浙江杭州宣布每年“算力券”總額提升至2.5億元;內(nèi)蒙古烏蘭察布正打造“全國算力保障基地”綠色低碳先行示范區(qū);江蘇選擇為數(shù)據(jù)立法，擬明確支持經(jīng)營主體開放數(shù)據(jù);湖南發(fā)布工作要點，擬釋放數(shù)據(jù)要素價值……近段時間，各地相繼推出政策措施，搶抓風(fēng)口，聚焦“算力”和“數(shù)據(jù)”。伴隨人工智能進(jìn)入競速跑階段，上述兩大關(guān)鍵詞將成為推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和基本要素。

構(gòu)建新質(zhì)算力基礎(chǔ)設(shè)施

作為人工智能發(fā)展的重要“底座”，2024年世界人工智能大會匯聚了諸多頭部企業(yè)，并帶來最新智算成果。接受半月談記者采訪的業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，算力市場將在很長一段時間內(nèi)呈現(xiàn)供不應(yīng)求態(tài)勢，構(gòu)建新質(zhì)算力基礎(chǔ)設(shè)施將成為未來必爭之地，能—算—數(shù)—網(wǎng)(即能源、算力、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò))一體化發(fā)展時代或?qū)砼R。

商湯智能產(chǎn)業(yè)研究院院長田豐認(rèn)為，隨著各種垂類、端類大模型成比例地增加，市場對算力的需求將處于井噴狀態(tài)。算力在短期或者中期都將是新質(zhì)生產(chǎn)力。一位行業(yè)資深人士對半月談記者說：“在國內(nèi)通用大模型還未出現(xiàn)絕對領(lǐng)先者的當(dāng)下，產(chǎn)業(yè)各方對垂直模型的應(yīng)用市場更加關(guān)注。從新近通過模型備案的數(shù)量看，垂直模型的比例越來越高。如何率先進(jìn)入應(yīng)用市場，搶占先機(jī)，后續(xù)再迭代升級，是當(dāng)前的關(guān)注重點。對于算力的需求將會更貼近用戶，使用邊緣算力池實現(xiàn)應(yīng)用推理將成為常態(tài)。”

7月6日，世界人工智能大會參觀者在訊飛星火大模型演示屏前體驗交流。新華社記者 方喆 攝

更加普惠和綠色環(huán)保的算力將快速增長，像水和空氣一樣賦能千行百業(yè)。

不少公司近期推出的智算產(chǎn)品都與此息息相關(guān)。商湯科技帶來國內(nèi)訓(xùn)練大模型的先進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施，SenseCore商湯大裝置總算力規(guī)模高達(dá)12000petaFLOPS(算力單位：每秒千萬億次浮點運算)，可支撐超過20個千億超大模型同時訓(xùn)練。中國電信推出云驍智算平臺，實現(xiàn)了A100 93%的算效。無問芯穹發(fā)布了大規(guī)模模型的異構(gòu)分布式混合訓(xùn)練系統(tǒng)，千卡異構(gòu)混合訓(xùn)練集群算力利用率最高達(dá)到了97.6%。

田豐表示，市場上將出現(xiàn)越來越多的節(jié)能芯片和更高密度芯片，算力將更加綠色環(huán)保。人工智能行業(yè)從單純的模型計算步入實打?qū)嵉膽?yīng)用階段，對于新質(zhì)算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求也在不斷增加。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)打下底座

未來，AI模型趨于復(fù)雜，并開始處理文本、音頻、圖像和視頻等各種類型數(shù)據(jù)，對快速數(shù)據(jù)處理的需求變得更加迫切。多家企業(yè)對此已提出相應(yīng)方案。如星環(huán)科技的企業(yè)級多模態(tài)知識存儲與服務(wù)，包括大數(shù)據(jù)與云平臺、星環(huán)分布式交易型數(shù)據(jù)庫(Transwarp KunDB)、分布式分析型數(shù)據(jù)庫(Transwarp ArgoDB)等，助力企業(yè)打造新一代一站式多模型數(shù)字底座。

中國電信則為此打造了數(shù)鏈智網(wǎng)(DCAN)。半月談記者獲悉，數(shù)鏈智網(wǎng)是指中國電信依托云、網(wǎng)、數(shù)、智、安資源稟賦和基礎(chǔ)優(yōu)勢，統(tǒng)一構(gòu)建的數(shù)據(jù)要素能力體系，涵蓋“星海”大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣、“靈澤”數(shù)據(jù)要素鏈服務(wù)、“銀河”數(shù)據(jù)跨境流通解決方案等三大板塊。

值得注意的是，當(dāng)下，大模型在垂直行業(yè)應(yīng)用時，許多企業(yè)通過私有化部署來應(yīng)對數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)，這不僅增加企業(yè)的運維和服務(wù)成本，還影響對外服務(wù)的效率和質(zhì)量，且不利于多方數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)高效融合。

6月26日，上海，2024MWC上海世界移動通信大會。

在螞蟻集團(tuán)副總裁兼首席技術(shù)安全官、螞蟻密算董事長韋韜看來，數(shù)據(jù)供給決定了大模型應(yīng)用能力的上限，而隱私計算技術(shù)決定了數(shù)據(jù)跨域供給的上限。當(dāng)大模型從通用走向?qū)I(yè)應(yīng)用，從技術(shù)想象力走向產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)力，必須解決高質(zhì)量數(shù)據(jù)集稀缺與專業(yè)數(shù)據(jù)阻滯的挑戰(zhàn)，否則，大模型作為“智力引擎”，只會陷入空轉(zhuǎn)。今后，高價值數(shù)據(jù)要深度融合，須以密態(tài)方式進(jìn)行安全流轉(zhuǎn)。“我們希望聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴，把螞蟻集團(tuán)多年來在密態(tài)計算技術(shù)上的探索和創(chuàng)新，以開源和產(chǎn)品化的形式對外開放，為實體經(jīng)濟(jì)和中小微企業(yè)創(chuàng)造新的價值，讓數(shù)據(jù)價值的流動像自來水一樣即開即用。”韋韜說。

星環(huán)科技創(chuàng)始人、CEO孫元浩表示，為了解決AI大模型中文語料治理等數(shù)據(jù)問題、大模型安全可控的問題，以及垂類全流程安全可控問題等，星環(huán)科技推出大模型運營平臺(Sophon LLMOps)，提供一站式的大模型基礎(chǔ)平臺。同時加快模型和語料研發(fā)，推出大模型“無涯”，形成了大語言模型在行業(yè)的落地與合規(guī)安全的方法和實踐。此外，星環(huán)科技還積極推進(jìn)數(shù)據(jù)要素相關(guān)研發(fā)，數(shù)據(jù)要素流通平臺Navier和數(shù)據(jù)安全管理平臺Defensor等都已投入應(yīng)用。

警惕數(shù)據(jù)瓶頸與算力浪費

目前，我國算力布局仍較為分散。一位行業(yè)資深專家表示，除了模型訓(xùn)練之外，異構(gòu)芯片單集群以及跨集群的聯(lián)合訓(xùn)練是當(dāng)前算力領(lǐng)域重要的堵點問題，也是熱點問題。如果把閑散算力綜合利用，解決中國算力布局分散、芯片企業(yè)多點分布的現(xiàn)狀，需要產(chǎn)業(yè)各方大力推進(jìn)。核心問題是異構(gòu)芯片的聯(lián)合訓(xùn)練效率如何逼近單類芯片的訓(xùn)練效率。

這背后顯示出全國一體化算力市場建設(shè)的緊迫性。半月談記者發(fā)現(xiàn)，一些公司已通過自身平臺，探索局部一體化。無問芯穹宣布，其Infini-AI云平臺已集成大模型異構(gòu)千卡混訓(xùn)能力，是全球首個可進(jìn)行單任務(wù)千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練的平臺，具備萬卡擴(kuò)展性，支持包括AMD、華為昇騰、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA六種異構(gòu)芯片在內(nèi)的大模型混合訓(xùn)練。

7月5日，上海浦東，2024世界人工智能大會，星環(huán)科技展出其全系列的AI+Infra平臺及工具，無涯大模型。

大模型向下深入扎根行業(yè)，必須破解高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給的挑戰(zhàn)。專業(yè)數(shù)據(jù)往往分散在不同的機(jī)構(gòu)、企業(yè)中，并且由于價值大、保密要求高而難以流動。此外，在企業(yè)、大模型廠商和用戶之間存在信任壁壘，企業(yè)擔(dān)心數(shù)據(jù)對外泄露，大模型廠商擔(dān)心模型資產(chǎn)安全，用戶擔(dān)心個人數(shù)據(jù)和隱私風(fēng)險。

中金公司的報告認(rèn)為，數(shù)據(jù)很可能是人工智能發(fā)展的瓶頸。一方面，大模型越來越依賴數(shù)據(jù)。大模型所使用的數(shù)據(jù)量已經(jīng)從GB級別增長到TB(1TB=1024GB)級別。截至2024年3月，大模型使用的詞元數(shù)量已達(dá)到40萬億級別。另一方面，對于大模型訓(xùn)練，不僅需要一般的數(shù)據(jù)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)更不可或缺。高質(zhì)量數(shù)據(jù)一般具有完整性、一致性、有效性、準(zhǔn)確性、及時性，是更加結(jié)構(gòu)化、有邏輯性的數(shù)據(jù)，如書籍、報告等。中金公司認(rèn)為，高質(zhì)量數(shù)據(jù)可以更好地模擬客觀世界，使模型預(yù)測的分布更加接近真實世界的數(shù)據(jù)分布，從而提升模型的效果。而使用低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生“垃圾進(jìn)，垃圾出”的效果，對于模型能力沒有提升，反而可能有害。

除此以外，金融方面的支持仍有較大空間。田豐表示，相比美國新一波的AI云計算公司，國內(nèi)金融市場對本土AI算力企業(yè)的支持還非常薄弱，但這也是機(jī)會。一旦有了大金融加持，中國的算力基礎(chǔ)設(shè)施將日新月異，“算賦百業(yè)”不再只是設(shè)想。

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