AI算力产业大会前沿动态分析

多客科技

作者：智云算能
这几天举办的第十二届中国电子信息博览会大家都去逛了吗？

本次博览会以“追求卓越，数创未来”为主题，涵盖了从芯片、硬件设备到软件服务，从电子制造到云计算、大数据、人工智能等新兴领域，全面展示了中国电子信息产业的强大实力和创新能力。



同时还举办了50余场高端论坛，精准地聚焦于“人工智能”、“大数据存储”、“超高清显示技术”、“电子元器件”、“特种电子”、“半导体”、“信息技术创新应用”以及“新能源”八大专业板块的垂直领域论坛矩阵，深入探讨和剖析应用市场与高速发展行业中的热点议题和趋势。

下面跟着小智的视角与您一起云逛CITE2024“AI算力产业大会”，听听部分具有行业代表性的专家们在AI方面的前沿分析。



01潘毅院士：人工智能取胜的六大要素
人工智能应用能够成功落地，除了大数据、优秀的算法和强大的算力外，还需要给人工智能赋知识，让AI能够有归纳能力和逻辑推理能力。

并且需要具有可解释性，如：在自动驾驶中一旦出现错误怎样才能找到错源地，AI通过学习的海量知识举一反三追溯决定的形成，从而找到出错的地方。

同时在这些大量算力的基础上也离不开低能耗的概念，如何在降低算力能耗的同时能量消耗变小，这是目前需要快速解决的问题，实现可持续发展碳中和目标。
02中国通信院：智能算力产业发展势态
在人工智能时代算力需求激增，从算法初期18-24个月翻一番，到小模型时代6-8个月算力翻倍，到了现在大模型时代3-4个月算法算力需求呈指数级上涨，智能算力的稀缺和昂贵已经成为了制约AI发展速度的核心，供需失衡的问题逐步呈现。

智能算力是人工智能应用落地的基础，在未来五年训练算力预计保持强劲的增长势态，推理算力的需求也会在两年内迅猛增长。

大模型训练+推理所需的底层算力硬件架构突破以CPU为中心的计算体系，开始探索以GPU/DSA为主的新架构。并从开始的芯片算力性能竞争转向多卡互联速率，最后挑战的是“模型+芯片+整机”算力集群化。

“千模大战”引发全球A100/H100供应紧张，对大模型探索的不断加速让企业加大囤积，目前行业现状表现为供应链存在卡点，产能爬坡需要时间，交货周期长，预计2024年底逐步缓解。

我国智能算力在全球占比超30％，主要依赖于美国英伟达GPU芯片，国内自主算力份额仅为5％，由于美国禁令升级，精准打击我国AI芯片企业，使得我国目前智能算力规模大却产业碎片化发展。
03华为昇腾：人工智能发展趋势
AI迭代式跨越发展，加快通用人工智能时代到来，计算系统加速向AI算力转移。

算力规模≈参数量*数据量/训练时长，大算力是支撑更高质量大模型创新落地的关键。算力的底座技术门槛提高，未来核心将会是拼集群系统能力。
04力合报业：大数据中心在算力时代下的思考
传统数据中心在市场多样化的需求中逐渐向新型数据中心转型。算力需求爆发式增长，数据中心须确保高密度的算力资源能够稳定、高效的运行。

面对AIGC时代产生的大量数据，运维团队需要优化存储资源，确保数据安全存储和快速访问。

随着数据中心能耗的不断攀升，需要在满足算力需求的通知提高能效比。

应对大规模、高密度的数据中心运维需求，自动化和智能化运维工具被广泛应用，降低人为错误率。

AIGC应用的广泛部署，使得数据中心更加复杂，同时数据中心的网络安全又是重中之重，需要确保数据传输的安全性和隐私保护。

在多云和混合云的环境下，数据中心要保证不同云服务之间的协调和资源管理。
05超云：全栈智算中心方案，赋能AI新时代
智算中心已成为数字经济高质量发展的重要支撑，也已成为提升国际竞争力的关键基础设施，围绕”算力生产、算力聚合、算力调度、算力释放”打造算力生态。

同时智算中心也面临更多的建设挑战，更大的算力规模、更高的算力密度、更低的PUE指标、更快的数据传输、更安全的保障、更强的技术力。

通用大模型之争最终将会集中在算力成本和参数规模的竞争。



本次会议重点主要落在节能低碳、算力供给、自主技术研发等方面，强调了实现可持续发展和提升国际竞争力的重要性。

面对全球供应链的紧张局势和美国禁令带来的挑战，我们更应该加快自主创新的步伐，推动国内智能算力产业的发展，减少对外依赖。同时，我们也需要关注数据中心的能效和安全问题，确保在追求技术进步的同时，也能够保护数据安全和促进环境的可持续发展。

这不仅是一次技术和产业的盛会，更是一次思想和智慧的碰撞，为我们勾勒出了一个充满潜力和活力的人工智能新时代蓝图。



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