來源：睿見Economy

　　2024年服貿(mào)會專題論壇之一——“2024中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇”于9月13日-14日在北京舉行,。曙光云計算集團股份有限公司總裁助理龍志中出席并演講。

　　龍志中表示,，2024年是進入到了人工智能的爆發(fā)期,。今年前8個月，在手機移動端上,，人工智能應用收入與去年相比同比增長了51%,，預計今年整個收入會達到33億美元的規(guī)模,。

　　龍志中介紹，曙光一直是一家專注做計算的企業(yè),，創(chuàng)立之初到現(xiàn)在,，一直圍繞著計算的核心部件，主要產(chǎn)品,，以及計算的基礎設施建設和運營服務,，來打造核心競爭力,。

　　龍志中表示,，曙光致力于提供解決方案，以降低使用人工智能大模型在算力方面的門檻,。具體來看,，曙光能夠提供的助力有三個方面：第一是人工智能相關(guān)的核心部件，主要產(chǎn)品,，還有關(guān)鍵的基礎設施,，包括PUE在1.04以下的全液冷數(shù)據(jù)中心。第二是算力中心的建設和運營,。目前曙光在全國有二十多個大型的算力中心,、智算中心、先進計算中心,，以及五十多個城市云中心,，能夠為企業(yè),、區(qū)域/城市能夠提供澎湃,、多樣的算力資源,。第三是人工智能的生態(tài),，在目前主流的大模型跟曙光的核心部件，主要產(chǎn)品還有算力平臺基本上都做了適配,，并且在算力互聯(lián)網(wǎng)上能夠提供生態(tài)合作伙伴的大模型服務,。通過接入算力互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)不需要自己去構(gòu)建算力基礎設施的平臺,，甚至不需要去部署自己的大模型,，可以直接采用多樣的算力服務和大模型服務。

　　以下為演講實錄：

　　龍志中：各位專家,，各位嘉賓,，大家上午好，我是曙光云的龍志中,，今天非常榮幸能夠跟各位專家學習AIGC大模型,、人工智能領(lǐng)域最新的前沿理論和成果，也有機會跟大家一起探討人工智能AIGC對于我們今天以及未來的生活方式,、工作模式,、創(chuàng)新范式所帶來的深遠影響,。也想借這個機會跟大家匯報一下曙光云在企業(yè)開發(fā)大模型、應用大模型的過程當中,，能夠為大家提供哪些助力,。

　　曙光跟今天前面分享的嘉賓所在的企業(yè)有所不同，前面這些企業(yè)更多是在開發(fā)大模型或在做大模型應用場景側(cè)的開發(fā),，給大家提供的是大模型本身,、大模型應用，為我們的生活和工作所帶來的便利,。曙光相對來講更偏底層,，我們做的是計算基礎設施和算力服務，也就是說我們?yōu)榇竽Ｐ偷拈_發(fā)和大模型應用提供基礎設施和算力服務,，按照大模型三層架構(gòu)分類的話,，我們是在上游；從技術(shù)架構(gòu)層次來分的話,，我們是在底層,。

　　剛才幾位嘉賓都提到,，AIGC生成式大模型在這兩年,，特別是2022年之后成為一個熱詞，我們看到的多個榜單里面,，特別是在2023年度熱詞榜單里面AIGC都是排在前幾位甚至排在首位的,。1957年人類就已經(jīng)用計算機生成了歷史上第一首機器創(chuàng)作的音樂作品。直到2022年11月份,，有一個標志性的事件就是OpenAI的GPT,，從那個時刻開始人類對于人工智能的應用才從傳統(tǒng)的“知識的分類器”進化到“內(nèi)容的生成器”。

　　從2023年開始,，我們非常明顯地可以看到“百模大戰(zhàn)”,，2023年中國發(fā)布的人工智能大模型是300多個,，我們也認為從2023年開始AIGC或者人工智能大模型開始滲透到我們的工作,、生活的各個方面。我昨天看到一個新聞,，谷歌的聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋退休兩年了,，現(xiàn)在被AI廣闊的前景所吸引，重新回到一線敲代碼,，他抱怨自己的員工,、程序員用人工智能寫代碼的比例太低了,。人工智能除了可以生成圖片、生成文字,，現(xiàn)在能夠生成音頻,、視頻、影視作品,，能夠?qū)懘a,。

　　同時，很多人之前查資料,，查素材,、查數(shù)據(jù)的時候用搜索引擎。但現(xiàn)在,，我相信很多人已經(jīng)在用Kimi,、豆包，取代了以前要借助百度,、谷歌所要完全的相關(guān)搜索,，甚至知識的提煉和知識的整理工作。

　　2024年是真正進入到人工智能的爆發(fā)期或者叫井噴期,。今年前8個月,，在手機移動端上人工智能的應用收入跟去年相比同比增長了51%，預計今年整個收入會達到33億美元的規(guī)模,。今天我們也聽到了很多人工智能頭部廠商的專家給我們帶來了最新成果,，從側(cè)面證明2024年人工智能真正的井噴期已經(jīng)到來了。

　　從未來發(fā)展來看,，Gartner預測,，2027年生成式人工智能市場規(guī)模會超1800億美元，占全球整個AI支出的42%,。

　　我們一直說算力,、算法和算料（或者數(shù)據(jù)）是人工智能發(fā)展的三大要素,，從AIGC角度來講,，算力、算法和算料也是AIGC發(fā)展的三大要素?，F(xiàn)在大家有一個普遍共識,，大模型意味著大成本，也就是說大模型是一個非常燒錢的生意,，或者說是一個非常燒錢的游戲,。大模型廠商的整體運營成本，一般來看分為三部分,，第一部分是用于推理的成本,，第二部分用于訓練的成本,，第三部分是人工成本（就是程序員、管理人員,、測試人員）,。中國工程院院士鄭緯民教授的測算結(jié)果表明，大模型訓練中70%的成本是用在算力上,，推理過程當中這個比例就更高,，超過了95%。根據(jù)OpenAI2024年的財務預測,，預計2024年總的運營成本會達到85億美元,，里面15億美金是人工成本，就是工程師成本,，另外70億中的30億是訓練成本,，40億是推理的成本，絕大部分都是用于采購算力,。這個說明,，確實做人工智能大模型、做AIGC,，算力是我們所有運營成本里面占比最大的一塊,，也是最重要的一塊。所以OpenAI的CEO把OpenAI這家公司定義成了一家硅谷歷史上最資金密集型的一個初創(chuàng)公司,。

　　我們知道現(xiàn)在進入到數(shù)字經(jīng)濟的時代,。國家數(shù)據(jù)局的劉烈宏局長認為算力就是數(shù)字經(jīng)濟時代的新質(zhì)生產(chǎn)力。有一個指數(shù)就叫“計算力指數(shù)”,，計算力指數(shù)平均每增長一個百分點,，所帶來的數(shù)字經(jīng)濟和GDP的增長會分別增長3.3%和1.8%。目前的算力市場有幾個類型：第一類是通用算力或者基礎算力,，第二類是智能算力,，第三類是高級算力，另外一種算力叫量子算力,。

　　從我們看到的調(diào)研機構(gòu)數(shù)據(jù)來看,，2021年的時候，智能算力在整個中國整體算力規(guī)模里的占比已經(jīng)超過了50%,，達到了51%,，并且到2030年的時候這個比例還會持續(xù)增加，預計會占到整個算力規(guī)模的72%,。同時,，信通院的預測是到2030年的時候，人工智能算力需求跟18年相比會增加390倍。所以我們講數(shù)據(jù),、算法和算力是數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵資源,，數(shù)據(jù)或者算料成為新的生產(chǎn)資料，算力成為了新的生產(chǎn)力,，或者按照現(xiàn)在的說法成為新質(zhì)生產(chǎn)力,，算法成為現(xiàn)在新的生產(chǎn)關(guān)系。

　　剛才我們講到算力,，在整個人工智能的發(fā)展過程當中,，算力的需求或者算力所占用的成本應該是非常高的，超過的50%以上,。同時我們可以看到,，隨著大模型成為AI領(lǐng)域新的開發(fā)范式，AIGC對于訓練數(shù)據(jù)的需求也是呈指數(shù)級增加的,。從ChatGPT到谷歌的switch transformer,，模型規(guī)模和數(shù)據(jù)規(guī)模是持續(xù)巨量增加的，可以認為是指數(shù)級的增加,，數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模在一年之內(nèi)增長了一百倍之多,。同時隨著大模型的參數(shù)和所需數(shù)據(jù)量激增，所需要的智能化底座規(guī)模也是會越來越大,，特別是對于算力的需求更是如此,。在小模型時代，更多是用于圖像,、語音和文本分析的時代,，可能很多時候我們單機規(guī)模就能滿足我們一般的需求。到了以ChatGPT為代表的文本大模型時代,，參數(shù)規(guī)?；旧铣^了千億。所需要的計算集群或者算力底座的規(guī)模也進入千機萬卡時代,。目前做大模型競爭,，千機萬卡基本成為了門檻或者是標配。到了多模態(tài)大模型的時代,，比如谷歌的switch Transformer,，參數(shù)規(guī)模達到了1.6萬億，這種規(guī)模大模型需要萬機十萬卡規(guī)模的集群來承載,。

　　現(xiàn)在千機萬卡已經(jīng)成為大模型廠商的一個門檻,，一個入門的入場券,，但其實并不是所有的企業(yè)要用到大模型都需要自己去構(gòu)建這么大規(guī)模的算力底座,。AIGC或者人工智能這個領(lǐng)域的三層模型是大家公認的一個分層模式。根據(jù)企業(yè)在這個領(lǐng)域里的產(chǎn)業(yè)分工，分為上游,、中游和下游,。上游就是基礎設施，包括關(guān)核心部件,、主要產(chǎn)品和基礎設施的服務,，以及預訓練模型和數(shù)據(jù)的供給。中游就是今天在座很多的AIGC頭部企業(yè),，在做model as a service,，做垂直化、場景化,、個性化的大模型落地,。下游就是應用層，面向企業(yè),、面向個人來做內(nèi)容生產(chǎn),、設計、分發(fā)等大模型場景應用,。在AIGC的三個層面,，所需要的算力資源規(guī)模、類型,、獲取途徑是不一樣的,。

　　曙光一直是一家專注做計算的企業(yè)，創(chuàng)立之初到現(xiàn)在,，一直圍繞著計算的核心部件,，主要產(chǎn)品，以及計算的基礎設施建設和運營服務,，來打造自己的核心競爭力,。我們可以看到，目前在人工智能這個領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)或者困境有幾個：一個是算力資源獲取的便利性,、普惠性,、技術(shù)架構(gòu)的開放性、算力的融合性以及能耗方面的高開銷,。

　　曙光也希望在這些領(lǐng)域能夠給大家提供解決方案,，來降低使用人工智能大模型在算力方面的一些門檻。曙光能夠提供的助力有三個方面：第一是人工智能相關(guān)的核心部件,，主要產(chǎn)品,，還有關(guān)鍵的基礎設施，包括PUE在1.04以下的全液冷數(shù)據(jù)中心,。第二是算力中心的建設和運營,。目前我們在全國有二十多個大型的算力中心、智算中心、先進計算中心,，以及五十多個城市云中心,，能夠為我們的企業(yè)、為我們的區(qū)域/城市能夠提供澎湃,、多樣的算力資源,。第三是人工智能的生態(tài)，在目前主流的大模型跟曙光的核心部件,，主要產(chǎn)品還有算力平臺基本上都做了適配,，并且在算力互聯(lián)網(wǎng)上能夠提供生態(tài)合作伙伴的大模型服務。通過接入算力互聯(lián)網(wǎng),，企業(yè)不需要自己去構(gòu)建算力基礎設施的平臺,，甚至不需要去部署自己的大模型，可以直接采用多樣的算力服務和大模型服務,。

　　一些城市要打造數(shù)字基礎設施,，來服務于數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供動力,。曙光在全國各地建設運營的數(shù)據(jù)中心有四大類：先進計算中心,，云計算中心、智能計算中心,、一體化大數(shù)據(jù)中心節(jié)點,。這些算力基礎設施，符合信創(chuàng)要求和標準來構(gòu)建,，采用了浸沒式的液冷技術(shù)將能耗降到最低,。再結(jié)合曙光本地化專業(yè)團隊和運營服務，可以為我們區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供動力,。

　　有些企業(yè)希望在通用大模型或行業(yè)大模型基礎之上構(gòu)建自己企業(yè)的大模型應用,。曙光也可以提供云數(shù)智底座，幫助企業(yè)打造私有的大模型基礎設施,。在云數(shù)智底座里面不僅提供AI算力,、AI儲力的基礎設施，還能提供數(shù)據(jù)平臺,，數(shù)據(jù)平臺幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)的全生命周期管理,，同時為大模型應用提供優(yōu)質(zhì)的和充沛的算料。

　　人工智能,、大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要上中下游的協(xié)同努力,，曙光也希望能夠通過“中國科學院人工智能產(chǎn)學研創(chuàng)新聯(lián)盟”和“光合組織”，作為技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化的平臺,，作為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)作和共同發(fā)展的平臺,。我們也希望通過我們提供的可信,、開放、綠色和普惠的計算基礎設施算力服務,，跟在座的企業(yè)和業(yè)界的同仁一起努力,，幫助企業(yè)在人工智能大模型領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新,、商業(yè)模式創(chuàng)新和應用創(chuàng)新方面提供助力,。也希望跟大家共同努力，共創(chuàng)AI產(chǎn)業(yè)嶄新的未來,，謝謝大家,。