每(mei)經記者｜趙雯(wen)琪    每(mei)經編輯｜劉雪(xue)梅    

ChatGPT的(de)橫空(kong)出世加速推動人工智能(neng)時代的(de)到來，而在中國，大模型的(de)高(gao)歌猛(meng)進，對GPU智算(suan)、網絡(luo)、存儲等算(suan)力(li)產業的(de)每一(yi)環的(de)都提出了新需求(qiu)與新挑戰(zhan)。

今年以來(lai)，包括零一萬(wan)物CEO李開(kai)復在(zai)內的(de)多位大模(mo)型創業者也在(zai)公開(kai)場(chang)合多次強調，目前國(guo)內算(suan)力(li)(li)差距也是重要課題。近日，李開(kai)復向包括《每(mei)日經濟新聞(wen)》記者在(zai)內的(de)媒體表示：“我們(men)算(suan)力(li)(li)一直遠遠落后，甚(shen)至只有(you)Google、微(wei)軟的(de)5%。”不過他也提到，未來(lai)隨著推理算(suan)力(li)(li)每(mei)年降到過去的(de)十分之一倍(bei)，國(guo)內大模(mo)型創業者基于更低(di)的(de)算(suan)力(li)(li)成本也能做(zuo)出更好的(de)模(mo)型。

如何解決中國AI大模型面臨的算力緊缺問(wen)題？

近日(ri)，在第(di)四(si)屆中國IDC（互(hu)聯網數據(ju)中心(xin)）行業(ye)DISCOVERY大會(hui)上，第(di)三(san)方中立(li)數據(ju)服(fu)務(wu)商世紀互(hu)聯（VNET，股價(jia)1.91美元，總市值5.03億(yi)美元）創(chuang)始人、董(dong)事長(chang)陳升指出，隨著人工智(zhi)能(neng)技(ji)術的(de)迅猛(meng)發展，傳統的(de)數據(ju)中心(xin)(IDC)正在經歷一場深(shen)刻(ke)的(de)變革。這(zhe)場變革的(de)核(he)心(xin)便是人工智(zhi)能(neng)數據(ju)中心(xin)(AIDC)。而在AIDC中，70%的(de)投資將指向(xiang)GPU和網絡(luo)。長(chang)期來看，現有的(de)網絡(luo)體系難以(yi)支撐(cheng)未來百萬倍(bei)的(de)加速(su)計算。

因此他認為(wei)，AI的終極(ji)目標(biao)是打造(zao)一個超越互聯網的下一個全新(xin)網絡(luo)信息空間(jian)（CyberNext）。通用計算為(wei)主的傳統IDC迎來機(ji)遇，必須(xu)加速演進(jin)到面向大模型的AIDC，對GPU硬件(jian)供應(ying)鏈(lian)和軟件(jian)生(sheng)態做(zuo)到“兩手抓(zhua)”。

世紀互聯創始人、董事長陳升預測AI走向 圖片來源：每經記者 趙雯琪 攝

算力緊缺AI大模型如何應戰

隨著(zhu)人(ren)工智能(neng)技(ji)術的(de)飛速發展，全球(qiu)科技(ji)巨(ju)(ju)頭紛紛投入巨(ju)(ju)資(zi)研發AI大模型。

AI大模型因(yin)其在自然(ran)語言(yan)處理、圖(tu)像識別等領(ling)域展現出的(de)卓越能力而備受矚目。從OpenAI的(de)GPT系列(lie)到谷歌的(de)BERT模型，這些龐(pang)然(ran)大物正(zheng)推動(dong)著(zhu)AI技術的(de)新革命。但背后的(de)算力需求同樣驚人，甚至呈指(zhi)數(shu)級增長。

據(ju)IDC公司預測，全球(qiu)AI計算市場規模(mo)將(jiang)在2026年(nian)(nian)達到346.6億(yi)美元，年(nian)(nian)均增長率高(gao)達15.5%。生產式(shi)AI算力(li)占比更是從2022年(nian)(nian)的4.2%預計增長至2026年(nian)(nian)的31.7%。

面(mian)對算(suan)(suan)(suan)(suan)力緊缺的挑戰(zhan)，AI大模(mo)(mo)型的研發者們正(zheng)在采(cai)取多種策略以應(ying)對。包括算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)優化，通過精簡模(mo)(mo)型結構(gou)和改(gai)進訓練方法(fa)，降(jiang)低對計(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)資源的需(xu)求。此外，分布式計(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)的廣泛應(ying)用使得計(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)任務可以在更多節點上(shang)并行處理，有效提(ti)升了計(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)效率。

對(dui)(dui)此(ci)，中國工(gong)程(cheng)院院士、紫金山實(shi)驗(yan)室榮譽(yu)主任兼首席科(ke)學家劉韻潔在上述會議上表(biao)示(shi)(shi)，大模(mo)型對(dui)(dui)算力(li)的(de)(de)需(xu)求提出(chu)了(le)更迫切(qie)的(de)(de)要求，2012年到(dao)2023年，整個(ge)(ge)算力(li)需(xu)求增(zeng)加了(le)數十萬倍(bei)，而且最(zui)近五年GPU的(de)(de)算力(li)就增(zeng)加了(le)90倍(bei)，但整個(ge)(ge)網絡的(de)(de)帶寬才增(zeng)加了(le)10倍(bei)，這個(ge)(ge)差距(ju)現(xian)在預示(shi)(shi)著將來對(dui)(dui)整個(ge)(ge)網絡帶寬的(de)(de)能力(li)、通(tong)訊能力(li)提出(chu)更高(gao)的(de)(de)要求，因為缺口(kou)會越(yue)來越(yue)大。

因(yin)此，在(zai)他(ta)看來，在(zai)中國(guo)，行業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)模(mo)型(xing)會是最終出路。因(yin)為(wei)通用(yong)(yong)大(da)(da)模(mo)型(xing)受制于多重因(yin)素，而中國(guo)行業(ye)(ye)(ye)數據的完整(zheng)性、系統(tong)性是最好的，尤(you)其(qi)是在(zai)制造業(ye)(ye)(ye)，如果把這(zhe)些行業(ye)(ye)(ye)數據利用(yong)(yong)好，通過行業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)模(mo)型(xing)產生價值，會成為(wei)中國(guo)發(fa)展(zhan)新質(zhi)生產力一個(ge)非常好的途徑(jing)。

全面鏈接算力、數據、模型 傳統IDC企業如何破局？

隨著(zhu)人(ren)工智(zhi)能(neng)技(ji)術的迅(xun)猛發展，傳統(tong)的數(shu)據中心(xin)（IDC）正在經(jing)歷一場深刻的變(bian)革(ge)。這場變(bian)革(ge)的核心(xin)便是人(ren)工智(zhi)能(neng)數(shu)據中心(xin)（AIDC）。

陳(chen)升認為，AIDC給傳統IDC帶來(lai)的(de)(de)第一個改(gai)變就是改(gai)變交(jiao)互界面。“過(guo)去的(de)(de)交(jiao)互界面是機柜(ju)，風(feng)火水電是基礎。要是按照現在AIDC的(de)(de)定(ding)義，把所有的(de)(de)風(feng)火水電加在一起就是整個系統差不(bu)多(duo)30%的(de)(de)投資，70%是GPU和(he)網(wang)絡。”陳(chen)升表示，如果是AIDC，吐出來(lai)的(de)(de)是Token和(he)服務，面對這樣的(de)(de)形態，70%的(de)(de)投資是和(he)GtanPU、超級網(wang)絡相關(guan)，這個行業(ye)可謂(wei)挑戰不(bu)小(xiao)。

因此他(ta)認為，AI的終(zhong)極目標是打(da)造一個(ge)超越(yue)互聯網的下(xia)一個(ge)全新網絡信息空間(jian)（CyberNext）。通用計算為主的傳(chuan)統(tong)IDC迎來機遇，必(bi)須加速演(yan)進到面向大模型的AIDC，對(dui)GPU硬件（供應鏈）和軟件生態(tai)做到“兩手抓(zhua)”。

值得一(yi)提的(de)是，就在5月中旬，世(shi)紀互聯領投數據智能（Data&AI）平臺技(ji)術和(he)服務提供商(shang)矩陣起源的(de)Pre-A輪融資。據官(guan)方(fang)信息，本輪融資后，矩陣起源將擴展業(ye)務至(zhi)AI Infra和(he)AI Platform領域，并與世(shi)紀互聯的(de)AIDC業(ye)務融合和(he)協作。由此(ci)可以看(kan)出，傳統(tong)IDC企(qi)業(ye)正在圍(wei)繞GPU基礎設施持續(xu)創(chuang)新，同(tong)時探索更(geng)開放、共(gong)享的(de)人工智能生態系統(tong)。

劉韻潔同(tong)時提到，面向AI大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)時代，需(xu)要計(ji)算(suan)、網絡、存儲、系統協同(tong)，構(gou)建高(gao)性能算(suan)力底座(zuo)，實現超大(da)(da)規模(mo)集群萬卡協同(tong)。在(zai)此背景下，確定(ding)性網絡有(you)望解決傳統互(hu)聯網擁塞(sai)無序(xu)的問題，推動互(hu)聯網從“盡力而為”到“確保(bao)所(suo)需(xu)”技術體系變(bian)革(ge)，能夠滿足(zu)工(gong)業互(hu)聯網、東數西算(suan)、人(ren)工(gong)智能大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)等典型(xing)(xing)場景的網絡需(xu)求(qiu)。