10月26日,《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》(以下簡稱:報告)在AICC2021人工智能計算大會上發布,旨在通過宏觀經濟、技術成熟度、AI勞動供給、行業及地域四大方面綜合考量和評估我國人工智能發展水平,為推動產業AI化發展提供參考和行動指南。該報告由IDC和浪潮信息聯合發布,自2018年以來連續第四年發布。
隨著新基建的推進以及5G通信、云計算、大數據和物聯網發展的落地,人工智能應用的場景越來越多,人工智能正從極具想象力的商業概念成為具有超大發展前景的商業賽道,并催生了技術、產業新的發展。IDC數據顯示,2021年全球企業在人工智能軟件、硬件和服務的總投資將超過850億美元,預計將在2025年增至2045億美元,五年復合增長率達24.5%
從單點到多元化應用場景,AI加速向傳統行業滲透
報告顯示,2021年人工智能行業應用滲透度排名TOP5的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造,相比2020年,金融行業人工智能應用速度加快并超過政府行業,位列第二,制造、交通和能源行業在人工智能的應用也更加深入,分列第五、第七和第九位。相比去年,人工智能在各個行業的滲透度都在增加。
報告指出,人工智能在主要行業的應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化,從單點應用場景轉換為多元化的應用場景。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、交通和互聯網等行業體現得尤為顯著,相關行業的人工智能應用場景呈現更為多元化的趨勢,產業AI化在傳統行業的應用拓展不斷提速。
多元算力與巨量模型,產業AI化的重要推手
伴隨人工智能在各個行業的應用,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在AI算力的多元化。報告認為,GPU依然是實現數據中心加速的首選,占有90%以上的市場份額,GPU在訓練負載中依然具有絕對優勢,高算力低能耗且適應各類復雜環境的芯片將更受關注。推理工作負載在各個行業應用中不斷增加,FPGA、ASIC、NPU等其他類型的加速芯片將在各個領域被更多地采用。預計到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展,巨量模型的不斷涌現。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,讓構建大模型、提升人工智能處理性能,成為時下非常流行的模型發展趨勢。以中國“源1.0”為例,其單體模型參數值達2457億,借助文本分析模型,獲取5TB高質量中文數據集,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。
以金融行業人工智能應用為例,中小金融機構由于AI人才十分短缺,沒有技術能力進行算法開發、模型選擇、算法優化、實施部署等具體工作,大型金融機構則紛紛與大型AI公司合作,甚至通過投資獲得技術和人才,這種現象造成不同規模的金融機構差距越來越大。此外,雖然AI在金融客服、營銷支持等領域已經實現了規模化的應用,但是在交易、風控等核心業務環節的應用進展緩慢。核心業務中,沒有足夠復雜的算力、模型以及足夠規模的數據訓練量,業務模型的可用性和準確性就難以達到應用需求。AI在金融行業的落地中依然存在諸多挑戰,算力的多元化和大模型在應對這些挑戰方面給出了解決之道。
報告指出,巨量模型為實現創新帶來機會,算力是實現創新的基礎。金融行業是諸多行業AI應用落地的縮影,而多元化的算力和巨量模型,成為相關行業解決挑戰,加速產業AI化的重要推手。
智算中心,產業AI化的核心基礎
算力的多元化及巨量模型成為加速產業AI化的重要推手,但發展過程中,算力、數據、AI能力等方面依然存在著不同程度的挑戰。算力方面,AI的研發、訓練需要大量的算力;數據方面,擁有深度的、細致的、海量的數據是訓練出“智能”的前提。隨著AI模型的巨量化,算力成本方面的挑戰也會愈加突出。智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來顯得尤為重要,并主要體現在產業和民生兩個層面。
從產業層面看,首先,智算中心的公共屬性可以避免企業AI計算平臺(硬件基礎設施)的重復建設,實現公共服務所帶來的天然邊際成本效應的降低,讓企業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,智算中心作為服務的提供者,其將AI能力作為“公共服務”提供,對其易用性、適用性、功能性都有所優化或強化,企業可以更加快速和便捷地應用到實際業務中,加快企業AI應用的落地。報告為行業用戶提供建議,可借助新型公共算力基礎設施(如智能計算中心)實現降本增效、加速成果轉化,關注以通用巨量模型為代表的AI算法基礎設施,降低針對不同應用場景的模型適配難度和開發使用成本。
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設施,將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化,做到真正的普適普惠。報告認為,以政府為主導,提供普適、普惠算力服務的智能計算中心,通過提供公共的算力、數據及算法服務,搭建公益、普惠、安全的架構,讓算力服務易用,解決算力服務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,作為長三角地區首個投入運營的大規模智能計算中心,通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大關鍵作業環節,提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務,重點支撐科技金融、智能制造、智慧零售、智慧醫療、智慧交通等領域的應用創新,作為構建未來智慧社會和智能經濟的關鍵性公共算力基礎設施,將有效推動南京市乃至長三角地區的智能產業創新集聚與經濟能級提升。
智算中心被越來越多的地方政府視為實現支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市、智慧社會發展的關鍵性信息基礎設施,基于統一標準、開放建設和互聯互通等原則,為算力、數據、生態和產業發展提供平臺化支持。10月25日,無錫物聯網創新中心與浪潮戰略簽約,將建設全國領先的無錫智能計算中心,助力無錫在智慧城市、工業互聯網、大數據等領域的發展,無錫智算中心的建成,將進一步促進無錫智算產業鏈的完善,賦能企業數字轉型,孵化新模式,催生新業態,形成多元化數字經濟發展格局,建設成為全國數字經濟樣板城市。
產業AI化正在通過AI向傳統企業的滲透及應用的多元化而加速,算力與巨量模型發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,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,除了可以應對這些挑戰外,更有可能成為未來產業AI化的最優解。
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