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    AI應(yīng)用場景多元化,落地與挑戰(zhàn)中尋找產(chǎn)業(yè)AI化的最優(yōu)解

    10月26日,《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(以下簡稱:報告)在AICC2021人工智能計算大會上發(fā)布,旨在通過宏觀經(jīng)濟、技術(shù)成熟度、AI勞動供給、行業(yè)及地域四大方面綜合考量和評估我國人工智能發(fā)展水平,為推動產(chǎn)業(yè)AI化發(fā)展提供參考和行動指南。該報告由IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布,自2018年以來連續(xù)第四年發(fā)布。

    隨著新基建的推進以及5G通信、云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的落地,人工智能應(yīng)用的場景越來越多,人工智能正從極具想象力的商業(yè)概念成為具有超大發(fā)展前景的商業(yè)賽道,并催生了技術(shù)、產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展。IDC數(shù)據(jù)顯示,2021年全球企業(yè)在人工智能軟件、硬件和服務(wù)的總投資將超過850億美元,預(yù)計將在2025年增至2045億美元,五年復合增長率達24.5%

    從單點到多元化應(yīng)用場景,AI加速向傳統(tǒng)行業(yè)滲透

    報告顯示,2021年人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度排名TOP5的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造,相比2020年,金融行業(yè)人工智能應(yīng)用速度加快并超過政府行業(yè),位列第二,制造、交通和能源行業(yè)在人工智能的應(yīng)用也更加深入,分列第五、第七和第九位。相比去年,人工智能在各個行業(yè)的滲透度都在增加。

    報告指出,人工智能在主要行業(yè)的應(yīng)用場景已經(jīng)從碎片化過渡到深度融合的一體化,從單點應(yīng)用場景轉(zhuǎn)換為多元化的應(yīng)用場景。與2020年相比,人工智能算力釋放的場景在金融、制造、能源和公共事業(yè)、交通和互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)體現(xiàn)得尤為顯著,相關(guān)行業(yè)的人工智能應(yīng)用場景呈現(xiàn)更為多元化的趨勢,產(chǎn)業(yè)AI化在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用拓展不斷提速。

    多元算力與巨量模型,產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手

    伴隨人工智能在各個行業(yè)的應(yīng)用,各類人工智能芯片的需求也在大大提高,更加細分多元并最終體現(xiàn)在AI算力的多元化。報告認為,GPU依然是實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心加速的首選,占有90%以上的市場份額,GPU在訓練負載中依然具有絕對優(yōu)勢,高算力低能耗且適應(yīng)各類復雜環(huán)境的芯片將更受關(guān)注。推理工作負載在各個行業(yè)應(yīng)用中不斷增加,FPGA、ASIC、NPU等其他類型的加速芯片將在各個領(lǐng)域被更多地采用。預(yù)計到2025年,其他類型加速芯片的市場份額將超過20%。

    AI模型也變得多樣化,并向著更復雜的方向發(fā)展,巨量模型的不斷涌現(xiàn)。除了GPT-3之外,2021年中國“源-1.0”、美國Switch Transformer等“巨量”機器學習模型的出現(xiàn),讓構(gòu)建大模型、提升人工智能處理性能,成為時下非常流行的模型發(fā)展趨勢。以中國“源1.0”為例,其單體模型參數(shù)值達2457億,借助文本分析模型,獲取5TB高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)集,其作為語言模型可較好完成尤其針對中文的閱讀、理解、推理、邏輯判斷等任務(wù)。

    以金融行業(yè)人工智能應(yīng)用為例,中小金融機構(gòu)由于AI人才十分短缺,沒有技術(shù)能力進行算法開發(fā)、模型選擇、算法優(yōu)化、實施部署等具體工作,大型金融機構(gòu)則紛紛與大型AI公司合作,甚至通過投資獲得技術(shù)和人才,這種現(xiàn)象造成不同規(guī)模的金融機構(gòu)差距越來越大。此外,雖然AI在金融客服、營銷支持等領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)模化的應(yīng)用,但是在交易、風控等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用進展緩慢。核心業(yè)務(wù)中,沒有足夠復雜的算力、模型以及足夠規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練量,業(yè)務(wù)模型的可用性和準確性就難以達到應(yīng)用需求。AI在金融行業(yè)的落地中依然存在諸多挑戰(zhàn),算力的多元化和大模型在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)方面給出了解決之道。

    報告指出,巨量模型為實現(xiàn)創(chuàng)新帶來機會,算力是實現(xiàn)創(chuàng)新的基礎(chǔ)。金融行業(yè)是諸多行業(yè)AI應(yīng)用落地的縮影,而多元化的算力和巨量模型,成為相關(guān)行業(yè)解決挑戰(zhàn),加速產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手。

    智算中心,產(chǎn)業(yè)AI化的核心基礎(chǔ)

    算力的多元化及巨量模型成為加速產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手,但發(fā)展過程中,算力、數(shù)據(jù)、AI能力等方面依然存在著不同程度的挑戰(zhàn)。算力方面,AI的研發(fā)、訓練需要大量的算力;數(shù)據(jù)方面,擁有深度的、細致的、海量的數(shù)據(jù)是訓練出“智能”的前提。隨著AI模型的巨量化,算力成本方面的挑戰(zhàn)也會愈加突出。智能計算中心建設(shè)的公共屬性原則在當下和未來顯得尤為重要,并主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)和民生兩個層面。

    從產(chǎn)業(yè)層面看,首先,智算中心的公共屬性可以避免企業(yè)AI計算平臺(硬件基礎(chǔ)設(shè)施)的重復建設(shè),實現(xiàn)公共服務(wù)所帶來的天然邊際成本效應(yīng)的降低,讓企業(yè)能夠以更低的成本獲得人工智能算力,同時避免AI算力的浪費;其次,智算中心作為服務(wù)的提供者,其將AI能力作為“公共服務(wù)”提供,對其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強化,企業(yè)可以更加快速和便捷地應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)中,加快企業(yè)AI應(yīng)用的落地。報告為行業(yè)用戶提供建議,可借助新型公共算力基礎(chǔ)設(shè)施(如智能計算中心)實現(xiàn)降本增效、加速成果轉(zhuǎn)化,關(guān)注以通用巨量模型為代表的AI算法基礎(chǔ)設(shè)施,降低針對不同應(yīng)用場景的模型適配難度和開發(fā)使用成本。

    從民生層面看,智能計算中心的公共屬性決定了其并非是盈利性的基礎(chǔ)設(shè)施,將承載智能化的居民生活服務(wù)、政務(wù)服務(wù)智能化,做到真正的普適普惠。報告認為,以政府為主導,提供普適、普惠算力服務(wù)的智能計算中心,通過提供公共的算力、數(shù)據(jù)及算法服務(wù),搭建公益、普惠、安全的架構(gòu),讓算力服務(wù)易用,解決算力服務(wù)供給缺失問題的同時,也為探索未來人工智能計算力如何布局起到良性作用提供了參考。

    以南京智能計算中心為例,作為長三角地區(qū)首個投入運營的大規(guī)模智能計算中心,通過算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放四大關(guān)鍵作業(yè)環(huán)節(jié),提供人工智能應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù),重點支撐科技金融、智能制造、智慧零售、智慧醫(yī)療、智慧交通等領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新,作為構(gòu)建未來智慧社會和智能經(jīng)濟的關(guān)鍵性公共算力基礎(chǔ)設(shè)施,將有效推動南京市乃至長三角地區(qū)的智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集聚與經(jīng)濟能級提升。

    智算中心被越來越多的地方政府視為實現(xiàn)支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市、智慧社會發(fā)展的關(guān)鍵性信息基礎(chǔ)設(shè)施,基于統(tǒng)一標準、開放建設(shè)和互聯(lián)互通等原則,為算力、數(shù)據(jù)、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供平臺化支持。10月25日,無錫物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心與浪潮戰(zhàn)略簽約,將建設(shè)全國領(lǐng)先的無錫智能計算中心,助力無錫在智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的發(fā)展,無錫智算中心的建成,將進一步促進無錫智算產(chǎn)業(yè)鏈的完善,賦能企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型,孵化新模式,催生新業(yè)態(tài),形成多元化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局,建設(shè)成為全國數(shù)字經(jīng)濟樣板城市。

    產(chǎn)業(yè)AI化正在通過AI向傳統(tǒng)企業(yè)的滲透及應(yīng)用的多元化而加速,算力與巨量模型發(fā)揮著重要的推手作用,與此同時,算力的日益提升以及巨量模型的不斷增大,也帶來了諸如算力浪費、成本高企等系列的挑戰(zhàn),而智算中心,由于具備全棧AI能力、開放標準、集約高效、普適普惠的特征以及公共屬性,除了可以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)外,更有可能成為未來產(chǎn)業(yè)AI化的最優(yōu)解。

    責任編輯:Rex_08

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