引言

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，算力的重要性不言而喻。12月28日，央視和國(guó)務(wù)院國(guó)資委聯(lián)合制作的紀(jì)錄片《大國(guó)基石》第三期《算力引擎》中所強(qiáng)調(diào)的“算力即國(guó)力，它是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力”。截至2023年底，中國(guó)算力總規(guī)模位列全球第二，這一成就的背后，是政策紅利的逐漸落實(shí)和科技創(chuàng)新的日臻成熟。

2022年啟動(dòng)的“東數(shù)西算”工程拉開了優(yōu)化算力資源布局的序幕，兩年來，八大國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)、十大數(shù)據(jù)中心集群發(fā)展均取得了階段性成果。上海在智能算力方面發(fā)展顯著，預(yù)計(jì)到2025年，其智能算力規(guī)模將超過30EFLOPS，并且上海還出臺(tái)了《關(guān)于人工智能“模塑申城”的實(shí)施方案》，旨在打造超大規(guī)模自主智算集群，建設(shè)自主可控智算支撐底座等，力爭(zhēng)全市智能算力規(guī)模突破100EFLOPS，建成世界級(jí)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

目前，中國(guó)累計(jì)建成國(guó)家級(jí)超算中心14個(gè)，全國(guó)在用超大型和大型數(shù)據(jù)中心達(dá)633個(gè)、智算中心達(dá)60個(gè)。然而，龐大的算力規(guī)模也帶來了巨大的能源消耗，發(fā)展綠色算力迫在眉睫。從食品安全到海洋漁業(yè)，從動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)到防災(zāi)減災(zāi)，算力正深刻改變著我們的世界，成為支撐國(guó)家發(fā)展和提升人民生活質(zhì)量的重要基石，為數(shù)字中國(guó)建設(shè)注入澎湃動(dòng)能。在科技巨頭紛紛加碼AI算力投入的同時(shí)，AI應(yīng)用加速落地，推理算力需求激增，未來，中國(guó)算力產(chǎn)業(yè)有望在自主創(chuàng)新和綠色發(fā)展的推動(dòng)下，在全球算力競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)更有利的地位。

AI算力的基礎(chǔ)概念與構(gòu)成AI算力，簡(jiǎn)單來說，是指人工智能系統(tǒng)運(yùn)行所需要的計(jì)算能力。它涵蓋了硬件和軟件兩個(gè)層面的關(guān)鍵要素。硬件方面

在硬件方面，中央處理器（CPU）曾是計(jì)算的核心，但隨著AI任務(wù)的復(fù)雜性增加，圖形處理器（GPU）因其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力脫穎而出，特別適合處理深度學(xué)習(xí)中大規(guī)模的矩陣運(yùn)算。例如，英偉達(dá)的GPU系列在AI訓(xùn)練領(lǐng)域占據(jù)重要地位，其能夠同時(shí)處理數(shù)千個(gè)線程，大大加速了模型訓(xùn)練進(jìn)程。此外，專門為AI設(shè)計(jì)的芯片如谷歌的TPU（張量處理單元）也在不斷發(fā)展，針對(duì)AI算法進(jìn)行了高度優(yōu)化，在特定場(chǎng)景下展現(xiàn)出更高的能效比和計(jì)算效率。

軟件層面

在軟件層面，各類深度學(xué)習(xí)框架是AI算力得以有效利用的關(guān)鍵。如TensorFlow、PyTorch等，它們提供了豐富的函數(shù)庫和工具，使得開發(fā)者能夠便捷地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些框架通過對(duì)硬件資源的合理調(diào)度和優(yōu)化，將復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算轉(zhuǎn)化為高效的代碼執(zhí)行，充分挖掘硬件的計(jì)算潛力，從而實(shí)現(xiàn)AI算法從理論到實(shí)際應(yīng)用的跨越。

AI算力在各領(lǐng)域的變革性應(yīng)用

1) 醫(yī)療領(lǐng)域：精準(zhǔn)診斷與藥物研發(fā)

在醫(yī)療影像診斷中，AI算力驅(qū)動(dòng)的算法能夠快速、準(zhǔn)確地分析X光、CT、MRI等影像數(shù)據(jù)，檢測(cè)出微小的病變和異常，其診斷速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人工閱片方式，且準(zhǔn)確率不斷提升，有效輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的診斷決策，減少誤診和漏診。在藥物研發(fā)方面，AI通過對(duì)海量的生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和模擬，預(yù)測(cè)藥物分子的活性、毒性以及與靶點(diǎn)的結(jié)合能力，大大縮短了新藥研發(fā)的周期和成本。例如，利用強(qiáng)大的算力進(jìn)行虛擬藥物篩選，可以在短時(shí)間內(nèi)對(duì)數(shù)以百萬計(jì)的化合物進(jìn)行評(píng)估，加速了潛在藥物的發(fā)現(xiàn)過程，為攻克各類疑難病癥帶來新的希望。

2) 交通出行：自動(dòng)駕駛的崛起

自動(dòng)駕駛技術(shù)高度依賴AI算力的支持。車輛搭載的各類傳感器不斷收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，包括路況、障礙物、交通信號(hào)等，這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)杰囕d計(jì)算平臺(tái)，AI算法在強(qiáng)大算力的保障下對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，從而做出精確的駕駛決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)向等。從特斯拉的Autopilot到各大汽車廠商和科技公司正在研發(fā)的更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，AI算力的不斷提升是實(shí)現(xiàn)安全、可靠自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵因素，有望重塑未來的交通格局，提高交通效率，減少交通事故。3) 工業(yè)生產(chǎn)：智能制造的推進(jìn)制造業(yè)中，AI算力助力工廠實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。通過對(duì)生產(chǎn)線上的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，AI系統(tǒng)能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、提高產(chǎn)品質(zhì)量控制水平，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的高效配置和生產(chǎn)效率的顯著提升。例如，富士康等大型制造企業(yè)利用AI算力構(gòu)建智能工廠，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化生產(chǎn)調(diào)度、智能倉儲(chǔ)管理以及精準(zhǔn)的質(zhì)量追溯，增強(qiáng)了企業(yè)在全球市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)向更加智能、靈活和高效的方向發(fā)展。

AI算力發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

1) 技術(shù)瓶頸與性能提升難題

盡管當(dāng)前AI算力取得了顯著進(jìn)展，但仍然面臨著技術(shù)瓶頸。隨著AI模型的規(guī)模和復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，如GPT系列模型的不斷演進(jìn)，對(duì)計(jì)算能力的需求也在急劇上升。硬件方面，傳統(tǒng)的芯片制造工藝逐漸逼近物理極限，摩爾定律的放緩使得芯片性能提升愈發(fā)困難，如何在有限的功耗和物理空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算性能成為亟待解決的問題。同時(shí)，軟件算法在處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型時(shí)，也面臨著內(nèi)存管理、計(jì)算效率優(yōu)化等挑戰(zhàn)，開發(fā)更高效的分布式計(jì)算算法和優(yōu)化技術(shù)迫在眉睫。

2) 能源消耗與可持續(xù)發(fā)展困境

AI算力的大規(guī)模應(yīng)用帶來了嚴(yán)重的能源消耗問題。數(shù)據(jù)中心作為AI計(jì)算的核心基礎(chǔ)設(shè)施，其電力需求持續(xù)攀升。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)據(jù)中心的能耗占比逐年增加，其中很大一部分用于AI訓(xùn)練任務(wù)。這不僅增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，還對(duì)環(huán)境造成了巨大壓力，與全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)背道而馳。因此，如何在提升AI算力的同時(shí)降低能源消耗，開發(fā)綠色節(jié)能的計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，成為行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

3) 人才短缺與技術(shù)普及障礙

AI算力領(lǐng)域的專業(yè)人才供不應(yīng)求。既懂計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程等技術(shù)知識(shí)，又熟悉AI算法和應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)合型人才稀缺，限制了行業(yè)的創(chuàng)新速度和應(yīng)用推廣范圍。此外，AI算力技術(shù)的復(fù)雜性使得其在中小企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)中的普及面臨障礙。許多企業(yè)缺乏足夠的技術(shù)能力和資金來搭建和運(yùn)營(yíng)自己的AI計(jì)算平臺(tái)，導(dǎo)致AI技術(shù)在各行業(yè)的滲透速度不均，制約了整體經(jīng)濟(jì)的智能化轉(zhuǎn)型步伐。

結(jié)語

AI算力作為智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。盡管目前面臨著技術(shù)、能源和人才等多方面的挑戰(zhàn)，但隨著全球范圍內(nèi)的持續(xù)創(chuàng)新和協(xié)同發(fā)展，我們有理由相信這些問題將逐步得到解決。在未來，AI算力將不斷提升，更加高效、智能且可持續(xù)，為人類社會(huì)帶來更多的驚喜和變革，推動(dòng)我們邁向一個(gè)更加智慧、便捷和美好的未來。從基礎(chǔ)科學(xué)研究到日常生活的各個(gè)角落，AI算力的影響力將持續(xù)擴(kuò)大，成為塑造未來世界的關(guān)鍵力量，我們應(yīng)積極擁抱這一變革，共同開創(chuàng)智能時(shí)代的新紀(jì)元。

本文轉(zhuǎn)自：浦領(lǐng)財(cái)富