本報記者 賈麗

    近日，工業和信息化部等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，從計算力、運載力、存儲力以及應用賦能4個方面提出了到2025年的發展量化指標。隨著AI加速技術融合，算力需求持續爆發，企業紛紛擴大算力供給。

    有報告預測，2020年至2030年，人工智能驅動的算力將增長500倍，通用算力將增長10倍。算力已經成為智慧社會的重要基石。如何健全算力網、解決算力難、用好算力券、充分激活算力腦，成為當下數字時代產業經濟發展的關鍵。

    筑牢算力底座

    走進位于京西智谷智能計算中心的北京昇騰創新人工智能科技中心機房，只見數十臺機柜整齊排列，機柜內閃爍著藍光，每臺機柜里面都搭載著8臺昇騰910服務器，每臺服務器有8個人工智能加速芯片通過綠色網線實現直連。

    “目前已有20多家企業利用這些服務器數據進行本地大模型孵化，每7天就可以孵化一個新的行業模型。”北京昇騰人工智能生態創新中心CTO楊光說，要實現超算與AI融合，必須筑牢算力基礎底座。

    “京西智谷是北京人工智能重點布局地區，計劃對標千億元規模的人工智能產值。未來將有更多的人工智能企業在這塊‘沃土’上聚集。”北京中關村門頭溝園管委會副主任譚李麗表示，這也是北京市落地的第一個面向中小企業的公共算力平臺。

    人工智能計算中心是算力經濟的重要基石，除了在北京，百度、阿里、聯想、科大訊飛等AI大模型算力集群還在杭州、成都等多地開花。

    阿里云相關負責人表示，降本增效是各地計算中心當前的主要任務之一。他直言，當下，智能計算投入成本、技術門檻更高。一家公司在各環節投資規模合計可能高達數百億元。阿里云通過體系化的核心技術自研，以飛天智算平臺作為輸出，可以將萬卡并行有效算力擴大到90%。

    聯想集團副總裁、聯想中國區基礎設施業務群服務器事業部總經理陳振寬認為，AI算法模型的變革讓算力需求呈現數百倍的增長。未來，聯想100%算力基礎設施產品將支持AI，50%基礎設施的研發將投入在AI領域。

    用好算力網絡

    在算力需求迅猛增長的背后，算力資源能源承載不足、部分AI算力資源稀缺帶來的零部件價格高漲等問題，讓“算力難、算力貴”的情況日益凸顯。

    與此同時，算力浪費現象廣泛存在。目前，全國有近30個城市布局了智算中心，但部分低水平智算中心還存在盲目追求“理論”算力規模的情況，并形成了封閉割裂的區域算力市場。這些智算中心相對缺乏市場化運營機制，資源利用率不高，封閉架構往往無法兼容其他生態運行。部分中心CPU利用率較低，商業收入無法支撐運維成本，造成“數字爛尾樓”現象。

    南京大學高性能計算中心主任盛樂標認為，解決算力資源浪費問題，筑牢底座、織就“一張網”至關重要。此外還需解決好調度、直連等問題。“近年來，由于大模型對GPU資源的依賴，導致GPU價格飛漲，這無疑增加了新的智能計算中心建設的成本和周期。”

    當前人工智能算力產業成本普遍較高。北京昇騰人工智能生態創新中心COO李天哲舉了個例子。在訓練端，GPT3的單次訓練成本約為500萬美元，推理端單次生成信息文本的成本是當前主流搜索引擎的3倍至4倍，人工智能企業的搜索調用成本較高，大部分企業無法負擔這樣的成本。

    李天哲認為，避免人工智能算力分散和浪費的主要方式，是統一建設具有公共性質的、能夠提供普惠算力服務的人工智能計算中心，通過組建專業化的、具備工程化開發和調優經驗的人工智能團隊，合理利用人工智能計算中心資源以及算力資源，為人工智能企業提供開發服務。

    我國算力產業目前已初具規模，產業鏈企業集群效應明顯，在一定程度上可以有效解決智算芯片缺失和算力能耗急劇增長的問題。“自建算力中心成本巨大，周期不可控，而成熟的算力中心可以根據需求靈活調整。”中科視語PMO徐超說。

    “未來，多地計算中心將聚焦頭部企業，增加國產訓練集群，著力提升算力精度、降低平均能耗，聯動京津冀、長三角、粵港澳大灣區、東西部算力資源，建設智能算網新生態。”譚李麗認為。

    鼓勵算力應用

    要讓算力如同水電一樣隨取隨用，在構建泛在、惠普算力底座與體系的同時，還需激勵參與主體切實發揮帶動效應。

    為解決算力成本問題，近日，北京、上海、杭州、蘇州等地圍繞算力產業及應用密集出臺新一輪政策，紛紛發放算力券。

    從杭州、成都等地公布的算力券細則來看，重點支持AI創新企業，支持中小企業購買算力服務，鼓勵智算中心采用國產自主可控的軟硬件。“算力券的發放能夠幫助企業降低算力使用成本，是推動企業數字化轉型的一項重要舉措。”中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏表示，更好發揮算力券的價值，應從以下方面開展工作，一是形成完備的算力券發放和管理制度，尤其是面向中小企業、未來產業等加大算力券的發放比重；二是鼓勵算力供應企業加強產品研發，形成體系化的產品組合，豐富算力券使用范圍；三是對算力券使用效果進行評價，全程跟蹤企業算力券使用情況，對于使用效果好的企業進行鼓勵，并形成示范案例進行推廣。

    企業是算力的提供者和最終使用者，算力券推動了供需雙方的結合。李天哲認為，算力券應該重點面向兩類企業群體：第一類是具備豐富技術儲備和算法開發經驗，但是無力承擔高昂算力成本的初創企業和團隊；第二類是在創新技術生態體系上做算法開發的企業，為他們提供優惠支持，讓更多企業能夠開發出自主可控的人工智能方案。

    盛樂標建議，要避免出現算力券濫發、濫用、浪費等現象，平衡好算力供需關系，避免閑置浪費，提高使用效率和效果，重點支持對價格敏感的科技型中小企業、科研機構、高校等，并向承擔或參與國家或地方重點項目、攻關項目的企業傾斜。另外，應對算力券的供給建立積分或返券制度，對取得重要突破或重要成果的企業，增加算力券的支持力度和支持周期，形成良性循環。同時，還需要簡化企業領用算力券的流程，方便中小企業使用。

    充分發揮算力券作用的關鍵，還在于如何有效激活算力腦。

    “穩健技術底座上構建的算力腦，將催生更多創新應用。通過采用高效能、低功耗的芯片和優化算法方式追求算力規模的增長，將促進視覺遙感等創新技術規模化應用落地。”格靈深瞳副總經理周瑞認為。

    在北方工業大學數字產業學院副院長徐繼寧看來，要充分發揮算力平臺的資源優勢，加快政策細則實施，各方還需深化全方位的產教融合平臺建設，搭建產學研合作的橋梁，從而推動創新應用更多、更快、更好地落地。