數字化時代，算力逐漸成為衡量一個國家或地區信息技術發展水平的重要指標之一。我國2024年政府工作報告提出：“適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系?！睒I內人士介紹，隨著大數據、云計算、人工智能等技術的快速發展，各行各業對算力的需求在不斷增長，特別是通用人工智能及其應用將產生更大算力需求。當前，國內智能算力基礎設施步入加速建設階段，互聯網、政府、運營商等智能算力主要需求方都加大了相關投入。
“去年以來，生成式AI爆發。與此前判斷式AI不同的是，生成式AI不再依賴于人工，并具備了學習知識的能力、處理知識的能力和循環迭代的能力?！本W宿科技高級副總裁李伯洋在接受《中國貿易報》記者采訪時介紹，生成式AI的到來，也將對底層算力產生影響，比如會帶來高功耗以及高密度的算力需求。
對此，在今年不久前召開的中國發展高層論壇年會上，國家數據局局長劉烈宏指出，生成式人工智能技術的迅速發展促使對算力的需求呈現指數級增長，這進一步凸顯了構建全國一體化算力體系的緊迫性和重要性。該體系旨在打造聯網高效、普及便捷、綠色安全的國家級算力基礎設施。
記者注意到，根據2023年10月工信部等六部門印發的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，到2025年，算力規模超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%，東西部算力力求實現平衡協調發展。據不完全統計，目前共有超30個城市建設或規劃建設智算中心，已建成并投產的智能算力規模超10 EFLOPS（每秒浮點運算次數）。中國算力產業正駛入增長新周期。
生成式AI加速落地終端，給上下游產業鏈帶來影響。李伯洋介紹，AI對于產業上下游的改造是無孔不入的，AI革命浪潮甚至要比互聯網浪潮更快速、更猛烈，同時AI也是一個長周期的產業?！皬哪壳皝砜?，AI產業的發展面臨多個瓶頸，需要產業當中的各個環節共同參與、投入，集中力量攻克。整體而言，AI產業底層是基礎的算力設施、設備，在這之上是構建模型訓練的大模型廠商，再往上是垂類模型，最后是toB或toC用戶的應用?！?/p>
從產業端分析，聚焦當前生成式AI的爆發，李伯洋認為主要是這些生產要素已經實現了積累。一是在互聯網的深入滲透發展過程中，積累了循環不斷的數據資產，為生成式AI的訓練提供了充足的養分。二是生成式AI可以通過訓練神經網絡來學習數據的分布規律，然后利用這種規律來生成新的數據。三是算力的突破，如英偉達的芯片性能不斷升級，GPU集群、光模塊技術發展等，進一步降低模型訓練門檻，推動生成式AI落地。
“除此之外，互聯網應用發展已經進入平臺期，正呼喚新的應用不斷創新。經濟有待復蘇的大形勢，也顯現出對高效率技術的需求。這些都催生了生成式AI的爆發?！崩畈笳f。
AI產業鏈帶來的投資機遇，也成為投資界關注的一個新方向。中國銀河證券在其研報中稱，算力產業鏈行業層面的規?；?、普及化及國產化將成為未來發展的主要方向，同時5.5G產業鏈或將成為我國在下一代移動通信制式中取得領先地位的重要抓手。東吳證券則關注到了算力調度運營這一商業模式的巨大潛力，預計至2025年，可調度算力云市場規模達8874億元人民幣，部分運營商可憑借其平臺優勢整合并優化利用閑置算力資源，從而創造可觀收益。
對此，李伯洋表示，網宿科技會持續關注AI產業，并與相關產業鏈上的企業積極合作，共同推動國內AI產業向前發展。
“生成式AI帶來的高能耗、散熱以及空間利用、可靠性等方面的問題，需要新型技術來進行解決。網宿的液冷技術正是解決數據中心散熱瓶頸的突破技術，以提供高效綠色可靠的算力?！崩畈笳f。（記者 張偉倫）
轉自：中國貿易報
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