龙志中：2024年 是人工智能爆发期

专题：2024中国AIGC创新发展(zhǎn)论(lùn)坛

　　2024年服贸会专题论坛之一——“2024中国(guó)AIGC创新(xīn)发展论坛(tán)”于9月13日-14日在北京(jīng)举行。曙光云计(jì)算集团股份有(yǒu)限公司
总(zǒng)裁助(zhù)理龙志中出(chū)席并演讲。

　　龙志中表(biǎo)示，2024年是(shì)进入到(dào)了人工智能的爆发期。今年前8个月，在
手(shǒu)机移动端上，人(rén)工(gōng)智能应用收入与去年相比同比增长了51%，预(yù)计今年整(zhěng)个收入会达到(dào)33亿美元的规模。

　　龙志中介(jiè)绍，曙光一直是一家专(zhuān)注做计算的企业，创(chuàng)立之初到(dào)现在(zài)，一直围绕着计(jì)算的核心部件，主要产品，以及计算的基础设施建(jiàn)设(shè)和运营服(fú)务，来(lái)打造核心竞争力。

　　龙志中(zhōng)表示(shì)，曙光致力于提(tí)供解(jiě)决方(fāng)案，以降低 使用人(rén)工智能大模型在算力方面的门槛。具体(tǐ)来看，曙光能够
提供的助力有三个方面：第一是人工智能(néng)相关的核心部(bù)件(jiàn)，主要产品，还(hái)有(yǒu)关键的基础设 施，包括 PUE在(zài)1.04以(yǐ)下的全液(yè)冷数(shù)据中心。第二是算(suàn)力中心的(de)建 设和(hé)运营。目前(qián)曙光在全国有二十多个大型的算力中心(xīn)、智算中(zhōng)心、先进计算中心，以及五十多个城市(shì)云中心(xīn)，能够为企(qǐ)业、区域(yù)/城(chéng)市能(néng)够提供澎(pēng)湃(pài)、多(duō)样的算力资 源。第三是人工智能的(de)生态，在目前(qián)主流的大(dà)模 型跟曙光的核心部件，主要产品还有算力平台基本(běn)上都做(zuò)了适配，并且在算力互联网上能够提供(gōng)生态合作伙伴的大模型服务。通过接入算(suàn)力互联网，企业不需要自己(jǐ)去构(gòu)建算力(lì)基础(chǔ)设施的平台，甚(shèn)至不需要去(qù)部署自己的大(dà)模型(xíng)，可(kě)以直接采
用多样的算力服务和大模型服务。

　　以下为(wèi)演讲实录：

　　龙志中：各位专家，各位嘉宾，大家上午好，我(wǒ)是曙光云的龙志中，今天非常荣幸能够跟各位专家学习AIGC大模型、人工智能领域最新的前沿理(lǐ)论和成果，也有(yǒu)机会跟大家一起探讨人工智能AIGC对于我们今天以及未来的生活方(fāng)式、工作模式、创新范(fàn)式所带来的深远影响。也想借这个机(jī)会跟大家汇报一下曙光云在企业开发大模(mó)型、应(yīng)用大模型的过程当中，能够为大家提(tí)供哪些助力。

　　曙光跟今(jīn)天前面分享的嘉宾所在的企业(yè)有所不(bù)同，前面这些企(qǐ)业更多是在开发大模型或在做大模型应用场(chǎng)景侧的开发，给大家提供的(de)是大模型本身、大模型应
用，为我们的(de)生活和(hé)工作所带来的便利。曙光相对来讲(jiǎng)更偏底层，我们做的是计算基础设施和(hé)算力服务，也就是说我们为大(dà)模(mó)型的开发和大模型应用提供基础设施和算(suàn)力服务，按(àn)照大模型三层架构分类的话，我们是在上游；从技术架构层次来(lái)分(fēn)的话，我们是在底层。

　　刚才几位嘉宾都提到，AIGC生成式大模型在这两年，特别是2022年之后成为(wèi)一(yī)个热词，我(wǒ)们看(kàn)到的多(duō)个榜单里面，特别是在2023年度热词榜单里面AIGC都是排在(zài)前几(jǐ)位甚至排在首位(wèi)的。1957年人类就已经用(yòng)计算机生成了历(lì)史上第一首机器创作的音乐作品。直到(dào)2022年11月份，有一个标志性(xìng)的事件就(jiù)是OpenAI的GPT，从(cóng)那(nà)个时刻开始人类对(duì)于人工智能的应用才从传龙志中：2024年是人工智能爆发期统的“知(zhī)识的分类器”进化到“内容(róng)的生成器”。

　　从2023年开始，我(wǒ)们非常明显地可以看到(dào)“百模大战”，2023年中国发布的人工智能大模型是300多个(gè)，我们也认为从(cóng)2023年开始AIGC或者人工(gōng)智能大模型(xíng)开(kāi)始渗透到我们的工作、生活的各个方面(miàn)。我昨天看到一个 新闻，谷歌的联合创始人谢尔盖退(tuì)休(xiū)两年了，现在被AI广阔的前景所吸引，重(zhòng)新回(huí)到一(yī)线敲代(dài)码，他(tā)抱怨自己的员工、程序员用(yòng)人工智能写代码的比例太低了。人工智能除了可以生成图片、生成文字(zì)，现在能够(gòu)生(shēng)成音频、视(shì)频、影视(shì)作品，能够写代码。

　　同时(shí)，很多(duō)人之前查资料，查素(sù)材(cái)、查数据的时候(hòu)用搜索引(yǐn)擎。但现在，我相(xiāng)信很多人已经在用Kimi、豆(dòu)包，取代了以前要借助百度、谷(gǔ)歌所要完全的相关(guān)搜索，甚(shèn)至知识(shí)的提炼和知(zhī)识的整理(lǐ)工作。

　　2024年是真正进(jìn)入(rù)到(dào)人(rén)工智能 的爆 发期或者(zhě)叫井喷期。今(jīn)年前8个月，在手机移动端(duān)上人(rén)工(gōng)智(zhì)能的应用收入跟去年相比同比增长了51%，预计今年整个收入会 达到33亿美元的规模。今天我们也听到了很多人工智能头
部厂(chǎng)商的专家给(gěi)我们带(dài)来了最(zuì)新成果，从侧面(miàn)证明2024年人(rén)工智能真正(zhèng)的井喷期已经(jīng)到来了。

　　从未来发(fā)展来看
，Gartner预测，2027年生成式人(rén)工智能市场 规模会超1800亿美元，占全球整个AI支出的42%。

　　我们一直(zhí)说算力、算法和(hé)算(suàn)料 （或者数据(jù)）是(shì)人工智能发展的三大要素，从AIGC角度来(lái)讲(jiǎng)，算力、算法和(hé)算(suàn)料也是(shì)AIGC发展的三大要素。现在大家有一(yī)个普遍共识(shí)，大模型(xíng)意味着大
成本，也就是说大模型是一个非常烧钱的生意，或者说是一个非常烧钱的游戏。大模型厂商的整体运营成本，一般来看分为三部分，第一(yī)部分(fēn)是(shì)用于推理的成本，第二部分用于训练的成本，第三部(bù)分是人工成本（就是程序员(yuán)、管理人员、测试人员）。中国工程院院士郑纬民教授的测算结果(guǒ)表明，大模型训练中(zhōng)70%的成本是用在算 力上，推理过程当中这个比例(lì)就更高，超过了(le)95%。根据OpenAI2024年(nián)的财务(wù)预测，预(yù)计2024年(nián)总的运营成(chéng)本(běn)会达到85亿美元，里面15亿美金是人工成本，就是工程师成本，另外70亿中的30亿是训(xùn)练成本，40亿是推理的成本(běn)，绝大部分都(dōu)是用(yòng)于采购算力。这(zhè)个说明，确实做(zuò)人工智能大模型、做AIGC，算力是我们所有运营成本里(lǐ)面占(zhàn)比最大的一块，也是最重要的一块。所以OpenAI的CEO把OpenAI这家公司定义成了
一家硅谷历史上最资金密集型的一个初创公司。

　　我们 知道现在进入到数
字经济的时代(dài)。国家数(shù)据(jù)局(jú)的刘(liú)烈宏局长认为算力就是数字经济时代(dài)的新质生(shēng)产力。有一个指数就叫“计算力指数”，计算力(lì)指数平均每增长一个百分点，所(suǒ)带来的
数字经济和GDP的增长会(huì)分别增(zēng)长3.3%和1.8%。目前的 算力(lì)市场有几个(gè)类型(xíng)：第一类是(shì)通用
算力(lì)或者基础算力，第二类是智能算力，第(dì)三类是高级算力，另外一种(zhǒng)算力叫量子 算 力。

　　从我(wǒ)们看到的(de)调研机构(gòu)数据来(lái)看，2021年的时候，智能算力在整个中国(guó)整体算力规模里的占比已经超过了50%，达到了51%，并且到2030年的(de)时(shí)候这个比例还会持(chí)续增加，预计会占到整个算力规(guī)模的72%。同时，信(xìn)通(tōng)院的预测是到2030年的时候，人(rén)工智能算(suàn)力需求跟18年相比(bǐ)会增加390倍。所以我们(men)讲数据、算(suàn)法和算力是数字经济的(de)关键资源(yuán)，数据或者算料成为新的(de)生产资(zī)料，算(suàn)力成为了新的生产(chǎn)力，或者按照现在的说(shuō)法成为新质生产力，算法成为(wèi)现在新的生产关系。

　　刚才我们讲(jiǎng)到算力，在(zài)整个人工智
能的发展过程(chéng)当中，算力的(de)需求或者算力所(suǒ)占用(yòng)的成本应该是非常高(gāo)的，超(chāo)过的50%以上。同(tóng)时我们可(kě)以看到，随着大(dà)模(mó)型成为AI领域新的开(kāi)发范式，AIGC对于(yú)训练数据(jù)的需求(qiú)也是呈(chéng)指(zhǐ)数级增加的。从ChatGPT到谷歌的switch transformer，模型规模和数据规模(mó)是持续巨量增加的，可以认为是(shì)指数级的增加，数据和参数规模(mó)在一年之内增(zēng)长了一百倍之多。同时随着大模型的参数和所需数据量激增，所需要的智能化底座规模也是会(huì)越来越大，特别是对于算力的需求(qiú)更是如此。在小模型时(shí)代，更多是用于图(tú)像、语音和文(wén)本分析的时代，可能(néng)很(hěn)多时候我们(men)单机规模就能满(mǎn)足我们(men)一般(bān)的需求(qiú)。到了(le)以ChatGPT为代(dài)表的文(wén)本大(dà)模型时代，参数规模基(jī)本上超过了千亿。所需(xū)要的计(jì)算集群或者(zhě)算力(lì)底座的规(guī)模(mó)也进入千机万卡时代。目前做大 模型竞争，千机万卡基本(běn)成为了门槛 或者是(shì)标配。到了多模(mó)态(tài)大模型的时代，比(bǐ)如谷歌的switch Transformer，参数规模达到(dào)了1.6万亿，这种(zhǒng)规(guī)模大模(mó)型需要万机十万卡规模的集群(qún)来承载。

　　现在千机(jī)万卡(kǎ)已经成为大模型厂商(shāng)的一个(gè)门槛，一个入门的入场券，但其(qí)实并(bìng)不(bù)是所有的企业要用到大模型都需(xū)要自己(jǐ)去构建这么大规模(mó)的算力(lì)底座。AIGC或者(zhě)人工智(zhì)能这个领域的三层模型是(shì)大家公认的一个分层模式。根据企业在这个领域里的产业分(fēn)工，分为上游、中游和下游。上(shàng)游就是(shì)基(jī)础设施，包括关核心部件、主要产品和基础设施的服务，以及预(yù)训练模型和数据(jù)的供给。中游就是今天在座很多的AIGC头部企业，在做model as a service，做垂直化、场景化(huà)、个性(xìng)化的大模(mó)型落地。下游就是应用层，面向企业、面向(xiàng)个人来做内容生产、设计、分发等大模型场景(jǐng)应(yīng)用。在AIGC的(de)三个层面，所(suǒ)需(xū)要(yào)的算力资源规模、类型、获取(qǔ)途(tú)径是不一样的。

　　曙光一直是一家专注做计算的企业，创立(lì)之初到现在，一直围绕着计算的(de)核心部件，主要产品，以及计算的(de)基础设施建(jiàn)设和运营(yíng)服务，来打造自己的核心竞争力。我们可以看到，目前在人工智能这个领域所(suǒ)面临的挑战或者困境有几(jǐ)个：一个(gè)是算力资源获取的便 利性、普惠性、技术架构的开(kāi)放性、算力(lì)的融合性以及(jí)能耗方面的高开销。

　　曙光也希望在这些领域能够给大家提(tí)供解决方案(àn)，来降低使用(yòng)人工智能大模型在算力方面的一些门槛。曙光能够(gòu)提供的助力有三(sān)个方(fāng)面：第一是人工智能相关(guān)的核心部件(jiàn)，主要(yào)产品，还有关键的基础设施，包括PUE在1.04以下的全液冷(lěng)数据中心(xīn)。第(dì)二是(shì)算力中(zhōng)心的建设和运营。目前我(wǒ)们(men)在全国(guó)有二(èr)十多个大型的(de)算(suàn)力(lì)中(zhōng)心、智(zhì)算中心(xīn)、先进计算(suàn)中心，以(yǐ)及五十多个城市云中心，能够为我们的企业、为我(wǒ)们的区域/城(chéng)市能够提供澎湃、多样的算(suàn)力资源。第(dì)三是人(rén)工智能的生态，在目前(qián)主流的大模型跟曙光的核心部件，主要产(chǎn)品还有(yǒu)算力平台基本上都做了适配，并且在算力互联(lián)网上能够提供生态合作伙(huǒ)伴(bàn)的大(dà)模型服务(wù)。通过(guò)接入算力互联网，企业不(bù)需要(yào)自己去构建算力(lì)基(jī)础设施的(de)平台，甚至不需要去部署自己的大模型，可以直接采用多样的算力服务和大模型服(fú)务。

　　一些城市要打造数字基础设施(shī)，来服务于(yú)数(shù)字(zì)化经济发展，为企业数字化转型提供动力(lì)。曙光在全国各(gè)地(dì)建设运营的(de)数(shù)据中心有四(sì)大类：先进计(jì)算中心，云计算中心、智能计算中心、一体化大数据中心节点。这(zhè)些算力基础(chǔ)设施，符合信创(chuàng)要求和标准来构建，采(cǎi)用了浸没式的液冷技(jì)术将能耗降到最低。再结合曙光本地化专业团(tuán)队和(hé)运营服务，可以为我们区域数(shù)字经济发展和企业(yè)数字化转型提供动力(lì)。

　　人工智能、大模型产业的发展需要(yào)上中下(xià)游的协同努力，曙光也希望能够通过“中国(guó)科学(xué)院人工智能产学(xué)研创新联盟”和“光合(hé)组(zǔ)织”，作为技(jì)术(shù)创新和成果转化的平台，作为人工智能产业链上下游产业协作和共同发展的平台。我们也希望通(tōng)过我们提供的可信、开放(fàng)、绿色和普惠的计算基础设施算力服务，跟在座的企业(yè)和业界的同仁一起(qǐ)努力，帮助企业在人工智能大模型领(lǐng)域的技(jì)术创新、商业模式创新和
应用创新方面提供助力。也希望跟大家共同努力，共创AI产业崭新的
未来，谢谢大家(jiā)。

　　新浪声明：所
有(yǒu)会议实录均为现场速记整理，未经演(yǎn)讲者审阅，新浪网登载此文出于(yú)传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或(huò)证实其描述。

责任编(biān)辑：梁斌 SF055

未经允许不得转载：橘子百科-橘子都知道 龙志中：2024年是人工智能爆发期