近日，工業(ye) 和信息化部等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，從(cong) 計算力、運載力、存儲(chu) 力以及應用賦能4個(ge) 方麵提出了到2025年的發展量化指標。隨著AI加速技術融合，算力需求持續爆發，企業(ye) 紛紛擴大算力供給。有報告預測，2020年至2030年，人工智能驅動的算力將增長500倍，通用算力將增長10倍。算力已經成為(wei) 智慧社會(hui) 的重要基石。如何健全算力網、解決(jue) 算力難、用好算力券、充分激活算力腦，成為(wei) 當下數字時代產(chan) 業(ye) 經濟發展的關(guan) 鍵。

　　築牢算力底座

　　走進位於(yu) 京西智穀智能計算中心的北京昇騰創新人工智能科技中心機房，隻見數十台機櫃整齊排列，機櫃內(nei) 閃爍著藍光，每台機櫃裏麵都搭載著8台昇騰910服務器，每台服務器有8個(ge) 人工智能加速芯片通過綠色網線實現直連。

　　“目前已有20多家企業(ye) 利用這些服務器數據進行本地大模型孵化，每7天就可以孵化一個(ge) 新的行業(ye) 模型。”北京昇騰人工智能生態創新中心CTO楊光說，要實現超算與(yu) AI融合，必須築牢算力基礎底座。

　　“京西智穀是北京人工智能重點布局地區，計劃對標千億(yi) 元規模的人工智能產(chan) 值。未來將有更多的人工智能企業(ye) 在這塊‘沃土’上聚集。”北京中關(guan) 村門頭溝園管委會(hui) 副主任譚李麗(li) 表示，這也是北京市落地的第一個(ge) 麵向中小企業(ye) 的公共算力平台。

　　人工智能計算中心是算力經濟的重要基石，除了在北京，百度、阿裏、聯想、科大訊飛等AI大模型算力集群還在杭州、成都等多地開花。

　　阿裏雲(yun) 相關(guan) 負責人表示，降本增效是各地計算中心當前的主要任務之一。他直言，當下，智能計算投入成本、技術門檻更高。一家公司在各環節投資規模合計可能高達數百億(yi) 元。阿裏雲(yun) 通過體(ti) 係化的核心技術自研，以飛天智算平台作為(wei) 輸出，可以將萬(wan) 卡並行有效算力擴大到90%。

　　聯想集團副總裁、聯想中國區基礎設施業(ye) 務群服務器事業(ye) 部總經理陳振寬認為(wei) ，AI算法模型的變革讓算力需求呈現數百倍的增長。未來，聯想100%算力基礎設施產(chan) 品將支持AI，50%基礎設施的研發將投入在AI領域。

　　用好算力網絡

　　在算力需求迅猛增長的背後，算力資源能源承載不足、部分AI算力資源稀缺帶來的零部件價(jia) 格高漲等問題，讓“算力難、算力貴”的情況日益凸顯。

　　與(yu) 此同時，算力浪費現象廣泛存在。目前，全國有近30個(ge) 城市布局了智算中心，但部分低水平智算中心還存在盲目追求“理論”算力規模的情況，並形成了封閉割裂的區域算力市場。這些智算中心相對缺乏市場化運營機製，資源利用率不高，封閉架構往往無法兼容其他生態運行。部分中心CPU利用率較低，商業(ye) 收入無法支撐運維成本，造成“數字爛尾樓”現象。

　　南京大學高性能計算中心主任盛樂(le) 標認為(wei) ，解決(jue) 算力資源浪費問題，築牢底座、織就“一張網”至關(guan) 重要。此外還需解決(jue) 好調度、直連等問題。“近年來，由於(yu) 大模型對GPU資源的依賴，導致GPU價(jia) 格飛漲，這無疑增加了新的智能計算中心建設的成本和周期。”

　　當前人工智能算力產(chan) 業(ye) 成本普遍較高。北京昇騰人工智能生態創新中心COO李天哲舉(ju) 了個(ge) 例子。在訓練端，GPT3的單次訓練成本約為(wei) 500萬(wan) 美元，推理端單次生成信息文本的成本是當前主流搜索引擎的3倍至4倍，人工智能企業(ye) 的搜索調用成本較高，大部分企業(ye) 無法負擔這樣的成本。

　　李天哲認為(wei) ，避免人工智能算力分散和浪費的主要方式，是統一建設具有公共性質的、能夠提供普惠算力服務的人工智能計算中心，通過組建專(zhuan) 業(ye) 化的、具備工程化開發和調優(you) 經驗的人工智能團隊，合理利用人工智能計算中心資源以及算力資源，為(wei) 人工智能企業(ye) 提供開發服務。

　　當前，我國算力產(chan) 業(ye) 已初具規模，產(chan) 業(ye) 鏈企業(ye) 集群效應明顯，在一定程度上可以有效解決(jue) 智算芯片缺失和算力能耗急劇增長的問題。“自建算力中心成本巨大，周期不可控，而成熟的算力中心可以根據需求靈活調整。”中科視語PMO徐超說。

　　“未來，多地計算中心將聚焦頭部企業(ye) ，增加國產(chan) 訓練集群，著力提升算力精度、降低平均能耗，聯動京津冀、長三角、粵港澳大灣區、東(dong) 西部算力資源，建設智能算網新生態。”譚李麗(li) 認為(wei) 。

　　鼓勵算力應用

　　要讓算力如同水電一樣隨取隨用，在構建泛在、惠普算力底座與(yu) 體(ti) 係的同時，還需激勵參與(yu) 主體(ti) 切實發揮帶動效應。

　　為(wei) 解決(jue) 算力成本問題，近日，北京、上海、杭州、蘇州等地圍繞算力產(chan) 業(ye) 及應用密集出台新一輪政策，紛紛發放算力券。

　　從(cong) 杭州、成都等地公布的算力券細則來看，重點支持AI創新企業(ye) ，支持中小企業(ye) 購買(mai) 算力服務，鼓勵智算中心采用國產(chan) 自主可控的軟硬件。“算力券的發放能夠幫助企業(ye) 降低算力使用成本，是推動企業(ye) 數字化轉型的一項重要舉(ju) 措。”中國信息通信研究院雲(yun) 計算與(yu) 大數據研究所所長何寶宏表示，更好發揮算力券的價(jia) 值，應從(cong) 以下方麵開展工作，一是形成完備的算力券發放和管理製度，尤其是麵向中小企業(ye) 、未來產(chan) 業(ye) 等加大算力券的發放比重；二是鼓勵算力供應企業(ye) 加強產(chan) 品研發，形成體(ti) 係化的產(chan) 品組合，豐(feng) 富算力券使用範圍；三是對算力券使用效果進行評價(jia) ，全程跟蹤企業(ye) 算力券使用情況，對於(yu) 使用效果好的企業(ye) 進行鼓勵，並形成示範案例進行推廣。

　　企業(ye) 是算力的提供者和最終使用者，算力券推動了供需雙方的結合。李天哲認為(wei) ，算力券應該重點麵向兩(liang) 類企業(ye) 群體(ti) ：第一類是具備豐(feng) 富技術儲(chu) 備和算法開發經驗，但是無力承擔高昂算力成本的初創企業(ye) 和團隊；第二類是在創新技術生態體(ti) 係上做算法開發的企業(ye) ，為(wei) 他們(men) 提供優(you) 惠支持，讓更多企業(ye) 能夠開發出自主可控的人工智能方案。

　　盛樂(le) 標建議，算力券要避免出現濫發、濫用、浪費等現象，平衡好算力供需關(guan) 係，避免閑置浪費，提高使用效率和效果，重點支持對價(jia) 格敏感的科技型中小企業(ye) 、科研機構、高校等，並向承擔或參與(yu) 國家或地方重點項目、攻關(guan) 項目的企業(ye) 傾(qing) 斜。另外，應對算力券的供給建立積分或返券製度，對取得重要突破或重要成果的企業(ye) ，增加算力券的支持力度和支持周期，形成良性循環。同時，還需要簡化企業(ye) 領用算力券的流程，方便中小企業(ye) 使用。

　　充分發揮算力券作用的關(guan) 鍵，還在於(yu) 如何有效激活算力腦。

　　“穩健技術底座上構建的算力腦，將催生更多創新應用。通過采用高效能、低功耗的芯片和優(you) 化算法方式追求算力規模的增長，將促進視覺遙感等創新技術規模化應用落地。”格靈深瞳副總經理周瑞認為(wei) 。

　　在北方工業(ye) 大學數字產(chan) 業(ye) 學院副院長徐繼寧看來，要充分發揮算力平台的資源優(you) 勢，加快政策細則實施，各方還需深化全方位的產(chan) 教融合平台建設，搭建產(chan) 學研合作的橋梁，從(cong) 而推動創新應用更多、更快、更好地落地。