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AI時代，算力有多重要？如果說，數(shù)據(jù)是AI大模型的“燃油”，那么算力就是AI大模型的“發(fā)動機”。
資料顯示，Open AI為了訓(xùn)練GPT大模型，耗盡了40TB數(shù)據(jù)，每天消耗50萬千瓦時電力。據(jù)測算，OpenAI訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要的算力約為3640PFlops，耗資466萬美元。
因此，當人工智能成為全球熱點之后，各國開始了對算力的普遍狂熱追求，中國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)速度也非常驚人。在2024中國算力大會上，有關(guān)專家透露，目前全國在用算力中心機架總規(guī)模超過830萬標準機架，算力總規(guī)模達246EFlops，位居世界前列，年均增長超過30%。
目前，國內(nèi)算力依舊迅猛增長，很多機構(gòu)都在投資算力基礎(chǔ)設(shè)施。比如，中國移動宣布要在年內(nèi)完成三個萬卡集群智算中心的建設(shè)，成為國內(nèi)算力網(wǎng)絡(luò)的“領(lǐng)頭羊”，爭取在人工智能時代獲取領(lǐng)先優(yōu)勢。
實際上，關(guān)于算力到底是短缺還是過剩的爭論一直存在，而增長過于快速的算力規(guī)模更是成為了行業(yè)熱議的焦點。
理論上，如果將算力作為人工智能發(fā)展的底座、經(jīng)濟社會的基礎(chǔ)設(shè)施，那么進行適度超前的建設(shè)是必須的。我們看到，不僅是中國，全世界在算力投資建設(shè)方面均迅猛增長?！吨袊C合算力指數(shù)報告（2024）》顯示，截至2023年底，全球算力基礎(chǔ)設(shè)施總規(guī)模達到910EFlops，同比增長40%。
與此同時，我們也要看到，目前算力的應(yīng)用還處在起步階段，更多的算力增長是被以ChatGPT為代表的人工智能牽引而來的，成為了芯片概念股賺錢的工具，但人工智能浪潮在經(jīng)歷了過度炒作之后正在陷入新一輪的低谷期，突破乏力期也已經(jīng)是事實。
由此來看，智算中心的建設(shè)確實應(yīng)該放緩節(jié)奏，在居高不下的成本壓力下，投資太多的算力，有可能面臨運營困局，成為企業(yè)發(fā)展的巨大包袱。但面對未來發(fā)展，放棄算力的“大干快上”，也將面臨在競爭中落伍的不確定性風險。
一方面，從供需兩端來看，算力供給與應(yīng)用存在不匹配的情況。AI算力供給緊缺的局面已有所緩解，各類計算卡價格開始貼近銷售商成本線，這說明供給端的能力在增強。而在需求端，雖然智算需求呈增長態(tài)勢，但需求趨于理性，不再像之前那樣盲目追求高算力。于是，供需兩端出現(xiàn)了不完全匹配的情況，AI專項算力、高性能算力等高端算力的缺口大，通用算力利用率低，落地投入使用的智算中心數(shù)量和機柜利用率等也不及預(yù)期。
另一方面，人工智能技術(shù)也確實在社會上帶來了應(yīng)用創(chuàng)新，目前全國在工業(yè)、教育、醫(yī)療、能源等多個領(lǐng)域的算力應(yīng)用項目已經(jīng)超過1.3萬個，云計算、元宇宙以及智慧城市建設(shè)等對算力的依賴程度持續(xù)增加，相關(guān)需求依然旺盛。根據(jù)需求特點進行針對性的算力建設(shè)依然具有戰(zhàn)略必要性。
綜上所述，算力是否過剩并沒有一個絕對的答案。在特定時期和特定領(lǐng)域，可能會出現(xiàn)算力利用率低的情況，但從長遠來看，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，算力需求仍然將持續(xù)增長。
因此，我們需要根據(jù)具體情況來控制算力建設(shè)的節(jié)奏，并采取相應(yīng)措施來優(yōu)化算力資源配置。既要避免盲目建設(shè)，又要放開戰(zhàn)略眼光。畢竟，面對人工智能的大國博弈，誰也輸不起。
*本文刊載于《通信世界》總第954期 2024年10月25日 第20期?
作者：通信行業(yè)資深分析師 馬繼華
責編/版式：王禹蓉
審校：王 濤?梅雅鑫
監(jiān)制：劉啟誠
