日前，在剛剛舉行的2023云棲大會(huì)上，百川智能創(chuàng)始人王小川暢談大模型時(shí)代，復(fù)旦特聘教授漆遠(yuǎn)借助復(fù)旦大學(xué)智能計(jì)算平臺(tái)CFFF引出人工智能推動(dòng)科研范式變革，也有基于AIGC能力的兒童故事產(chǎn)品帶來(lái)分享。

當(dāng)一場(chǎng)云計(jì)算大會(huì)由AI相關(guān)內(nèi)容占據(jù)主論壇的半壁江山，或許已經(jīng)說(shuō)明了“計(jì)算”風(fēng)向：AI正在成為不可忽視的計(jì)算主角。

AIGC將有更多爆發(fā)2024年是大模型商業(yè)化元年

過(guò)去十來(lái)年，云計(jì)算不斷發(fā)展、應(yīng)用，服務(wù)了社會(huì)數(shù)字化進(jìn)程。今天，隨著大模型技術(shù)的迅速發(fā)展，智能化時(shí)代正在開啟。人工智能將成為各行各業(yè)的新型生產(chǎn)力，以ChatGPT為代表的大模型應(yīng)用僅僅是一個(gè)開始。

今年以來(lái)，眾多大模型產(chǎn)品發(fā)布，基于大模型的AIGC技術(shù)在文本生成、知識(shí)回答、圖像生成、邏輯推理等方面表現(xiàn)出遠(yuǎn)超預(yù)期的效果，吸引了大量用戶與市場(chǎng)關(guān)注。

以生產(chǎn)力視角看，AIGC具備多方面優(yōu)勢(shì)，第一是大幅度節(jié)省人力和時(shí)間成本，很多東西可以秒級(jí)生成；第二是比較大幅度改善內(nèi)容質(zhì)量，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后輸出的內(nèi)容質(zhì)量超過(guò)95%以上人力的智能。

國(guó)內(nèi)推出的過(guò)百個(gè)大模型以基礎(chǔ)大模型為主，多停留在對(duì)話、圖像生成用途，AIGC的第三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)尚不能體現(xiàn)，即如同曾經(jīng)云計(jì)算帶來(lái)的數(shù)字化變革一般，將有助于眾多產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的數(shù)字化，將為數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)揮重要作用。

因此，行業(yè)認(rèn)為當(dāng)下的AIGC火爆只是剛剛開始，后續(xù)還將迎來(lái)更多爆發(fā)。

圖源《中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告暨AIGC 50》

《中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告暨AIGC 50》顯示，預(yù)計(jì)2023年我國(guó)市場(chǎng)規(guī)模可達(dá)170億人民幣，AIGC企業(yè)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景變現(xiàn)還處于探索驗(yàn)證時(shí)期。而后隨著產(chǎn)業(yè)加速增長(zhǎng)，商業(yè)化落地逐漸深入、產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善，分別來(lái)到應(yīng)用蓬勃期（2025-2027）和整體加速期（2028-2030），2030年市場(chǎng)規(guī)模將超萬(wàn)億人民幣，產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈和業(yè)務(wù)鏈完全整合在一起。

在AIGC產(chǎn)品百花齊放的同時(shí)，變現(xiàn)是大模型廠商們接下來(lái)必須要考慮的問(wèn)題。

目前大模型的營(yíng)收方式主要有四種：MaaS、按產(chǎn)出內(nèi)容量付費(fèi)、軟件訂閱付費(fèi)、模型定制開發(fā)費(fèi)。ChatGPT主要依賴軟件訂閱付費(fèi)和MaaS收入，其母公司OpenAI的CEO近日透露公司年化營(yíng)收達(dá)13億美元（折合人民幣近95億）。

國(guó)內(nèi)廠商尚在進(jìn)行商業(yè)模式的探索，是參考ChatGPT還是綁定其他業(yè)務(wù)賺錢，大模型的營(yíng)收變現(xiàn)有待進(jìn)一步明確。有AI芯片企業(yè)負(fù)責(zé)人表示，今年下半年開始，商業(yè)模式如何賺錢將成為大模型廠商的必答題。

他認(rèn)為，2024年將是大模型商業(yè)化的元年，也是關(guān)鍵一年。

智算需求只增不減明年迎海量部署消耗

看得見的AIGC蓬勃發(fā)展背后，是看不見的智能算力在支撐。

大模型爆發(fā)掀起了新一輪AI熱潮，也改變了智能算力需求與格局。

眾所周知，AI要經(jīng)過(guò)訓(xùn)練與推理兩個(gè)步驟，訓(xùn)練即模型產(chǎn)生的過(guò)程，推理即模型部署的過(guò)程。大模型從業(yè)者向筆者表示，大模型出來(lái)后則分成了三個(gè)階段：首先預(yù)訓(xùn)練，然后微調(diào)——把大模型垂直化，最后是推理部署。

“現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練的過(guò)程中，大家都是堆卡、堆集群，動(dòng)不動(dòng)燒幾千萬(wàn)上億訓(xùn)練大模型。微調(diào)階段就已經(jīng)進(jìn)入了行業(yè)化，做推理的時(shí)候已經(jīng)進(jìn)入了商業(yè)部署，這兩個(gè)階段怎樣真正賺錢而不是像預(yù)訓(xùn)練那樣燒錢就變得非常重要。行業(yè)化和商業(yè)化的關(guān)鍵在于性價(jià)比，如何能夠真正大規(guī)模部署AI應(yīng)用，能不能通過(guò)底部支撐的算力系統(tǒng)集成部署打造極致性價(jià)比？”

產(chǎn)業(yè)專家指出，總體來(lái)看，大模型所需的智能算力需求將只增不減。今年通用大模型最火，單模型算力需求基本以千P為單位。未來(lái)大模型必然要走專業(yè)化、行業(yè)化的發(fā)展方向，形成眾多產(chǎn)業(yè)大模型，其算力單個(gè)需求可能只有幾百P，但產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景越來(lái)越多，總量需求將比現(xiàn)有通用大模型的智能算力總需求更大。

智能算力從哪來(lái)？智算中心

根據(jù)工信部等六部門新政策中的定義，使用大規(guī)模異構(gòu)算力資源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要為人工智能應(yīng)用——如人工智能深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、模型訓(xùn)練和模型推理等場(chǎng)景，提供所需算力、數(shù)據(jù)和算法的智算中心，在推進(jìn)人工智能和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。

成都智算中心

大模型需求驅(qū)動(dòng)下，智算中心項(xiàng)目如雨后春筍般涌現(xiàn)。中國(guó)信通院云大所副所長(zhǎng)栗蔚指出，預(yù)計(jì)2023年將有超過(guò)30個(gè)城市在建或者籌建智算的中心。而據(jù)中國(guó)IDC圈不完全統(tǒng)計(jì)，僅在2023年7月到9月，以“智算中心”為名字的項(xiàng)目規(guī)劃在建及建成的就超過(guò)36個(gè)，預(yù)計(jì)總投資規(guī)模超過(guò)460億。

有算力領(lǐng)域企業(yè)表示，當(dāng)前一些智算中心建設(shè)偏盲目，邏輯是“先建算力，再找需求”。

他判斷未來(lái)會(huì)趨向謹(jǐn)慎，尤其是to G（政府主導(dǎo)）的智算中心建設(shè)。2024年國(guó)內(nèi)智算中心建設(shè)，一定是先找當(dāng)?shù)氐乃懔ο{，再根據(jù)算力需求再建相關(guān)算力匹配。

“2024年大模型會(huì)大規(guī)模部署、賦能，這一過(guò)程中對(duì)于算力的消耗是海量的。”

從液冷應(yīng)用到多云部署大模型改變數(shù)據(jù)中心

智能化時(shí)代正在開啟，AI將成為各行各業(yè)的新型生產(chǎn)力，也對(duì)算力提出更高的要求。

今天，從大模型服務(wù)到底層智能算力再到算力基礎(chǔ)設(shè)施，都正在面向AI時(shí)代進(jìn)行全面的技術(shù)升級(jí)和創(chuàng)新。

算力市場(chǎng)分為三個(gè)層級(jí)，在大模型位于的最上層，面臨系統(tǒng)的適配中心、業(yè)務(wù)遷移耗時(shí)、定制開發(fā)的投入等問(wèn)題。中層的算力平臺(tái)需要滿足支持CPU+GPU的調(diào)用、硬件接口的統(tǒng)一、互聯(lián)協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)、軟件生態(tài)的兼容性等要求。在最下層，即智算中心這一基礎(chǔ)設(shè)施層，主要解決大算力背景下的高電能散熱問(wèn)題。

此前數(shù)據(jù)中心以普通CPU服務(wù)器為主，AI大模型訓(xùn)練和推理運(yùn)算使用GPU服務(wù)器，單臺(tái)設(shè)備的額定功率最高達(dá)12千瓦以上，遠(yuǎn)超CPU功率水平。當(dāng)前數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜功率以6kw、8kw為主，4KW亦不少見，未來(lái)智算中心單機(jī)柜功率可能十幾千瓦，幾十千瓦，單體智算中心可能上百兆瓦。

高功耗帶來(lái)高熱量，原有風(fēng)冷很難滿足GPU散熱需求，液冷成為更好的解決方案。除散熱效率更高外，占地面積低、綠色節(jié)能也是液冷的優(yōu)勢(shì)。今年以來(lái)，液冷在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用部署量已經(jīng)顯著上升。

當(dāng)單個(gè)計(jì)算中心的算力無(wú)法滿足大模型的巨大算力需求，需要將多個(gè)算力中心連接起來(lái)，共同為大模型提供訓(xùn)練的相關(guān)能力，同時(shí)巨大算力消耗又帶來(lái)高能源消耗。

因此，單機(jī)柜高功率、高效散熱、低PUE、多云間的互聯(lián)、滿足云架構(gòu)的部署，都是大模型發(fā)展對(duì)智能算力與智算中心提出諸多新要求。

此外，大模型訓(xùn)練與推理場(chǎng)景的不同，生物醫(yī)療、圖像識(shí)別等不同應(yīng)用對(duì)算力精度的不同需求，也影響著智算的布局與算力配置。

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