随着数字经济时代全面开启，算力如同农耕文明时代的水力、工业文明时代的电力，以一种新的关键生产力形式，为各行各业的数字化转型注入新动能。
近日，数智上海2023峰会“数智说”算力新基建论坛在上海举办。业内人士表示，大模型、元宇宙、“AI for Science”、自动驾驶等技术场景应用，将对算力产生巨量需求增长。智算超级园区与算力网络建设，以及国产AI芯片性能提升等问题成为热点。
“算力底座”不断夯实
算力是计算设备在处理数据过程中的计算能力。2023年可谓是大模型“元年”。年初ChatGPT火爆出圈，不久之后国内各大企业纷纷推出自己的大模型。大模型的推出对智能算力的需求增长尤其显著。
不只是大模型，事实上，从人脸识别、智能语音播报，到自动驾驶、工业数字孪生、元宇宙、“AI for Science”等，无数看得见的智慧应用背后，是看不见的智能算力在支撑。
行业人士介绍，在“深度学习”时代之前，算力需求每24个月翻倍；在“深度学习”时代，算力需求每3至4个月翻倍；在大模型时代，算力需求每2个月就要翻倍。据华为发布的《计算2030》预测，到2030年，数据量相比2020年将增长23倍，通用算力将增长10倍，智能算力将增长500倍。
我国算力基础设施建设近年来不断跑出“加速度”。2023年10月，工业和信息化部等6部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》（下称《行动计划》），进一步明确算力、运力、存力基础设施标准，聚焦六大领域重点打造算力应用标杆。
全国各地也密集发布算力建设指导意见。以上海为例，2023年4月，上海发布了推进算力资源统一调度指导意见，明确将加强全市算力的统筹调度和共享，提升算力资源的利用率。9月，上海发布了《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）》，提出助力建设支撑人工智能大模型和区块链等应用的高性能算力设施；11月，上海推出了推动人工智能大模型发展的若干政策，旨在推动人工大模型研发和应用，打造市级算力的统筹调度平台，构建先进的算力基础和供给。
“当前我国算力综合供给水平正在快速提升。”中国信息通信研究院院长余晓晖表示，2018年以来，我国数据中心机架数量年复合增长率超过30%，截至2023年6月底，在用标准机架超过760万架，算力总规模达197EFLOPS（每秒浮点运算次数），居全球第二。
算力网络建设提速
只有数据存得好、算得快、传得稳，算力基础设施才能发挥数据要素的价值。余晓晖表示，算力基础设施中，计算、网络、存储这三者要协同发展。
《行动计划》明确提出，到2025年，我国算力规模超过300EFLOPS，其中，智能算力占比从现在的25%将增长到35%。“数智说”算力新基建论坛上，行业人士表示，未来智能算力的占比将进一步提高。
算力技术和人工智能的融合创新让智能计算中心成为新基建热点。智能计算中心即专门用于人工智能计算的中心，截至2023年3月，国内有超过30个城市正在建设或提出建设智能计算中心。中国通信服务上海公司绿色数据中心产品基地技术总监王斌认为，受限于目前组网技术，朝着更大集群、更大机楼、更大园区发展，或是智算中心发展的趋势之一。
“未来会出现更多的千亩、G瓦级的超级园区。”王斌介绍，以落户上海临港新片区的大型智算园区为例，规划用地面积300亩，主体建筑包括12栋数据机楼、2栋综合楼。“这是为了满足人工智能大模型训练高速网络和算力需求，保障超大集群内部的高带宽、低延迟、零丢包，打造单体超万卡的集群能力。”
算力网络建设也是当前行业讨论的热点。论坛上，上海市算力网络协会揭牌成立。中国通信服务上海公司总经理、上海市算力网络协会副理事长武广表示，面对算力需求的爆发增长和存在的诸多挑战，协会将助推搭建政企沟通、供需对接桥梁，推动新技术攻关，致力构建自主可控的算力网络产业链，培育百花齐放的算力创新应用新生态。
“未来算力的分布不再集中在数据中心，而是广泛地分布在边缘或者端侧的任何位置。算力高效调度需要建立算力网络，以实现‘云、边、端’算力之间的高效调度。”中科曙光上海区域技术总监韩雪兵表示。
多措并举应对挑战
行业人士也表示，数字经济时代，当前我国算力面临基础设施改造、平台适配、应用场景商业化以及国产生态建设等多方面挑战。
“行业期待将算力网络与交通网络、电力网络等量齐观，希望算力可以做到像供水和供电一样方便。但计算能力不是标品，各行各业都有不同的需求，因此算力网络的实现比交通和能源网络复杂得多。大力发展算力服务成为关键，通过算力的互通互联协同共享，大幅降低算力生产力转换门槛。”韩雪兵说。
“随着计算规模不断增加，数据在处理芯片之间、服务器之间和数据中心之间的传输能力将极大影响计算性能，构建更加高速泛在、弹性敏捷、安全可靠、确定无损、智能融合的运力网络势在必行。”余晓晖表示。
联通作为运营商，也在积极打造算力网络、算力平台。联通（上海）产业互联网有限公司副总经理朱奕健表示，随着更多应用场景的落地，对算力平台提出了更高要求。鉴于算力中心一定是异构，面向多算力中心，平台需要做到任务感知、算力感知，实时进行业务调配，且能够提供大量的丰富专业化工具集。
此外，国产算力的产业生态仍需完善。目前国产化算力蓬勃发展，这其中既包括国产化芯片蓬勃发展，也包括国产化基座大模型蓬勃发展。
2023年国内AI芯片市场上，英伟达市场份额大于80%，处于垄断地位。目前英伟达供货期大幅变长，国产AI芯片正努力迎头赶上。燧原科技产品市场总经理高平表示，国产AI芯片性能及工艺仍需提高，尤其是要加快产业生态建设，逐步从“可用”迈向“好用”。
“从算力到平台，到框架，到上层基座模型，再到基座模型向具体行业的应用延伸，包括硬件、软件、数据等环节在内，国产算力生态建设需要大家花大力气打造。”朱奕健表示。
此外，行业人士表示，未来智算中心的功耗会从几兆瓦、十几兆瓦，增至几十兆瓦，甚至上百兆瓦。因此，发展绿色低碳节能减排技术，也成为我国算力和数据中心产业发展的一道“必答题”。 | 
