每經(jīng)記者｜范芊芊    每經(jīng)編輯｜董興生    

5月10日，“東數(shù)西算”國家一體化大數(shù)據(jù)中心成渝樞紐節(jié)點樣板工程、西南地區(qū)最大的人工智能計算中心——成都智算中心正式上線。

圖片來源：主辦方供圖

近年來，國家從政策層面大力支持和推動智算中心的建設。浪潮信息、國際數(shù)據(jù)公司(IDC)和清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合推出的《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》指出，過去5年，15個國家AI算力支出增長中，近60%來自中國。而智算中心的建設是為了服務人工智能行業(yè)的發(fā)展，隨著人工智能技術不斷成熟，應用場景逐漸豐富。

但值得注意的是，智算中心的建設只是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的其中一個環(huán)節(jié)。浙江大學國際聯(lián)合商學院數(shù)字經(jīng)濟與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員盤和林5月11日通過微信向《每日經(jīng)濟新聞》記者指出，人工智能發(fā)展除了算力，還依托于數(shù)據(jù)和優(yōu)質的算法。此外，智能算力與通用算力、邊緣算力等其他算力不是相互取代，而是協(xié)同發(fā)展的關系。

AI算力需求大

華為高級副總裁、中國區(qū)總裁魯勇在10日舉辦的成都智算中心上線儀式上表示，我國在國家層面持續(xù)推動人工智能計算中心的有序發(fā)展，打造新型的智能基礎設施，科技企業(yè)也在大力布局，人工智能技術已經(jīng)開始廣泛用于除了科研機構之外的各行各業(yè)。

據(jù)悉，成都智算中心由成都高新區(qū)、郫都區(qū)與華為公司共同建設運營，包括人工智能算力平臺、城市智腦平臺和科研創(chuàng)新平臺三大平臺。其中，城市智腦平臺將承載交通、安防、醫(yī)療、應急、環(huán)保等行業(yè)應用。

近年來，人工智能普惠各行各業(yè)的話題被頻繁提及，應用場景逐漸豐富，對于算力的需求也逐年攀升。

在成都智算中心上線儀式上，長虹集團AI首席科學家展華益以智慧家庭這一場景為例，講解了人工智能技術的應用及背后的算力需求。

展華益指出，當前智慧家庭的用戶需求痛點包括操作復雜、識別精準度低、用戶學習成本高；設備數(shù)據(jù)泄露風險、隱私協(xié)議不夠透明；簡單產(chǎn)品聯(lián)動、不能主動發(fā)起服務、無法學習用戶習慣。而智慧家庭未來的解決方案則是實現(xiàn)以人為中心的三個功能，即多模態(tài)交互、主動服務、隱私保護。

“多模態(tài)交互里面有很多的人工智能技術，包括語音識別、個性化的語音合成、自然語言交互、圖像識別、動作識別等，所有這些技術背后都需要有大量的AI算力支撐。”展華益說。

而智算中心的建設正是為了解決人工智能行業(yè)在算力方面的缺口。盤和林向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，智算中心是特指為人工智能提供算力服務的數(shù)據(jù)中心。由于算力并行，人工智能算力可以堆疊，所以通過數(shù)據(jù)中心堆疊算力能夠大大提高人工智能數(shù)據(jù)學習的進度，加快人工智能行業(yè)的發(fā)展。

AI算力成為各國爭相布局的算力類型

為滿足人工智能行業(yè)發(fā)展的需求，各國對于智算能力的投入正在逐年增長。

《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》指出，綜合15個國家來看，AI算力支出占總算力支出比例從2016年的9%增加到目前的12%，預計到2025年將達到25%。中國信息通信研究院發(fā)布的《數(shù)據(jù)中心白皮書（2022年）》也指出，通用算力的數(shù)據(jù)中心仍是當前的市場主力，按機架規(guī)模統(tǒng)計，占比超過90%。而智算中心從早期實驗探索逐步走向商業(yè)試點，預期規(guī)模增速將達到70%。

中國在AI算力方面的投入力度走在了世界前列?！?021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》指出，過去5年，15個國家AI算力支出的增長中，近60%來自中國。據(jù)行業(yè)媒體智東西統(tǒng)計，從2021年1月1日到2022年2月15日，全國共有至少26個城市在推動或剛剛完成當?shù)刂撬阒行牡慕ㄔO。

不過，智算中心的建設只是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的其中一個關鍵要素。盤和林表示，智算中心能夠支持人工智能發(fā)展，但運算力調(diào)配需要通過通信網(wǎng)絡，當前網(wǎng)絡瓶頸可能制約人工智能的發(fā)展。人工智能發(fā)展除了算力，還依托于數(shù)據(jù)和優(yōu)質的算法，數(shù)據(jù)流通如果不活躍、算法進步太慢都可能制約人工智能的發(fā)展。

同時，智算能力的快速發(fā)展，并不意味著其將取代通用算力、邊緣算力等其他算力，需要有多樣化的算力協(xié)同發(fā)展。

盤和林也指出，智算中心針對人工智能，其主要是運算能力的堆疊，在處理復雜問題時算力輸出能力不足，所以其在非人工智能領域提供算力的能力不足，可能使得業(yè)務過于單一。