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位于贵州省(sheng)贵安新区的华为云(yun)数据中(zhong)心(云(yun)上屯)。 新华社(she)记者 刘 续摄
每秒百亿、千亿次的浮(fu)点运算能力,拍字节(PB)级的数据存储规模……许多人可能对这些指标没有太(tai)多概(gai)念,但如果(guo)说起春节档电影中(zhong)的特效(xiao)、渲染(ran)和如今我们经常使(shi)用的生成式人工智能、人脸识别(bie)、即时翻译等,人们应该不(bu)会陌生。
近日,国际(ji)数据公司(IDC)与浪潮信息联(lian)合发布《2025中(zhong)国人工智能计算力发展(zhan)评估(gu)报告》(以下简称《报告》)。《报告》显示,大模型和生成式人工智能推高算力需求,我国智能算力增(zeng)速高于预(yu)期。2024年,我国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒(EFLOPS),同比增(zeng)长74.1%;市场规模达到190亿美元,同比增(zeng)长86.9%。
智能算力规模持续扩大
在山东(dong)济南一个大型智算中(zhong)心建设(she)现场,一个个集装箱“大块头”在吊臂的牵(qian)引下缓(huan)缓(huan)上升、移动,最终在预(yu)定位置落地(di)。智能计算中(zhong)心像“搭积(ji)木(mu)”一样,很快拼接成型、完(wan)成搭建。
由119个预(yu)制化集装箱拼接而成,总功耗达到10兆(zhao)瓦,电能利用效(xiao)率(PUE)降至1.1以下,结(jie)构材(cai)料80%可循(xun)环利用,运维基本实现自动化、智能化……这座浪潮信息元脑“算力工厂”从开始(shi)建设(she)到正式投运,仅(jin)用了(le)120天。
作为数字经济发展(zhan)的重要底(di)座,算力主要分为超算算力、通用算力和智算算力等类型。其中(zhong),超算算力通常以超级计算机为载体(ti),主要用于尖(jian)端科研领域;通用算力一般由CPU(中(zhong)央处理(li)器)承担主计算工作,适用范围较广;智能算力则专为人工智能应用设(she)计,支持AI算法模型训练与运行,GPU(图形(xing)处理(li)器)在其中(zhong)发挥关键作用。
当前,随着大模型、生成式人工智能蓬勃发展(zhan),算力结(jie)构进一步演化,对智能算力的需求与日俱(ju)增(zeng)。120天建成的“算力工厂”,正是中(zhong)国智能算力规模快速增(zeng)长的缩影。
“2024年,中(zhong)国智能算力增(zeng)速是同期通用算力的3倍以上。”国际(ji)数据公司(IDC)中(zhong)国副总裁(cai)周震刚介绍。
近年来,从国家到地(di)方再到各类经营(ying)主体(ti),都在大力推进算力资源布局建设(she),一系(xi)列利好措(cuo)施的推动下,中(zhong)国智算算力规模不(bu)断增(zeng)长,服务模式持续完(wan)善(shan),软硬件生态(tai)逐(zhu)步构建,绿色低碳发展(zhan)格局加速形(xing)成。
“在庞大的数据和算力推动下,人工智能的综(zong)合表现得到了(le)显著提升。”中(zhong)国信息通信研究院人工智能研究所(suo)所(suo)长魏凯(kai)表示,以基础语言模型为例,其通过不(bu)断扩展(zhan)和优化,在各类自然语言处理(li)任务上均取得了(le)更(geng)好的效(xiao)果(guo)。同时,多模态(tai)模型在视觉理(li)解上的进展(zhan)也相当显著。
周震刚说,预(yu)计未来两年,中(zhong)国智能算力规模仍将保持高速增(zeng)长,其中(zhong)2025年将较2024年增(zeng)长43%,2026年中(zhong)国智能算力规模将达到2024年的两倍。
行业落地(di)应用速度加快
当前,智能算力行业落地(di)应用速度加快,大量企业主动“拥抱”大模型。《报告》显示,42%的企业开始(shi)进行大模型的初步测试和重点概(gai)念验(yan)证,17%的企业已经将技术引入生产阶段,并应用于实际(ji)业务中(zhong)。
制造业场景复杂、门类繁多,数据量庞大且碎片(pian)化严重,大模型在制造业面临落地(di)难、成本高等问题。“比如在质检领域,要获取全部的缺陷(xian)样本非常困难。”思谋科技创始(shi)人贾佳亚介绍,针对这一问题,公司发布了(le)面向高端制造的工业多模态(tai)大模型,它可以通过理(li)解和学习少量实际(ji)缺陷(xian)图片(pian),依据文本描述生成真实的缺陷(xian)图像,从而辅助训练缺陷(xian)检测模型,提升质检效(xiao)果(guo)。
“过去,收集各种缺陷(xian)类型需要工厂生产线运转两三个月;如今,借助大模型的深度学习能力,只需要一个星期甚至更(geng)短的时间。”贾佳亚说,该大模型已累(lei)计生成上百种缺陷(xian)类型,在消(xiao)费电子和新能源等领域实现了(le)应用。
对大模型及生成式人工智能需求的日益增(zeng)长,正显著推动我国人工智能算力基础设(she)施的快速发展(zhan),促使(shi)企业通过应用高性(xing)能计算设(she)备、优化数据中(zhong)心基础设(she)施、提升存储和网络能力等,进一步支持复杂的人工智能运算任务。
除了(le)自建智能算力基础设(she)施,很多企业也通过购买云(yun)计算服务的方式,来实现智能化转型。华为云(yun)大数据与人工智能领域总裁(cai)尤鹏介绍,华为云(yun)推出人工智能云(yun)服务,并构建了(le)相应的大模型工具链,让(rang)企业在无需改造、自建机房或(huo)运营(ying)维护人工智能算力基础设(she)施的情况下,就能使(shi)用大模型来适配不(bu)同场景需求。目(mu)前,华为云(yun)盘(pan)古大模型已在30多个行业、400多个场景中(zhong)落地(di),覆盖制造、医药研发、煤矿、钢铁等多个行业领域。
“当前,人工智能在互联(lian)网、金融、制造等领域的渗透度持续增(zeng)加,不(bu)仅(jin)反(fan)映(ying)了(le)市场对先(xian)进人工智能技术的迫切需求,也体(ti)现了(le)中(zhong)国企业在全球人工智能竞赛中(zhong)的积(ji)极布局和投入。”周震刚说。
多样化需求带动新方向
流淌(tang)在群山间的蓬勃算力驱动着文化创新。在贵州贵安新区超级计算中(zhong)心内,一排排服务器机柜整(zheng)齐(qi)矗立、高速运转。1秒钟,数据在这里就可运算3亿亿次。它与北京、上海、广州等38座城市实现了(le)网络直联(lian),省(sheng)内单向时延为3毫秒、至粤港澳大湾区也仅(jin)需10毫秒。
将三维场景中(zhong)的模型按照(zhao)设(she)定好的环境、灯光、材(cai)质及渲染(ran)参数,以逼真的方式呈现在二维屏幕上……影视作品中(zhong)纤毫毕现的细节、精彩(cai)绝(jue)伦的画面都离不(bu)开渲染(ran),而智能算力的发展(zhan),为其提供了(le)算力保障。
贵安新区科创产业发展(zhan)有限公司技术研发部项目(mu)经理(li)刘廷(ting)娟介绍:“今年春节电影档,我们为《哪吒之魔童闹海》中(zhong)的1900多个特效(xiao)镜头提供了(le)渲染(ran)算力支持。”
“一部三维动画影视作品的数据素材(cai)量有可能超过250TB,假设(she)用一台(tai)工作站来渲染(ran),需要约(yue)600年的时间才能完(wan)成。但如果(guo)采用成千上万台(tai)服务器同时渲染(ran),就只要几个月时间。”贵安新区科创产业发展(zhan)有限公司综(zong)合部部长彭本黔说,除了(le)缩短制作周期,强大的算力加持也让(rang)影片(pian)质量更(geng)有保障。
当前,不(bu)同行业和应用场景的多样化需求,对算力发展(zhan)提出了(le)新的要求。
“金融行业需要高安全性(xing)和低延迟的计算环境,医疗行业需要处理(li)大量医学影像数据,制造业需要实现实时生产优化,互联(lian)网行业需要处理(li)大规模用户数据和内容推荐等。”浪潮信息高级副总裁(cai)刘军举例,这些需求对算力底(di)层架构提出了(le)高性(xing)能、低延迟、高安全性(xing)、可扩展(zhan)性(xing)和成本效(xiao)益等新要求。
“通过资源池化、智能调度、多租户支持、异构计算和边(bian)缘计算等技术,人工智能算力基础设(she)施能够(gou)灵活应对这些需求,确保资源的高效(xiao)利用和业务的稳定运行,从而推动人工智能技术在各行业的广泛应用。”刘军说。
专家表示,经历了(le)一定时间的算力规模积(ji)累(lei)后,中(zhong)国算力产业的发展(zhan)需要实现从量变到质变的跨越。在持续扩大算力规模、达成供需平(ping)衡的同时,还需要解决各行业应用算力中(zhong)的难点,以实现从扩大算力规模到高质量释放算力价值的转变。