龙志中：2024年是人工智能爆发期

专题：2024中国AIGC创(chuàng)新发展论坛

　　2024年服贸会专题论坛之一——“2024中国AIGC创新(xīn)发展论坛”于9月13日-14日在北京举行。曙(shǔ)光云计算(suàn)集团股份有(yǒu)限(xiàn)公司总裁助理龙(lóng)志中出席并演讲。

　　龙志中(zhōng)表示，2024年是进(jìn)入(rù)到了人(rén)工智能的(de)爆发期。今(jīn)年前8个月，在手机移动端上，人工智能应用收入与去年相(xiāng)比同
比增长了51%，预计今年整个收入会达到33亿美元(yuán)的规模。

　　龙志(zhì)中介绍，曙光一(yī)直(zhí)是一家专注做(zuò)计算的(de)企业，创立之(zhī)初到现在，一直围绕(rào)着计(jì)算的(de)核心部件，主要产(chǎn)品，以(yǐ)及计算的基础(chǔ)设施建设和运营服务，来(lái)打造核心竞(jìng)争力
。

　　龙志中表示，曙(shǔ)光致力于提供(gōng)解(jiě)决方(fāng)案，以降低使用人工智能大模型(xíng)在算力方面的门槛。具体来看，曙光能够提供的助力有三个方面：第一是人工智能相关的核心部件，主要产品，还(hái)有关(guān)键的基础设施，包括PUE在1.04以(yǐ)下的全液冷数据中心。第二是算力中心的建(jiàn)设和运(yùn)营。目(mù)前
曙光在(zài)全国有二十多个大型(xíng)的算力(lì)中(zhōng)心、智算中(zhōng)心、先(xiān)进计算(suàn)中心，以及五十多个城市云中心，能够为企业、区域/城市能够提供澎湃、多样的算(suàn)力(lì)资(zī)源。第三是人工智能的生态，在目(mù)前主流的大模型跟曙光的核心部件，主要产品还有算力平台(tái)基本上都做了适配，并且在算力互联网上能(néng)够提供(gōng)生态合作伙伴的大模型服务(wù)。通过接入算力互联网，企
业不需要自己去构建算力(lì)基(jī)础设(shè)施的平台，甚至不需要去部署自己的大模型，可(kě)以直接采用多样的算力服(fú)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，我是曙光云的龙志中，今天非常荣幸能够(gòu)跟各位(wèi)专家学(xué)习AIGC大模型、人工智能领域最新的(de)前沿(yán)理论和成果(guǒ)，也有机会跟大(dà)家(jiā)一起探讨人工智(zhì)能AIGC对于我们今天(tiān)以及未来的(de)生活方(fāng)式、工(gōng)作模式、创新(xīn)范式(shì)所带(dài)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模(mó)型、应用大模型(xíng)的过程当中，能够为大家提(tí)供哪(nǎ)些助力。

　　曙光跟(gēn)今天前(qián)面分(fēn)享的嘉宾所(suǒ)在的企业(yè)有所不同，前面这些(xiē)企(qǐ)业更多是在开发大模型或在做(zuò)大模型(xíng)应用(yòng)场(chǎng)景(jǐng)侧的开发，给大家提(tí)供的是大模型本身、大模(mó)型应用，为我们(men)的生活和(hé)工作所带来的便利。曙光相对(duì)来讲更偏底层，我们做的是(shì)计算(suàn)基础设施
和算力服务，也就是说我们为大模型的开发和大模型应(yīng)用提供(gōng)基础设施和算力服务(wù)，按照大(dà)模型三层架构分类的话(huà)，我们(men)是
在上游(yóu)；从技(jì)术架构层次(cì)来分的话，我们(men)是(shì)在底层。

　　刚(gāng)才几(jǐ)位(wèi)嘉宾都提到，AIGC生成式大模型在这两年，特别是2022年之后(hòu)成(chéng)为一个热词(cí)，我们看到的多个(gè)榜单里面，特别是在2023年度热词榜单里面AIGC都是(shì)排在前几位甚至排(pái)在首位的(de)。1957年人类(lèi)就已经用计算机生成了历史上(shàng)第一首机器创作的音乐作品(pǐn)。直到2022年11月份，有一(yī)个标志性(xìng)的事件就是OpenAI的GPT，从那个时刻开(kāi)始人类对于人工智能的(de)应用才从传统的“知识的(de)分类(lèi)器”进化到“内容
的生成器
”。

　　从2023年开始，我们非常明(míng)显地可以看到(dào)“百模大战”，2023年中(zhōng)国发布的人工智能大模型是300多个(gè)，我们也认
为从2023年开始AIGC或(huò)者人工智能大模型开始(shǐ)渗透到我们的工作、生活的各个方(fāng)面。我昨天看到一个(gè)新闻，谷歌的联合创始人谢尔(ěr)盖退(tuì)休两年了，现在被AI广阔(kuò)的(de)前景所吸引，重新回到一线敲代码，他(tā)抱怨自己的员工、程序员用(yòng)人工智能写代(dài)码的(de)比例太低了(le)。人工(gōng)智能除 了可以生成图片、生成文(wén)字，现(xiàn)在能够生成音频、视频(pín)、影视作品，能够写代码。

　　同时，很多人之(zhī)前查资料，查素材、查数据的时候用搜索引擎。但(dàn)现在，我相信很多人(rén)已经在用Kimi、豆包，取代了以 前要借助百度、谷歌所要完全的相关搜索，甚至(zhì)知识的提炼和知识的(de)整理工作(zuò)。

　　2024年(nián)是(shì)真正进入到人(rén)工(gōng)智能的爆发期或者叫(jiào)井(jǐng)喷期。今年前(qián)8个(gè)月，在手机移动端上人工智能的应用收入跟去年
相比同比(bǐ)增长了51%，预计 今(jīn)年整个收入会达到33亿美元的规模。今(jīn)天我们也听到了(le)很多人(rén)工智(zhì)能头(tóu)部厂商(shāng)的(de)专(zhuān)家给我们带来了最新成果，从侧面(miàn)证明2024年人工智能真正的井喷期(qī)已经到来(lái)了 。

　　从未来发展来看，Gartner预测，2027年生成式人工智能市场规模会超1800亿龙志中：2024年是人工智能爆发期美元，占(zhàn)全球整个AI支出的42%。

　　我们一直说算力、算法和算(suàn)料（或者数据）是人工智能发 展(zhǎn)的三大要素，从AIGC角度来讲，算力、算法和算料也是(shì)AIGC发展的三大要素。现在大家有一个普遍共(gòng)识，大模型意味着
大成本，也就是(shì)说大模(mó)型是一个非常(cháng)烧钱的生(shēng)意，或者说是一(yī)个非常烧钱的游戏。大模型厂(chǎng)商的(de)整体运营(yíng)成本，一(yī)般来看分(fēn)为三部分，第一部分是用于推理的成(chéng)本，第二部分用于训练的成本，第三部分是人工(gōng)成本（就是程序(xù)员、管理人员、测试人员）。中国工程院院士郑纬 民教授的测算(suàn)结果表(biǎo)明，大模型训(xùn)练中70%的(de)成本是用在算
力
上，推理过(guò)程(chéng)当中这个比例就更高，超过了95%。根据OpenAI2024年的财务预测，预(yù)计2024年总的运营成本会(huì)达到85亿美元(yuán)，里(lǐ)面(miàn)15亿美金是人工成本，就是工程师成本，另外70亿中的30亿是训练成(chéng)本，40亿是推理的成(chéng)本，绝大部分都是用于采购算力。这个(gè)说明，确实做人工智能大模(mó)型、做(zuò)AIGC，算力是(shì)我们所(suǒ)有运营成本里面占比最(zuì)大的一块，也是最重要的一块。所以OpenAI的CEO把OpenAI这家公(gōng)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(dào)现在进入到数字经济的时代(dài)。国家数据(jù)局的刘烈宏局(jú)长认(rèn)为算力(lì)就是数字经济时代的新质生产力。有一(yī)个指数就叫(jiào)“计算(suàn)力指数”，计算力指数平均每增长一个百(bǎi)分点，所带来(lái)的数字经济和GDP的增长会(huì)分别增长3.3%和1.8%。目前的(de)算(suàn)力市场有几个类型：第一类是通用算力或者基础算力，第二类(lèi)是(shì)智能算力(lì)，第三类是高级算力，另外(wài)一种算力叫量子(zi)算(suàn)力。

　　从我们看到的调研机构(gòu)数据来看，2021年的时候，智能算(suàn)力在(zài)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年的时候这(zhè)个比例还会(huì)持(chí)续增(zēng)加(jiā)，预计会占到整个算力规(guī)模的72%。同时(shí)，信通院的预测(cè)是到2030年的(de)时候，人工智能算力需求(qiú)跟18年相比(bǐ)会(huì)增加390倍。所以我们 讲数据(jù)、算法和算力是数字(zì)经济(jì)的关键资源(yuán)，数据或(huò)者算料成为(wèi)新(xīn)的生产资料，算力成为(wèi)了新的生产(chǎn)力，或者按照现在的说法成为新质生产力，算法成为现在新的生产关系。

　　刚才我(wǒ)们讲到算力(lì)，在整个人工智能的发展过(guò)程当中，算力的需求(qiú)或者算力所占(zhàn)用的成本应该是非常高的，超过的50%以上。同时我们可以看(kàn)到，随着大模型成为AI领域新的开发范(fàn)式(shì)，AIGC对于训练数(shù)据的需 求也是呈指(zhǐ)数级增加(jiā)的。从(cóng)ChatGPT到谷歌的switch transformer，模 型(xíng)规模和数(shù)据(jù)规模是持 续(xù)巨(jù)量增加的，可以认为是指数级的增(zēng)加，数据和参数规模在一年之(zhī)内增长了一百倍之多。同时随着大模型的参数(shù)和所需(xū)数据量激增，所需要的智 能化底座(zuò)规模也是会 越来越大，特别是对于算力的(de)需求更是如此。在小模型时代，更多是用于图像、语音和文本分析(xī)的时代，可能(néng)很多时候我们单机规模就能满足(zú)我们(men)一般的需(xū)求。到了(le)以ChatGPT为代表的文本大模型时代，参数规模基本上超
过(guò)了千亿。所需(xū)要的计(jì)算集群或者(zhě)算力底座的规模也进入千机万卡(kǎ)时代。目前做大模型竞争，千机万卡基本成(chéng)为了门(mén)槛或者是(shì)标配。到了多模态大模(mó)型的时代，比如谷歌的(de)switch Transformer，参数规模达到了1.6万亿，这种规模大模(mó)型需要万机十(shí)万卡规模的集群来承载。

　　现在千机万(wàn)卡(kǎ)已经成为大模型(xíng)厂(chǎng)商的一个门槛，一个入(rù)门的入场券，但其实并不是所有的企业要用到(dào)大模型都需要自己去构建这么大规(guī)模(mó)的算力底(dǐ)座。AIGC或
者人(rén)工智能这个领域的三层模型是大家公
认的一个分层模式。根据企业在这 个领域里的产业分工，分为上游、中游和下游。上游就是基础设施(shī)，包括关核心部件、主要(yào)产品和基础设施的服务，以及预训练模型和 数据的供给。中游就是(shì)今(jīn)天在座很多的AIGC头部企业，在做(zuò)model as a service，做垂直化(huà)、场景化、个性化的大模型落地。下游就是应用层，面(miàn)向企业、面(miàn)向个人(rén)来做内
容生产、设(shè)计、分(fēn)发等大模型场景应用。在AIGC的三个层面，所需要的(de)算力资(zī)源规(guī)模、类(lèi)型(xíng)、获取途径是 不(bù)一样的。

　　曙
光一直是一家专注(zhù)做计算的企业，创立之初到(dào)现在，一直围绕着计算的核心部件，主要产品，以(yǐ)及计算的(de)基础设施建设(shè)和运营服务，来打造自己的核心竞争力(lì)。我(wǒ)们可以看到，目前在人工智能这个领域所面临的(de)挑战或者困境有几个(gè)：一个是算力资源获取的便利(lì)性、普惠性、技术架构(gòu)的开放性、算(suàn)力的融(róng)合性以及能耗(hào)方面的高开(kāi)销。

　　曙光也希望在(zài)这些领(lǐng)域能够给(gěi)大家提供解决方案(àn)，来降低使用人工智能大(dà)模(mó)型在算力方面的一些(xiē)门槛(kǎn)。曙光(guāng)能(néng)够(gòu)提(tí)供的助力有(yǒu)三个方面：第一是(shì)人工智能相(xiāng)关的核心部(bù)件，主要产品，还有关键的基础设施，包(bāo)括PUE在1.04以下(xià)的全液冷数据中(zhōng)心。第二是算力中心的建设和运营 。目前我们在全国有二十多个大型的算力中(zhōng)心、智算中心、先进计算中心，以及五十多(duō)个城市云中心，能够为我们的企业、为我 们的区域 /城(chéng)市能够提供澎湃、多样(yàng)的算力资源(yuán)。第三是人工智能的生态，在目前主流的(de)大(dà)模型跟曙龙志中：2024年是人工智能爆发期光的核心(xīn)部件(jiàn)，主要产品还有算力平台基本上都做了适配(pèi)，并且在算力互联网上能够提供生态(tài)合作伙伴(bàn)的大模型服务。通过接入算力互联网，企业不需要自己(jǐ)去构建算力基础设施的平台，甚至不需要去部署(shǔ)自己的大模型，可以直接采用多样的算力(lì)服(fú)务和大模型服务。

　　一些城市要打造数字基(jī)础设施，来(lái)服务于数(shù)字(zì)化经济发展龙志中：2024年是人工智能爆发期，为(wèi)企业(yè)数字化转型提供动力。曙(shǔ)光在全国各地(dì)建设运营的(de)数据中心有(yǒu)四大类：先进计算中心，云(yún)计算中心、智 能计算中心(xīn)、一体化大数据中心节点(diǎn)。这些算力基础设施，符合信(xìn)创要求和标准来构建(jiàn)，采用了浸(jìn)没式的液冷技术将能(néng)耗降到最低。再(zài)结合曙光本地化专业团队和运营服务，可以为我们区域数字(zì)经济发展和企业数字化(huà)转型提供(gōng)动力(lì)。

　　有些企业希(xī)望在通(tōng)用大模型或行业(yè)大模型(xíng)基础之上构建自己企业的大(dà)模型应用。曙光也(yě)可以提供云数智底座，帮助企业打造私(sī)有的大模型基础设施。在云数智底座(zuò)里面不仅提供AI算力、AI储力的基础设施(shī)，还能提供(gōng)数据平台，数(shù)据平台帮助(zhù)企业进行数据的
全生命周期管理，同时为大(dà)模型应用(yòng)提供优质的和充沛的算料(liào)。

　　人工智能、大(dà)模型产业的发展需要上中下游(yóu)的协同努力(lì)，曙光也(yě)希望能够通过“中国科学院(yuàn)人工智能产学研创新联盟”和“光合组织”，作为技术创新和成果转化的平台，作为人(rén)工智能产业链上下游(yóu)产业协作和共同发展的平台。我们也希望通过我(wǒ)们提供的可信、开放、绿色和普惠的计算基础设施算力(lì)服(fú)务，跟在座的企业和业界的同仁一起(qǐ)努力，帮助企业在人工智能大模型领域的技术创新、商业模(mó)式创新和应用创新方面提(tí)供助力。也希望(wàng)跟(gēn)大家共同努力，共创(chuàng)AI产业(yè)崭新的未来，谢谢大家。

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