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伴隨著AI算量需求急劇增加倒逼傳統(tǒng)計算架構(gòu)加速革新，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵的生產(chǎn)要素，算力時代悄然開啟。業(yè)內(nèi)人士普遍認為，算力的提升在拉動GDP方面有非常明顯的效果。
實際上，早在2018年，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員張云泉就首次提出了“算力經(jīng)濟”的概念，指出以計算為核心的算力經(jīng)濟將成為衡量一個地方數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度的代表性指標和新舊動能轉(zhuǎn)換的主要手段。經(jīng)過五年的發(fā)展，當前的趨勢已經(jīng)充分表明，隨著超算與云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的融合創(chuàng)新，算力成為當前整個數(shù)字經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)鍵推動力。
伴隨著算力經(jīng)濟的發(fā)展，超算技術(shù)和人工智能的融合創(chuàng)新讓智能計算中心成為新基建熱點。可以看到，當下智能計算中心越來越熱，使得人工智能訓(xùn)練的效果特別好，除了寫新聞，還可以編故事、聊天，做很多事情。
在摩爾定律放緩的情況下，以英偉達創(chuàng)始人黃仁勛名字命名的定律“黃氏定律”對AI性能的提升做出預(yù)測，每10年GPU性能增長1000倍。“未來GPT-4的參數(shù)規(guī)模或?qū)⑦_到數(shù)萬億，至少需要上萬塊的GPU，甚至連國家超算中心都無法滿足其需求，建設(shè)新的智能計算平臺將成為人工智能新的發(fā)展方向。”張云泉說道。
像GPT-3就帶來了感知智能對超算的算力挑戰(zhàn)。從GPT-3到ChatGPT的技術(shù)，實際上是“人工反饋（RLHF）訓(xùn)練機制+大數(shù)據(jù)+大算力”的集成。大模型帶來巨大的AI算力需求缺口，呼喚新型智能計算中心的加速構(gòu)建。
“為什么ChatGPT能從GPT-3演變過來，這是關(guān)鍵，也是中國人工智能之路和美國人工智能之路的分歧點。”張云泉指出，“這兩年大模型國內(nèi)有人做，但是我們追求的是參數(shù)量，從千億級到萬億級訓(xùn)練參數(shù)的快速躍進，但是智能沒有涌現(xiàn)。OpenAI走了另外一條路，利用人工反饋的訓(xùn)練機制，通過標注、對齊高質(zhì)量數(shù)據(jù)，最后把這條路走通了，用千億參數(shù)的大模型把通用智能挖掘出來了，這點值得反思。”
張云泉認為，未來算力經(jīng)濟市場會有三類公司參加，將出現(xiàn)類似發(fā)電廠的算力工廠，尤其是在東數(shù)西算西部新能源發(fā)達地區(qū)，而網(wǎng)絡(luò)通信公司可通過實施算網(wǎng)融合戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型為算力供應(yīng)商，超算云公司、網(wǎng)絡(luò)通信公司甚至國家電網(wǎng)等分別從不同的技術(shù)途徑搶占算力服務(wù)市場，究竟鹿死誰手尚未可知。
張云泉建議，一是要在現(xiàn)有的大科學(xué)裝置基礎(chǔ)上，圍繞“東數(shù)西算”重大任務(wù)目標增加建設(shè)一類算力網(wǎng)工程技術(shù)裝置；二是要成立國家算網(wǎng)管理機構(gòu)和專家委員會，建設(shè)國家級算力調(diào)度和交易平臺；三是在智算中心建設(shè)過程中，依據(jù)自有品牌核心器件成熟度和應(yīng)用效果，設(shè)置合理的核心器件采購比例，扶植和拉動本土算力設(shè)備的發(fā)展。
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