隨著人工智能的廣泛應用，經濟社會逐漸進入到數智時代，而在以ChatGPT為代表的人工智能大模型誕生后，人工智能技術對千行百業的驅動也將迎來一次質的飛躍。所謂大模型，是指在大規模數據集上進行訓練，從大量標記和未標記的數據中捕獲知識，并將其存儲到大量的參數中，以實現高效處理任務各種任務的技術架構。在我國人工智能產業規模不斷擴大之際，如何推進人工智能大模型的應用，為企業、行業乃至國家提升核心競爭力至關重要。

云計算——大模型的最佳算力底座

盡管ChatGPT及類ChatGPT等大模型應用已然成為人工智能未來的發展趨勢，但參數越多，模型越大。根據OpenAI公布的數據來看，ChatGPT參數已達千億級別，且目前其大模型訓練所需的算力增速約為3～4個月/倍，這已經遠遠超出了摩爾定律的18—24個月/倍的限值。想要應用大模型的廠商，如果購買、規劃和組建超大規模的算力集群，不僅投資巨大，且耗時極長，即便希望在后期能夠將算力資源對外供給，也會面臨極具挑戰性的技術難題。因此，融合了計算、網絡、存儲、調度等功能的云計算成為了推動大模型應用發展“理想支點”。

作為我國數字經濟發展的“國家隊”，移動云順應了人工智能技術的演進趨勢，持續深化“大算力、大模型”融合發展。一方面，移動云積極踐行我國新基建戰略，不斷加速算力基礎設施建設，同時攻堅關鍵技術，以算力網絡架構不斷加速構建“算網大腦”，牢筑我國人工智能等大模型應用的發展底座；另一方面，移動云與中國移動九天人工智能一道，通過在基礎設施、技術、運營等多方面的創新，積極打造人工智能智算基礎設施，以云智融合強化自身服務能力，從而為各行各業提供高效、泛在的智能化算力服務，讓我國真正實現從數字化向數智化邁進。

積極開展算力基礎設施的高質量建設與應用

作為算力的重要載體，云計算承擔著向千行百業輸送算力的重責。憑借中國移動得天獨厚的資源統籌能力，移動云不斷以“4+N+31+X”集約化梯次布局，推進著高質量算力資源池的建設。在工信部近日公布的2022年國家新型數據中心典型案例名單中，共有21個大型數據中心上榜，中國移動獨占9席。目前移動云已完成13個中心節點和18個省級節點的建設，并已納管超過3000個邊緣節點，實現了對國內省份及四類城市的全覆蓋。

以硬核架構重塑云計算服務供給模式

大模型應用的推廣不僅考驗著算力規模，也對算力服務模式提出了更高的要求。為了實現算力服務從“資源式”到“任務式”的根本轉變，移動云始終堅持深研算力底層核心技術，并以此完善算力網絡。在剛剛結束的2023移動云大會分論壇上，移動云COCA（Compute on chip Architecture）軟硬一體片上計算架構正式發布。移動云COCA架構由GPU、DPU、HPN三大核心單元構成，可打造基于自研可編程DPU、多元異構智能算力、高性能RDMA網絡、Diskless存儲架構引擎等技術的大模型算力基礎設施，實現高性能算力集群化橫向融合與垂直抽象，統一實現計算、存儲、網絡、安全、管控能力的硬件卸載加速。此后，移動云也將基于COCA架構，不斷加快算力基礎設施建設，從而為用戶提供“融合、智能、無感、極簡”的一體化算力服務。

云智一體，邀大模型應用共舞云端

云智一體，是指融合云計算與人工智能，把算力、框架、模型，場景應用打造成標準化產品，從而進一步為用戶釋放生產力。而云智一體與人工智能大模型的共生發展，更像是一場科技“馬拉松”，亞馬遜CEO安迪賈西就曾判斷，自建大模型需要有足夠的資金與資源支持。可見，只有軟、硬件都過硬的企業，才能以智能底座對應用進行集成，從而打造出通用型AI產品能力。早在2013年，中國移動便著手布局人工智能大模型的相關研究，此后更是自主研發了“九天”人工智能平臺。而當下，移動云更是以產業級大數據中心、新型智算中心對“九天”人工智能平臺進行承載，支撐多類模型訓練、推理，不斷豐富云上AI能力供給能力，鑄就出一流的算網能力優勢。

欲粟者務時，欲治者因勢。時代發展的潮流不可逆轉，盡管大模型距離規模化產業應用仍有一段距離，但移動云希望能抓牢科技革命與產業變革趨勢，加速構建算力網絡、推進云智一體，最終以算為基，在云端鑄出“國之重器”。

審核編輯黃宇