專題：2024中國(guó)AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇

　　2024年服貿(mào)會(huì)專題論壇之一——“2024中國(guó)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(jì)算集團(tuán)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(jìn)入到了人工智能的爆發(fā)期。今年前8個(gè)月，在手機(jī)移動(dòng)端上，人工智能應(yīng)用收入與去年相比同比增長(zhǎng)了51%，預(yù)計(jì)今年整個(gè)收入會(huì)達(dá)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(jì)算的企業(yè)，創(chuàng)立之初到現(xiàn)在，一直圍繞著計(jì)算的核心部件，主要產(chǎn)品，以及計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營(yíng)服務(wù)，來打造核心競(jìng)爭(zhēng)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(gè)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(chǔ)設(shè)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(shè)和運(yùn)營(yíng)。目前曙光在全國(guó)有二十多個(gè)大型的算力中心、智算中心、先進(jìn)計(jì)算中心，以及五十多個(gè)城市云中心，能夠?yàn)槠髽I(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(tái)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(wù)。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(chǔ)設(shè)施的平臺(tái)，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(wù)和大模型服務(wù)。

　　以下為演講實(shí)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(xué)習(xí)AIGC大模型、人工智能領(lǐng)域最新的前沿理論和成果，也有機(jī)會(huì)跟大家一起探討人工智能AIGC對(duì)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(yuǎn)影響。也想借這個(gè)機(jī)會(huì)跟大家匯報(bào)一下曙光云在企業(yè)開發(fā)大模型、應(yīng)用大模型的過程當(dāng)中，能夠?yàn)榇蠹姨峁┠男┲Α?/p>

　　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(yīng)用場(chǎng)景側(cè)的開發(fā)，給大家提供的是大模型本身、大模型應(yīng)用，為我們的生活和工作所帶來的便利。曙光相對(duì)來講更偏底層，我們做的是計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和算力服務(wù)，也就是說我們?yōu)榇竽Ｐ偷拈_發(fā)和大模型應(yīng)用提供基礎(chǔ)設(shè)施和算力服務(wù)，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(gè)熱詞，我們看到的多個(gè)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(jì)算機(jī)生成了歷史上第一首機(jī)器創(chuàng)作的音樂作品。直到2022年11月份，有一個(gè)標(biāo)志性的事件就是OpenAI的GPT，從那個(gè)時(shí)刻開始人類對(duì)于人工智能的應(yīng)用才從傳統(tǒng)的“知識(shí)的分類器”進(jìn)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(guó)發(fā)布的人工智能大模型是300多個(gè)，我們也認(rèn)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(gè)方面。我昨天看到一個(gè)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(shí)，很多人之前查資料，查素材、查數(shù)據(jù)的時(shí)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(shí)的提煉和知識(shí)的整理工作。

　　2024年是真正進(jìn)入到人工智能的爆發(fā)期或者叫井噴期。今年前8個(gè)月，在手機(jī)移動(dòng)端上人工智能的應(yīng)用收入跟去年相比同比增長(zhǎng)了51%，預(yù)計(jì)今年整個(gè)收入會(huì)達(dá)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(yù)測(cè)，2027年生成式人工智能市場(chǎng)規(guī)模會(huì)超1800億美元，占全球整個(gè)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(gè)普遍共識(shí)，大模型意味著大成本，也就是說大模型是一個(gè)非常燒錢的生意，或者說是一個(gè)非常燒錢的游戲。大模型廠商的整體運(yùn)營(yíng)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(xùn)練的成本，第三部分是人工成本（就是程序員、管理人員、測(cè)試人員）。中國(guó)工程院院士鄭緯民教授的測(cè)算結(jié)果表明，大模型訓(xùn)練中70%的成本是用在算力上，推理過程當(dāng)中這個(gè)比例就更高，超過了95%。根據(jù)OpenAI2024年的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)2024年總的運(yùn)營(yíng)成本會(huì)達(dá)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(xùn)練成本，40億是推理的成本，絕大部分都是用于采購(gòu)算力。這個(gè)說明，確實(shí)做人工智能大模型、做AIGC，算力是我們所有運(yùn)營(yíng)成本里面占比最大的一塊，也是最重要的一塊。所以O(shè)penAI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(gè)初創(chuàng)公司。

　　我們知道現(xiàn)在進(jìn)入到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代。國(guó)家數(shù)據(jù)局的劉烈宏局長(zhǎng)認(rèn)為算力就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力。有一個(gè)指數(shù)就叫“計(jì)算力指數(shù)”，計(jì)算力指數(shù)平均每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)，所帶來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP的增長(zhǎng)會(huì)分別增長(zhǎng)3.3%和1.8%。目前的算力市場(chǎng)有幾個(gè)類型：第一類是通用算力或者基礎(chǔ)算力，第二類是智能算力，第三類是高級(jí)算力，另外一種算力叫量子算力。

　　從我們看到的調(diào)研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來看，2021年的時(shí)候，智能算力在整個(gè)中國(guó)整體算力規(guī)模里的占比已經(jīng)超過了50%，達(dá)到了51%，并且到2030年的時(shí)候這個(gè)比例還會(huì)持續(xù)增加，預(yù)計(jì)會(huì)占到整個(gè)算力規(guī)模的72%。同時(shí)，信通院的預(yù)測(cè)是到2030年的時(shí)候，人工智能算力需求跟18年相比會(huì)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(jì)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(gè)人工智能的發(fā)展過程當(dāng)中，算力的需求或者算力所占用的成本應(yīng)該是非常高的，超過的50%以上。同時(shí)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(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求也是呈指數(shù)級(jí)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(rèn)為是指數(shù)級(jí)的增加，數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模在一年之內(nèi)增長(zhǎng)了一百倍之多。同時(shí)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(huì)越來越大，特別是對(duì)于算力的需求更是如此。在小模型時(shí)代，更多是用于圖像、語音和文本分析的時(shí)代，可能很多時(shí)候我們單機(jī)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(shí)代，參數(shù)規(guī)?；旧铣^了千億。所需要的計(jì)算集群或者算力底座的規(guī)模也進(jìn)入千機(jī)萬卡時(shí)代。目前做大模型競(jìng)爭(zhēng)，千機(jī)萬卡基本成為了門檻或者是標(biāo)配。到了多模態(tài)大模型的時(shí)代，比如谷歌的switch Transformer，參數(shù)規(guī)模達(dá)到了1.6萬億，這種規(guī)模大模型需要萬機(jī)十萬卡規(guī)模的集群來承載。

　　現(xiàn)在千機(jī)萬卡已經(jīng)成為大模型廠商的一個(gè)門檻，一個(gè)入門的入場(chǎng)券，但其實(shí)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(gè)領(lǐng)域的三層模型是大家公認(rèn)的一個(gè)分層模式。根據(jù)企業(yè)在這個(gè)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(chǔ)設(shè)施，包括關(guān)核心部件、主要產(chǎn)品和基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)，以及預(yù)訓(xùn)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(chǎng)景化、個(gè)性化的大模型落地。下游就是應(yīng)用層，面向企業(yè)、面向個(gè)人來做內(nèi)容生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、分發(fā)等大模型場(chǎng)景應(yīng)用。在AIGC的三個(gè)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(jì)算的企業(yè)，創(chuàng)立之初到現(xiàn)在，一直圍繞著計(jì)算的核心部件，主要產(chǎn)品，以及計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營(yíng)服務(wù)，來打造自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。我們可以看到，目前在人工智能這個(gè)領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)或者困境有幾個(gè)：一個(gè)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(gè)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(chǔ)設(shè)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(shè)和運(yùn)營(yíng)。目前我們?cè)谌珖?guó)有二十多個(gè)大型的算力中心、智算中心、先進(jìn)計(jì)算中心，以及五十多個(gè)城市云中心，能夠?yàn)槲覀兊钠髽I(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(tái)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(wù)。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(chǔ)設(shè)施的平臺(tái)，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(wù)和大模型服務(wù)。

　　一些城市要打造數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，來服務(wù)于數(shù)字化經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力。曙光在全國(guó)各地建設(shè)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)中心有四大類：先進(jìn)計(jì)算中心，云計(jì)算中心、智能計(jì)算中心、一體化大數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)。這些算力基礎(chǔ)設(shè)施，符合信創(chuàng)要求和標(biāo)準(zhǔn)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(tuán)隊(duì)和運(yùn)營(yíng)服務(wù)，可以為我們區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力。

　　有些企業(yè)希望在通用大模型或行業(yè)大模型基礎(chǔ)之上構(gòu)建自己企業(yè)的大模型應(yīng)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(chǔ)設(shè)施。在云數(shù)智底座里面不僅提供AI算力、AI儲(chǔ)力的基礎(chǔ)設(shè)施，還能提供數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)平臺(tái)幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)的全生命周期管理，同時(shí)為大模型應(yīng)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(guó)科學(xué)院人工智能產(chǎn)學(xué)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(tái)，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(tái)。我們也希望通過我們提供的可信、開放、綠色和普惠的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施算力服務(wù)，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(yīng)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。

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