龙志中：2024年是人工智能爆发期

专题：2024中国(guó)AIGC创新发展论坛(tán)

　　2024年服贸会专题论坛之
一——“2024中国AIGC创新发展论坛”于 9月13日(rì)-14日在(zài)北京(jīng)举行。曙(shǔ)光云计算(suàn)集团股份(fèn)有限公司总裁助理龙志中出席并演讲。

　　龙志中表示，2024年是进入到了人工智能(néng)的爆发期。今年前8个月(yuè)，在手机(jī)移动端上，人工龙志中：2024年是人工智能爆发期智 能应用收入与去年相比同比增长了51%，预计今年整个收入会达到33亿(yì)美元的规模。

　　龙(lóng)志中介(jiè)绍，曙光一(yī)直是一家专注做计算的企业(yè)，创立(lì)之初到现(xiàn)在，一直围(wéi)绕着(zhe)计算(suàn)的核心部件，主要(yào)产品，以 及计算的基础设施建设和运营(yíng)服务，来(lái)打造核心(xīn)竞争(zhēng)力。

　　龙志中表示，曙光致(zhì)力(lì)于(yú)提(tí)供解(jiě)决(jué)方案，以降低使(shǐ)用人工(gōng)智能(néng)大(dà)模型在算力(lì)方面的门槛。具体来看，曙光能够提供的助(zhù)力(lì)有(yǒu)三个方(fāng)面：第一(yī)是人工智能(néng)相关的核心部件，主要产品，还有关键的基础设(shè)施，包括PUE在1.04以下的全液冷数据(jù)中(zhōng)心。第二是算(suàn)力(lì)中心(xīn)的建设和运营。目前曙光在(zài)全国有二十(shí)多个大(dà)型的算力中心(xīn)、智算中心、先进计算中心(xīn)，以(yǐ)及五十多 个城(chéng)市(shì)云中心，能够为企业(yè)、区域(yù)/城市能够提供澎湃、多样的算力资(zī)源。第三是人工智能的生(shēng)态，在目前主流的大模型跟曙光(guāng)的核心部件，主要产品还(hái)有(yǒu)算力平台(tái)基本上都做了(le)适配，并且在算力互联网(wǎng)上能(néng)够提供生态合作伙伴的大模(mó)型服务。通过(guò)接入算力互联网，企业不需要自己去构建算力基础设施的平台，甚至(zhì)不需(xū)要去 部(bù)署自己的大模型，可 以(yǐ)直接采用多(duō)样的算力(lì)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(hǎo)，我(wǒ)是曙光云的(de)龙志(zhì)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论和成果，也(yě)有机会跟大家(jiā)一起探讨人工智能AIGC对于我们 今天以(yǐ)及未来的生活方式、工(gōng)作模(mó)式、创新范式所带来的深远影响。也想借这个机会跟大家汇报一下曙(shǔ)光云(yún)在企业开发大模型、应用大模型的过程当中，能(néng)够为大(dà)家提供哪些(xiē)助力(lì)。

　　曙光跟今天(tiān)前(qián)面分享(xiǎng)的嘉宾所在的企业(yè)有所(suǒ)不同，前面这些企业更多(duō)是(shì)在开发大(dà)模型或(huò)在做大模型应用 场景侧的开(kāi)发，给大家提供的是大模型本 身、大模型(xíng)应用(yòng)，为我们的生活和工作所带(dài)来的便利。曙光相 对来讲更偏(piān)底(dǐ)层，我们做的是计算基础设(shè)施和算力服务(wù)，也就是说我们为大模型的
开发(fā)和大模型(xíng)应(yīng)用提供基础设施和算力服务，按照大模型三层架构(gòu)分类的(de)话，我们是在上游；从技术架构层次来分的话，我们是在底层。

　　刚才几位嘉宾都提到，AIGC生成式大(dà)模型在这两年 ，特别是2022年之后成为一个热词，我们看到(dào)的多个榜单里(lǐ)面，特别是在2023年度热词榜单里(lǐ)面AIGC都是排在前几(jǐ)位甚(shèn)至排在首(shǒu)位的。1957年人类就已经(jīng)用计算机生(shēng)成了历史(shǐ)上第一首机器创作(zuò)的音乐作品。直到2022年11月份，有一(yī)个标志性的事件就(jiù)是OpenAI的GPT，从那个(gè)时刻开始人类(lèi)对于人工智能的应用才从传(chuán)统的“知(zhī)识的分类器(qì)”进化到“内容(róng)的生成器(qì)”。

　　从(cóng)2023年开始，我们非常明显地(dì)可以(yǐ)看到“百模大战”，2023年中国发布的人工(gōng)智能大模型是300多个，我们(men)也认为从2023年(nián)开始AIGC或者(zhě)人工智能大模型开(kāi)始(shǐ)渗透到我们(men)的工作、生活的各个方面(miàn)。我昨(zuó)天(tiān)看(kàn)到一个新闻，谷歌(gē)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(yǐn)，重新回到一线敲代码，他抱怨自(zì)己龙志中：2024年是人工智能爆发期(jǐ)的员工、程序员用人工智能(néng)写代码的比(bǐ)例太(tài)低了。人工智能除了可以生成图片、生成(chéng)文字，现在能够生成音频 、视频(pín)、影视作品(pǐn)，能够写代码。

　　同时，很多人之前查(chá)资料，查素材、查(chá)数据(jù)的时(shí)候用搜索引擎。但现(xiàn)在，我相信很多人已经在用Kimi、豆包，取代(dài)了以前要借(jiè)助百度、谷歌所要完全的相关搜索，甚至知识的提炼(liàn)和知识的整理(lǐ)工作。

　　2024年是真正进(jìn)入到人工智能的爆发期或者叫 井(jǐng)喷期。今年前8个月，在手机移动端(duān)上人工智能的应用收入跟去年相比同比增长了(le)51%，预(yù)计今年整个收入会达到33亿美(měi)元的规模。今天我们也听到了很(hěn)多人工智能头部厂商(shāng)的(de)专家给我们带来(lái)了最新(xīn)成果(guǒ)，从侧面证(zhèng)明(míng)2024年人工智能真正的井喷期已(yǐ)经到来了(le)。

　　从未来(lái)发展来看，Gartner预测，2027年生成式人工智(zhì)能市场规模会超1800亿美元(yuán)，占全球整个AI支(zhī)出的42%。

　　我们一直说算力、算法和算料（或者数据）是(shì)人工智能发展的三大要(yào)素，从AIGC角度来讲，算力、算(suàn)法和(hé)算料也是AIGC发展的三(sān)大(dà)要素。现在
大家有
一(yī)个(gè)普遍(biàn)共识，大(dà)模型意味着大成本(běn)，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(qián)的游戏。大模型厂商的(de)整体运营成本，一般来看分为三部分，第一部分是用于推理的成本，第二部分用于训练(liàn)的(de)成本，第(dì)三部分是人工成本（就是程序员、管理人员、测试(shì)人员(yuán)）。中国(guó)工程(chéng)院院士郑纬民教授的测
算结果表(biǎo)明，大模型训练中70%的成本是用在算力上，推理过程当中这个(gè)比例就更高，超过了95%。根据OpenAI2024年的(de)财务预测，预计(jì)2024年总(zǒng)的运营成本会达到85亿美元，里(lǐ)面15亿美金是人工成本，就是工程师(shī)成本(běn)，另外70亿中的30亿是训练成本，40亿是推理的成龙志中：2024年是人工智能爆发期(chéng)本，绝(jué)大部分都是用于采(cǎi)购算力。这个说(shuō)明，确(què)实做人工智能大模型、做AIGC，算力是我们所(suǒ)有
运营成本(běn)里面占比最大 的一块(kuài)，也是最重要(yào)的一块(kuài)。所以OpenAI的CEO把OpenAI这家公司(sī)定义成(chéng)了一(yī)家硅谷历史(shǐ)上最资金密(mì)集型的一个初创(chuàng)公司。

　　我们知道现在进(jìn)入到数字经济的时代。国家数据局(jú)的刘烈宏局(jú)长(zhǎng)认为算力(lì)就是数字经济时代的
新质生产力。有一个(gè)指数(shù)就叫“计算力(lì)指数”，计算力指数平均每增长一个百分点，所带来的数字经济和GDP的增(zēng)长(zhǎng)会分别增长(zhǎng)3.3%和1.8%。目前的(de)算力市场有几个类型(xíng)：第一类是(shì)通用算力或者基础算(suàn)力，第二类(lèi)是智(zhì)能算力，第三类是高级算力，另外(wài)一种算力叫量子算力。

　　从(cóng)我(wǒ)们(men)看到的(de)调研机构数据来看，2021年(nián)的时(shí)候(hòu)，智能算力在整个中国整体算力规模里(lǐ)的占比已经超过了50%，达到了51%，并且到2030年的(de)时候这个比例还会持续增加，预计会占到整个算力规模的72%。同时，信通院的预测是到2030年的时候，人工智能算力需求跟18年相比会增(zēng)加390倍。所以(yǐ)我们讲数据、算法和算力是(shì)数(shù)字经济的关键资源，数据或者算料成为新的生产资料，算(suàn)力成为了 新的生产力，或者按照现在的说法成为新质生产(chǎn)力，算法成为现(xiàn)在新的生(shēng)产关系。

　　刚才我们讲到算力，在整个人工智能的发展过程(chéng)当中，算力的需求或者算力所占用的成本 应该是(shì)非常高(gāo)的，超(chāo)过的50%以上。同时(shí)我们可以看到，随着大模型成为AI领域新的(de)开发范式，AIGC对(duì)于训(xùn)练(liàn)数据的(de)需求也是呈指数级增加的(de)。从ChatGPT到(dào)谷歌的switch transformer，模 型规模和数据规模是持续巨量增加的，可以认为是指数级的增(zēng)加(jiā)，数据和参数规模在(zài)一年之内增长了一百倍之多。同时随着大模型的(de)参数和所需数据量激增，所需要的 智(zhì)能化底座规模也是会越(yuè)来越大(dà)，特别(bié)是对于(yú)算力的需求更是如此。在小模型时代，更多(duō)是用于图像、语音和文本分析的时代，可能很多时候我们单机(jī)规模就(jiù)能满足我们一般的需求。到了(le)以(yǐ)ChatGPT为代(dài)表的文本大模型时代(dài)，参数规模基本(běn)上超(chāo)过了千亿(yì)。所(suǒ)需(xū)要的(de)计(jì)算集群或(huò)者(zhě)算力底座的规模(mó)也(yě)进入千机万(wàn)卡(kǎ)时代。目前(qián)做大模型竞(jìng)争，千机万卡基本成为(wèi)了门槛或者(zhě)是标配。到(dào)了多模态大(dà)模型 的时代，比如谷歌的switch Transformer，参数规模达到(dào)了1.6万亿，这种规模大模型需要万机十万卡规模的集群来承载(zài)。

　　现在千机万卡已经成为大模型厂商的一个门槛，一个(gè)入门的入场券，但其(qí)实(shí)并不是所有的企业要用到大模型都需要自(zì)己去构建这么大规模的(de)算力(lì)底座。AIGC或者人工智能这(zhè)个领域的(de)三层模型是大家公(gōng)认的一个分层模式。根据(jù)企业(yè)在这(zhè)个领域里的(de)产业分工(gōng)，分为上游、中游和下游。上游就是基础(chǔ)设施，包括关核心部件、主要产品和基础设施的服务，以及预训练模型和数据的供给。中(zhōng)游就是今天在座很(hěn)多(duō)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(de)大模型落(luò)地。下游就是应用层 ，面向企业、面向个人来做内容生产、设计、分发等大模型场景应用。在AIGC的三个层面，所需(xū)要的(de)算力资源规模、类型(xíng)、获取(qǔ)途径是不一样的。

　　曙光一直是一家专注做计(jì)算的企业，创(chuàng)立之(zhī)初到现在(zài)，一直围绕着计 算
的核心部(bù)件(jiàn)，主要产品，以及计算的基础设(shè)施建设和运营服务，来打(dǎ)造自己的(de)核心竞争力。我们可以(yǐ)看(kàn)到，目前在(zài)人工智能这个领域所面临(lín)的(de)挑战或者困境有几个：一个是算力资源获取的便(biàn)利性、普惠性、技术架(jià)构的开放性、算力的(de)融合性(xìng)以及能耗方面的高开销。

　　曙光也希望在(zài)这些领域能(néng)够给大家提供解决方案，来降低使用人工智能大模型在(zài)算力方面的一些门槛。曙(shǔ)光能够提供的助力
有三个方(fāng)面(miàn)：第一是人工(gōng)智能相(xiāng)关的(de)核(hé)心部件，主要产品，还有(yǒu)关键的基础设施，包括PUE在1.04以下的全液(yè)冷数据中心。第二(èr)是算(suàn)力中心的建设和运营。目前我们在全国(guó)有二十多个大型 的算力中心、智(zhì)算中心、先进计算中(zhōng)心(xīn)，以及五十多
个城市云中心(xīn)，能够为我(wǒ)们的企业、为我们的区域/城市能够(gòu)提供澎湃、多样的算力资源。第三是人工智能的(de)生态(tài)，在目前主流的(de)大模型跟曙 光的(de)核心部件，主 要产品还有
算力平(píng)台基本上都做了适(shì)配，并且在算力互联(lián)网上能够提供生态合作(zuò)伙伴的大模型服务。通过接入算力互联网，企业不需(xū)要自己去(qù)构建算力基础设施的(de)平台，甚至不需(xū)要去部署自己的(de)大模型，可以直接采用多样的算(suàn)力服务(wù)和大模型服务。

　　一些城市要打造数字基础(chǔ)设施，来服务于数字化经济发展，为企 业(yè)数(shù)字(zì)化转
型提(tí)供动力。曙光在全国各地建(jiàn)设运营的(de)数据中心有四大类：先进计算(suàn)中心，云计算中心、智能(néng)计算中心、一体化大数(shù)据中心节点。这些算力基(jī)础设施，符(fú)合(hé)信创要求和标准来构建 ，采用了浸没式的液冷技术将能耗降到最低。再(zài)结合曙(shǔ)光本地化专业团队和(hé)运(yùn)营服务，可(kě)以为我(wǒ)们区域数字经济发展和企业数字化转型提供动(dòng)力。

　　有些企业希(xī)望在通用大模型或行业大(dà)模型基础之上构建自己企业的大(dà)模(mó)型(xíng)应用。曙光也(yě)可以提供云 数智底座，帮助企业打造私有的大模(mó)型基础设 施。在云(yún)数(shù)智底座里面不仅提供AI算力、AI储力的基础设施，还能(néng)提供数据平台，数据平台(tái)帮助企(qǐ)业进(jìn)行(xíng)数据的全生(shēng)命周(zhōu)期管理，同时为大(dà)模型应(yīng)用提供优(yōu)质的和充沛的算(suàn)料。

　　人工智能、大模型产业的发展(zhǎn)需要上中下游的(de)协同努力，曙(shǔ)光也希望(wàng)能够通过“中国科学院人(rén)工智能产学研(yán)创新联盟”和“光合组织”，作为技术创新和成果转(zhuǎn)化的平台，作为人工智能产业链上下游产业协(xié)作和共同发展的平台。我们也希望(wàng)通过
我们提供的可信、开放、绿色和普惠的计算基础设(shè)施算力服务，跟(gēn)在座的(de)企业和业界的同仁一(yī)起努(nǔ)力，帮助企业在人工智能大(dà)模型领域的技术创新、商业模式(shì)创新和应用创新方(fāng)面提供助力(lì)。也希
望跟大家(jiā)共同努力，共创(chuàng)AI产(chǎn)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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