基建、東數(shù)西算的戰(zhàn)略實(shí)施，如果說前者是二級(jí)市場的正向反饋，那么后者就是產(chǎn)業(yè)級(jí)的框架搭建。

 

　　一直以來，人工智能被視為幫助人類突破科學(xué)技術(shù)進(jìn)步認(rèn)知障礙和認(rèn)知邊界的一個(gè)重要工具，這些年逐漸從幕后走向臺(tái)前，以微軟為代表的“智慧的工具”、特斯拉為代表的“聰明的車”，包括扎克伯格所押注的“元宇宙”，均掀起了行業(yè)級(jí)的變革浪潮。按照AI的三要素（數(shù)據(jù)、算法、算力）來劃分，如果說過去是數(shù)據(jù)和算法的繁榮時(shí)期，那么現(xiàn)在顯然是算力發(fā)展的黃金年代。

 

　　根據(jù)中國信通院測算：2021年，算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)超過1.5萬億元，其中云計(jì)算市場規(guī)模超過3000億元，IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）服務(wù)市場規(guī)模超過1500億元，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，算力產(chǎn)業(yè)支柱作用愈發(fā)凸顯。

 

　　通俗來說算力就是計(jì)算能力，指的是數(shù)據(jù)的處理能力，小到手機(jī)筆記本，大到超級(jí)計(jì)算機(jī)，算力存在于各種智能硬件設(shè)備中，過安檢時(shí)的每一次人臉識(shí)別、發(fā)消息時(shí)的每一次語音文字轉(zhuǎn)化，都需要硬件芯片的算力支持。可以這么說，算力的大小就代表著對(duì)數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱，也是衡量一家AI公司含金量的關(guān)鍵指標(biāo)。

 

　　最近兩年，大算力的確定性，一定程度上撥開了AI行業(yè)的云霧。國際上很多科技公司包括谷歌、特斯拉、Facebook等，不惜斥巨資建設(shè)人工智能計(jì)算中心，國內(nèi)的很多政府和企業(yè)也躬身入局、建設(shè)新一代人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。但也有觀點(diǎn)對(duì)此持嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度，在剛剛結(jié)束2022中國算力大會(huì)上，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、AI大裝置事業(yè)群總裁楊帆認(rèn)為，“當(dāng)我們?cè)谡勊懔Φ臅r(shí)候，必須要想好算力到底能給我們帶來什么價(jià)值。”

 

　　從過去業(yè)務(wù)層面的生存抉擇、疲于追趕，到現(xiàn)在基礎(chǔ)科學(xué)的底層創(chuàng)新與博弈，很明顯，國內(nèi)的AI行業(yè)和玩家們正站在一個(gè)歷史新拐點(diǎn)上，一場新的角逐也才剛剛開始。

 

　　01

 

　　算力的黃金時(shí)代才剛剛開始

 

　　我們常說當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)上，就是以數(shù)字技術(shù)核心驅(qū)動(dòng)力的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正深刻影響著經(jīng)濟(jì)增長路徑和生產(chǎn)力發(fā)展方向。這是一個(gè)值得重視的現(xiàn)象和深入研究的命題，前些日子任正非就曾指出：大算力時(shí)代已經(jīng)到來，我們正在轉(zhuǎn)彎，我們要理解并參與到這個(gè)時(shí)代的改變。

 

　　過去這些年，國內(nèi)的算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度非常快，且與當(dāng)前的數(shù)字化發(fā)展基本保持一致。根據(jù)中國信通院院長余曉輝給出的一組數(shù)據(jù)，近5年中國算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模平均增速超過30%；無獨(dú)有偶，根據(jù)此前OpenAI發(fā)布的一項(xiàng)研究表明，AI訓(xùn)練中使用的計(jì)算能力每3到4個(gè)月就會(huì)翻一番。只不過，人們沒有料到的是，芯片的算力會(huì)有到達(dá)極限的一天，也沒有想到芯片算力極限會(huì)來得這么快。

 

　　此前麻省理工學(xué)院的研究人員就曾發(fā)出過算力警告——深度學(xué)習(xí)正在逼近計(jì)算極限，這也是當(dāng)下算力產(chǎn)業(yè)的痛點(diǎn)所在，即產(chǎn)業(yè)下游對(duì)AI算法和應(yīng)用場景的需求愈發(fā)多樣，給上游軟件設(shè)計(jì)和芯片硬件架構(gòu)的協(xié)同提出了挑戰(zhàn)。通俗的講，算力是智能時(shí)代的新生產(chǎn)力，這點(diǎn)毋庸置疑，但問題出現(xiàn)在對(duì)“生產(chǎn)力”的利用率維度上，因?yàn)榇蠹也恢赖氖?，算力有多重要，它就有多昂貴。

 

　　早在1961年，算力被定義之初，美國約翰·麥卡錫教授就曾提出過算力應(yīng)該像水、電資源一樣隨用隨取的設(shè)想，類似于當(dāng)今的云計(jì)算，把算力進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施化，但遺憾的是，時(shí)至今日，這個(gè)設(shè)想依舊面臨著很多核心技術(shù)挑戰(zhàn)。舉個(gè)簡單的例子，眼下的很多AI芯片核心是利用乘加計(jì)算陣列來實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最主要的卷積運(yùn)算的加速，但MAC陣列的大量運(yùn)算會(huì)造成功耗的增加，所以如何達(dá)到優(yōu)異的性能功耗比一直是AI芯片研發(fā)的關(guān)鍵目標(biāo)。

 

　　但這并不是沒有解法的，國內(nèi)一些AI玩家也嘗試給出自己的解題思路，甚至在某些方面走在了國際前面。以SenseCore商湯AI大裝置為例，它是商湯前瞻性打造的新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，它以商湯AIDC（新型人工智能算力中心）為基座，將深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和模型層有機(jī)整合，讓算力能被更好的解耦、利用的同時(shí)，也實(shí)現(xiàn)了批量的算法模型生產(chǎn)、部署和迭代升級(jí)。

 

　　換句話說，大算力的問題不僅僅是技術(shù)問題，也是成本問題。業(yè)界曾有人作過一個(gè)比較形象的比喻：如果把GPU比作是大巴車，AI的計(jì)算任務(wù)就相當(dāng)于旅游團(tuán)，在傳統(tǒng)的算力分配模式中，無論計(jì)算量大還是小，都會(huì)占用一個(gè)硬件單元，就像小團(tuán)體出游，卻包了整個(gè)大巴，這無疑是一種資源浪費(fèi)。

 

　　這其實(shí)也是如今人工智能行業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵矛盾——技術(shù)成本和商業(yè)化的不匹配。如果AI解決一個(gè)問題，自身所花費(fèi)的成本和代價(jià)，遠(yuǎn)比解決這件事帶來的好處要大，那這件事就要認(rèn)真思考，因?yàn)闅w根結(jié)底，算力也好，算法也罷，初衷是為了能更好地解決問題，實(shí)現(xiàn)相對(duì)正向的商業(yè)化結(jié)果。

 

　　02

 

　　思考：場景搭建和象限聚焦

 

　　如前文所述，時(shí)下大算力的一個(gè)關(guān)鍵命題是如何解決長尾需求，但在實(shí)際的應(yīng)用場景中，從算力到終端需求的鏈條很長，其中包括了算力硬件、算力調(diào)度管理軟件、能力平臺(tái)軟件、場景解決方案服務(wù)，每個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)之間是上下游串聯(lián)的關(guān)系，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的缺失都會(huì)影響到最終算力落地應(yīng)用的效果。

 

　　這是智能時(shí)代給算力提出的最高挑戰(zhàn)，因?yàn)橹悄艿谋举|(zhì)是對(duì)數(shù)據(jù)的深度加工與精煉，依賴算力、算法將數(shù)據(jù)訓(xùn)練成模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)包括通用人工智能、可解釋人工智能甚至是類腦智能等在內(nèi)的智能建模，最終形成以大模型為代表的智能時(shí)代，這也是“風(fēng)投女王”徐新口中的AI時(shí)代三要素：一個(gè)好的解決方案必須做到算力、算法和數(shù)據(jù)的象限聚焦。

 

　　我們還是以比較典型的商湯科技為例，它對(duì)大算力的投入是很篤定的，據(jù)悉，在上海臨港，商湯興建的人工智能計(jì)算中心AIDC今年開始投運(yùn)，擁有3740P的峰值算力，同時(shí)也是當(dāng)前亞洲最大的人工智能計(jì)算中心之一。在商湯方面看來，現(xiàn)在的任務(wù)是，在搞清楚未來的AI對(duì)算力、數(shù)據(jù)、算法需求空間的同時(shí)，還要清楚自己的定位：當(dāng)有了更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施后，到底能給各個(gè)行業(yè)的用戶和客戶，創(chuàng)造什么樣的價(jià)值。在2022中國算力大會(huì)商湯人工智能基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新論壇上，由淄博市政府牽頭的中國北方AI算力創(chuàng)新中心正式宣布啟動(dòng)

 

　　在商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO徐立看來，“AI大裝置的本質(zhì)是讓AI落地?cái)[脫人力密集的狀態(tài)。”他認(rèn)為AI之所以人力密集，是因?yàn)樯a(chǎn)效率不高，而生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵，是生產(chǎn)要素的成本得足夠低，按照徐立的“機(jī)器猜想”，靠人腦的方式可能永遠(yuǎn)趕不上宇宙膨脹的速度，如果要真正解開宇宙真理，可以試著用更大的數(shù)據(jù)，更強(qiáng)的算力，或許還會(huì)撞出更多預(yù)期之外的結(jié)果。

 

　　以智慧城市為例，今天整個(gè)城市級(jí)的服務(wù)和綜合治理，可以通過大量的視頻處理和分析，更加自動(dòng)化的完成，當(dāng)然，同時(shí)也意味著需要更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施和更好的算力支持。目前，AIDC在山東也落地了諸多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，包括智慧園區(qū)、智能遙感、智慧醫(yī)療、智慧教育等，基于商湯AI算力創(chuàng)新中心這一城市級(jí)產(chǎn)業(yè)算力底座，讓“智都”這張淄博的新名片也慢慢浮出水面。

 

　　某種程度上，“商湯模式”并不復(fù)雜，其實(shí)就是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)級(jí)生態(tài)的方式和邏輯，即以AI算力創(chuàng)新中心為支點(diǎn)，支持中心城市及周邊地區(qū)企業(yè)落地AI服務(wù)，從而形成發(fā)散式的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，雖然很多方面還有待驗(yàn)證，但它也為國內(nèi)AI行業(yè)趟出了一個(gè)可行的樣本。

 

　　這很容易讓我聯(lián)想到《云網(wǎng)融合：算力時(shí)代的數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施》這本書，作者李正茂曾在書中作過一個(gè)比較形象的說明：如果說互聯(lián)網(wǎng)是智能時(shí)代1.0，算力網(wǎng)是智能時(shí)代2.0，模型網(wǎng)是智能時(shí)代3.0，那么從信息的角度來看，電信網(wǎng)解決了數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)解決了信息聯(lián)網(wǎng)，算力網(wǎng)將解決云聯(lián)網(wǎng)，模型網(wǎng)將解決算法聯(lián)網(wǎng)，這樣才能徹底完成信息的基礎(chǔ)設(shè)施化。

 

　　03

 

　　小結(jié)

 

　　有這么一種說法，當(dāng)電力成為基礎(chǔ)設(shè)施或者說成為工業(yè)時(shí)代的主要驅(qū)動(dòng)力的時(shí)候，人類才算真正地踏進(jìn)電汽時(shí)代，同理到算力時(shí)代，盡管今天的互聯(lián)網(wǎng)和算力的滲透已經(jīng)無處不在，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我們必須得承認(rèn)現(xiàn)在的人工智能，充其量只能說是算力黃金時(shí)代到來前的第一槍。

 

　　隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型越來越通用，參數(shù)規(guī)模越來越大，它對(duì)算力的需求，在過去幾年也翻了大約50萬倍，平均下來每年十幾倍的增速，甚至超過了對(duì)算法精度增長的需求。另外，行業(yè)中也開始出現(xiàn)越來越多的長尾細(xì)分需求，雖然這些應(yīng)用頻次較低，但是一旦出現(xiàn)會(huì)發(fā)生不可逆的影響，產(chǎn)業(yè)巨大的商業(yè)價(jià)值，也就是說，這張“算力地圖”上還有很多黃金等待挖掘。

 

　　回到一開始的討論的話題，怎么去理解大算力才是檢驗(yàn)人工智能的關(guān)鍵指標(biāo)，其實(shí)這里包含了2層意思：1、大算力當(dāng)下要解決的，是“場景升級(jí)”邏輯，而不是互聯(lián)網(wǎng)口中的“顛覆”邏輯，所以需要扎根到最底層的場景需求中去，做到“因地制宜”；2、大算力的根本目的是大幅降低人工智能生產(chǎn)要素的成本，同時(shí)也是最難的點(diǎn)，就像物流領(lǐng)域的“最后一公里”難題，它是必須要跨過去的一道坎。