龙志中：2024年是人工智能爆发期

专题：2024中国AIGC创新(xīn)发展论坛

　　2024年(nián)服贸会(huì)专题论(lùn)坛之一——“2024中国(guó)AIGC创新发展论坛”于(yú)9月(yuè)13日(rì)-14日在北京举行(xíng)。曙光云计算集团股(gǔ)份有限公司总裁助理龙(lóng)志中出席并演讲。

　　龙(lóng)志(zhì)中表示(shì)，2024年是进(jìn)入到(dào)了人工(gōng)智能的爆发期。今年前8个(gè)月，在手机移动端上，人工智
能应用收入与去年相比同比增长了(le)51%，预(yù)计(jì)今(jīn)年整个收入会(huì)达到33亿美元的规(guī)模。

　　龙志中介(jiè)绍，曙光一直(zhí)是一家专注做计算的(de)企业，创立之初到 现在(zài)，一直围绕着计算的核心部件，主要产品，以及(jí)计(jì)算的基础设施建设和运营服务(wù)，来打造核(hé)心竞争力。

　　龙(lóng)志中表示，曙光致力于提供解决方案(àn)，以降低使用人 工智能(néng)大模型在算力方面的门(mén)槛。具体来看，曙光能够提(tí)供的助力(lì)有三个方面：第 一是(shì)人工智能(néng)相(xiāng)关的核心部件，主要(yào)产品，还有关键(jiàn)的基础(chǔ)设施，包括PUE在(zài)1.04以下的全液冷数据中心。第(dì)二是算力中心的建设和运营。目 前曙(shǔ)光在全国有二十多个大型的算力中(zhōng)心、智(zhì)算中心、先进计算中(zhōng)心，以及五十(shí)多个城(chéng)市云中心，能够为企业、区域/城市能够提供澎湃、多样的算力资源。第三是人工智能的生态(tài)，在目前(qián)主流的大模型跟(gēn)曙光的核心 部件，主要产品还有算力平(píng)台基本上都做(zuò)了适配(pèi)，并且在算力互(hù)联(lián)网上能够提供生(shēng)态合作(zuò)伙伴的大模型服务。通(tōng)过接入算力互联(lián)网，企业不需要自己去构建算力基础设施的平台，甚至(zhì)不需要去(qù)部署自(zì)己的大模型，可
以直(zhí)接采用多样(yàng)的算力服务和大(dà)模(mó)型服务。

　　以下为演讲实录：

　　龙志中：各位专家，各位嘉宾，大家上午(wǔ)好，我是曙光云的龙志(zhì)中，今天非常荣幸(xìng)能够跟各位专家学习AIGC大模型、人
工智能领
域最新的前沿理论和成(chéng)果，也有机会(huì)跟大家一起探(tàn)讨人工智能AIGC对于(yú)我们今天以(yǐ)及未来的生(shēng)活方(fāng)式、工作模式(shì)、创新范式(shì)所带来的深远影响。也想借这个机会跟大家汇报一下曙光云在
企业开发大(dà)模型、应用大模型的过程当中，能够为大家提供哪些助力。

　　曙光跟今天前面分(fēn)享(xiǎng)的嘉宾所在的企业有所不同，前面这些企业更多是在开发大模型(xíng)或(huò)在做大模型应用(yòng)场景(jǐng)侧的开发，给大家提供的是大模型本身、大模型 应用，为(wèi)我们的生活和工作所(suǒ)带来的(de)便利。曙光相对(duì)来讲更偏底层，我们(men)做的是计算基础设施和算力服务，也就是说我(wǒ)们为大模型的开发和大模型(xíng)应用提供(gōng)基础设施和算力服务，按(àn)照大模型三层架构分(fēn)类(lèi)的(de)话，我们是
在上(shàng)游；从技术架构层次来分的话，我们(men)是在底(dǐ)层。

　　刚(gāng)才几位嘉宾(bīn)都提到，AIGC生成式大模型在这两年(nián)，特别是2022年之后成为一个热词，我们看到的多个榜单里面，特别是在2023年度热词榜(bǎng)单里面AIGC都是排在前(qián)几位甚至排在首位的。1957年人类就已经用计算机生成了历史上第一首机器创作的音乐作品。直到2022年11月份，有一个标志性的事件就是OpenAI的GPT，从(cóng)那个时刻开(kāi)始人类对于人工智能的
应用才(cái)从
传统的“知识的分类器”进化到“内容(róng)的(de)生成器”。

　　从2023年开始，我们非常(cháng)明显地可以看到“百模大战”，2023年中国发布(bù)的人工智能大模(mó)型是300多个，我们也认(rèn)为从(cóng)2023年开始AIGC或者人(rén)工智(zhì)能大模型开始渗(shèn)透到我(wǒ)们(men)的(de)工作、生活的各个方面。我昨天看到一个新闻，谷歌的联合创(chuàng)始人谢尔盖退休两年了，现在被AI广阔的前景所吸引，重新回到
一线敲代(dài)码，他抱怨自己(jǐ)的员工、程(chéng)序员用人工智能写代码的比
例太(tài)低了(le)。人工智能(néng)除(chú)了可以生成图片、生成文字，现在(zài)能够生成音(yīn)频、视频、影视作品，能(néng)够写代码(mǎ)。

　　同时，很(hěn)多人之前查资料，查素
材、查数据的时候用搜索引擎。但现在，我相(xiāng)信(xìn)很多人已经在用Kimi、豆包，取代了以前要借助百度、谷歌(gē)所(suǒ)要完全的相关(guān)搜索，甚至知识的提(tí)炼和(hé)知(zhī)识的整理(lǐ)工作。

　　2024年是真正进入到人工智能的爆(bào)发(fā)期或者叫井喷期。今年前8个月，在手机移动端上人工智能的应用收入跟去年相(xiāng)比同比增长(zhǎng)了51%，预计今年整个(gè)收入(rù)会(huì)达到33亿美元的规模。今天我们(men)也听到了很多人工(gōng)智能头部厂商的专家给我们带来了最(zuì)新(xīn)成果，从(cóng)侧面证明2024年人工智能(néng)真正的井
喷期已经到来了。

　　从未来发展来看，Gartner预测，2027年(nián)生成式人工(gōng)智能市场规 模会超1800亿美(měi)元，占全球整个AI支出的(de)42%。

　　我们一直说算力、算法和算料（或者(zhě)数据）是人工(gōng)智能发展的三大要素(sù)，从AIGC角度来讲，算力、算 法(fǎ)和算料也是AIGC发展的三(sān)大要素。现
在大家有一个普(pǔ)遍共识，大模型意味着大成本，也(yě)就是说大(dà)模型是一个非常(cháng)烧(shāo)钱(qián)的生意，或者说是(shì)一个非常烧钱的游(yóu)戏。大(dà)模型厂商的整体运(yùn)营成本，一般来看分为三部分，第一(yī)部(bù)分(fēn)是用于推理(lǐ)的成本，第二(èr)部分用于训练的成本(běn)，第三部分是(shì)人工(gōng)成本（就是程序员、管理人员、测试(shì)人员）。中国工程(chéng)院院士郑纬民教授的测算结果表明，大模型训练中70%的成本(běn)是(shì)用(yòng)在算力上，推理过程当中这个比例就更高(gāo)，超过了95%。根据OpenAI2024年的财务预测，预计2024年总的运营成(chéng)本(běn)会达到(dào)85亿美元，里(lǐ)面15亿美金是人工成本，就是工程师成(chéng)本，另外(wài)70亿中的30亿是训练(liàn)成本，40亿是(shì)推理的成本，绝大部分都是用于采(cǎi)购算力。这个说明，确(què)实做人工智能大模型、做AIGC，算力是(shì)我们所有运营成(chéng)本里面占比最大的一块，也是最(zuì)重要的一块。所以OpenAI的CEO把OpenAI这家公司定义成了一(yī)家硅谷历史上最资金密集型的(de)一个初创公司。

　　我们知道(dào)现在进入(rù)到数字经济(jì)的时代。国家数(shù)据局的刘烈宏局(jú)长认为算力就是数字经济时代(dài)的新质生产力。有一个
指数就叫“计算力指数”，计算力指数平均每增长(zhǎng)一个百分点，所带(dài)来的数字经济和(hé)GDP的增(zēng)长(zhǎng)会分别增长3.3%和1.8%。目前的算力市场(chǎng)有几(jǐ)个类型：第一类是通(tōng)用算力(lì)或者基础(chǔ)算力，第二类是智能算力，第三类是高级算力，另(lìng)外一种算力叫量子算力。

　　从我们看(kàn)到的调研机构数据来看(kàn)，2021年的时候，智能算力在整个中国整体算力规模里的占比 已经超过(guò)了50%，达到了51%，并且到2030年的时候这个(gè)比例还会持续增加，预计会占到整个算力规模 的72%。同时，信(xìn)通院的预测是到2030年的时候，人工智能(néng)算力需求跟18年相比会增加390倍。所以我们讲数据、算法和算力是数字经济的关键资(zī)源(yuán)，数(shù)据(jù)或(huò)者算(suàn)料
成为新的生产资料，算力成为了新的生产力，或者按照现在的(de)说(shuō)法(fǎ)成为新质生产(chǎn)力，算法成为现在新(xīn)的生(shēng)产关系(xì)。

　　刚(gāng)才我们讲到算力，在整个人工智能的发(fā)展过程当中，算力的(de)需求或(huò)者算力所占(zhàn)用的成本应(yīng)该是(shì)非常高的(de)，超过的50%以上。同时我们可以看龙志中：2024年是人工智能爆发期到，随着大模型成为AI领域新的(de)开发范式，AIGC对于(yú)训练(liàn)数据的需求也(yě)是(shì)呈(chéng)指数级(jí)增加(jiā)的。从ChatGPT到谷(gǔ)歌的switch transformer，模型规模和(hé)数据规模是持续巨量增加(jiā)的，可以认为(wèi)是指数级的增加，数据和参数规模(mó)在一年之内增长了一百(bǎi)倍之(zhī)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(néng)化底座(zuò)规模也是会越来越大，特别是对于算力的需(xū)求更(gèng)是如此。在小模型时(shí)代，更多是用(yòng)于图像、语音和文本分(fēn)析的时代，可能(néng)很多(duō)时候我们单机规模就能满足我(wǒ)们一般的需求。到了以ChatGPT为代表的文本(běn)大模型时代，参数(shù)规模基本上超过了千
亿。所(suǒ)需要的计算集群或者算(suàn)力底座的规模也进入(rù)千机万(wàn)卡时(shí)代。目前做大模(mó)型(xíng)竞争(zhēng)，千机(jī)万卡基本成为了门槛(kǎn)或者是标配(pèi)。到了多模
态大(dà)模型的时代(dài)，比如谷歌(gē)的switch Transformer，参数规模达到了1.6万亿(yì)，这种规模大模型需要万机十万卡规模的集群来承载。

　　现在千(qiān)机万卡(kǎ)已经成为大模型厂商的一个门槛(kǎn)，一个入门的入场券，但其实并不是所有(yǒu)的(de)企业要用到大模型都需(xū)要自己去构建这么大规模的算力底(dǐ)座(zuò)。AIGC或者人(rén)工智(zhì)能这个领域的三层模型(xíng)是大家公认的一个分层模式。根据企(qǐ)业在这(zhè)个(gè)领域里的产业分工，分为上游、中游和下游。上游就是基础设施，包括关核 心部件、主要产品和基础(chǔ)设施(shī)的服务，以及预训练模型和数据(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(jǐng)化、个性化的大模型落地。下游就是应(yīng)用层，面向企业、面向(xiàng)个人(rén)来做内容(róng)生产、设计、分发等大模型场景应用。在AIGC的三个层面
，所需要的算(suàn)力资源规模(mó)、类型、获取途径是不一样的(de)。

　　曙光一直是一家专注做(zuò)计算(suàn)的企业(yè)，创(chuàng)立之初(chū)到现在，一 直围绕(rào)着计算的核心部件，主要产品，以及计算的基础设施建设和运(yùn)营服务，来打(dǎ)造(zào)自(zì)己的核心竞(jìng)争力。我们可以看到，目前在(zài)人 工智能这个领域所(suǒ)面(miàn)临的挑战或(huò)者(zhě)困境有几个：一个是算力资源获取的便利性、普惠性、技术
架构的开(kāi)放性、算力的融合性以及能耗方面的高开销(xiāo)。

　　曙光也希望在这些领域能够给大家提供解决(jué)方案，来降低使用人工智能大(dà)模型在算力方面的一些门槛。曙光能够提供的助(zhù)力有三个方面：第一是人工智能相(xiāng)关的核(hé)心部件，主要产品，还有关键的基础设施，包括PUE在1.04以下的(de)全液冷数据(jù)中(zhōng)心。第二是算(suàn)力中心的建设和运营。目前我(wǒ)们在全国有(yǒu)二十多个(gè)大(dà)型的算力中心、智算(suàn)中心、先(xiān)进计算中心(xīn)，以及五十多个城市云中心，能够为我们的企业、为我们的区域/城市能够提供澎湃(pài)、多样的算力资(zī)源。第三是人工智能的生态，在目前(qián)主流的大模型跟曙光的核心部件，主要产品还有算力平台基本上都(dōu)做了适(shì)配，并且在算 力互联网上能够提供生态合作伙伴的大模型服务。通(tōng)过接入算力互联网，企业不需要自己去构建算力基础设施的(de)平台，甚至不需要去部(bù)署自己的大模型，可(kě)以直接采用多 样的(de)算力服(fú)务和大模型服务。

　　一些城市要打造数(shù)字(zì)基础设施，来服务于数字化经济发展，为企业数字化转型提供动力。曙光在全国各地建(jiàn)设运(yùn)营(yíng)的数据中心有四大类：先进(jìn)计算中心(xīn)，云计算中心、智
能计算中(zhōng)心、一体化(huà)大(dà)数(shù)据中心节点。这些算力基(jī)础设(shè)施，符合信创要求
和标准来构(gòu)建，采用了浸没式的液冷技术将能耗降(jiàng)到最低。再结合(hé)曙光(guāng)本地(dì)化专业团队和运营服务，可以(yǐ)为我们区域数字(zì)经(jīng)济发展和企业(yè)数字化转型提供动(dòng)力(lì)。

　　有些企(qǐ)业希望在通用大模型或行(xíng)业大模型基础之上构建自己企业的(de)大模型应用。曙光也可(kě)以提供云数智底座，帮助企业打造私(sī)有的大模型基(jī)础设(shè)施。在云数智底座里面不仅(jǐn)提供(gōng)AI算力、AI储(chǔ)力的基础设施，还(hái)能提供(gōng)数据平台，数(shù)据平台帮助企(qǐ)业进行数据的全生命周期管理，同时(shí)为大模型应用(yòng)提供优质的和充沛的(de)算料。

　　人(rén)工智能、大模型产(chǎn)业的发(fā)展需
要上中下游的协同努力，曙光也希望能够通(tōng)过“中国科学院人(rén)工智能(néng)产(chǎn)学研创新联盟”和“光合组织”，作为(wèi)技(jì)术创新和(hé)成(chéng)果转化的平台，作为人工智 能产业链(liàn)上下游产业协作(zuò)和共同发展的平台。我(wǒ)们(men)也 希望(wàng)通过我们提供的可信、开(kāi)放、绿色和普(pǔ)惠的计算基础设施算力服务，跟(gēn)在座的(de)企业和(hé)业
界的同仁(rén)一起努力，帮助企(qǐ)业在人工智能大模(mó)型领(lǐng)域的技术创新、商业模式(shì)创新和应用创新方面提供助力。也希望(wàng)跟(gēn)大家(jiā)共(gòng)同努力，共创AI产业崭新的(de)未来，谢谢大家。

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责(zé)任编辑：梁斌 SF055

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