预测至2023年：智能计算中心将推动人工智能产业走向发展“拐点”？

文|智能相对论

作者|沈浪

回顾过去的2022年，人工智能产业在巨变中继续迎来突破性增长。

一方面，与人工智能行业相关的应用越来越丰富和创新。 比如元界的出现和火爆，为市场创造了一种全新的业态，给用户带来了很多新奇的体验。

另一方面，支撑人工智能产业的算力结构也在悄然发生变化。 IDC与浪潮信息联合发布的《2022-2023年中国人工智能算力发展评估报告》显示，中国人工智能算力保持高速增长。 计算能力规模。 预计未来五年中国智能算力规模年复合增长率将达到52.3%。

在这些变化趋势下，智能计算中心的产业地位更加凸显，受到地方政府和市场的追捧。 据统计，我国有30多个城市正在建设或拟建设智能计算中心。 与此同时，许多科技公司正在与地方政府协调并深度参与这一过程，如浪潮信息的淮海智能计算中心、商汤科技的上海智能计算中心、阿里的张北超级智能计算中心等，都在提供强大的计算能力为本土人工智能产业助力服务。

如今，智能计算中心已发展成为引领人工智能产业发展的重要一环。 但相应的建设问题也在发展过程中不断暴露出来，需要在产业转型过程中不断明确智能计算中心的发展路径。 对此，国家信息中心和浪潮信息更新了2020年发布的《智能计算中心规划建设指南》，并于近日发布了新版《智能计算中心创新发展指南》（以下简称《导则》）》）为业界提供更全面、系统的视角，指导地方和企业建设智能计算中心。

从“规划建设”到“创新发展”，基于两个指南提供的视角，伴随着智能计算中心建设的热潮，人工智能产业即将进入新的发展阶段。

01 当人工智能行业发生变革

当前，人工智能产业转型已是常态，许多新的需求和挑战也随着产业的发展不断涌现。 从《指南》提供的视角可以发现，人工智能产业发生了几个明显的变化。

一、算力需求多元化、快速增长

随着人工智能相关新应用、新业态不断涌现，人工智能行业对算力的需求正迎来巨大、多元化的发展趋势。 以元界为例，预测表明，元界至少需要当前10倍算力的6倍算力，巨量化趋势显着。

同时，多元化趋势也凸显。 简单从芯片应用的角度来理解。 由于自动驾驶、智能交通、智能制造等不同场景需要不同的AI芯片，如何适配不同的AI芯片并将其转化为相应的算力，并将多种算力进行相应的融合正在成为业界关注的焦点。人工智能产业。

二是人工智能产业链的完善和先进驱动

与过去相比，当前的人工智能产业链进一步完善，所需的人工智能服务也更加先进。 《智能计算中心创新发展指导意见》提到了一个具体变化，“人工智能正朝着海量数据、复杂大模型、超强计算能力方向发展，这既需要计算中心的计算能力，增加和 AI 元素的流动。和分享。”

其中，AI要素的流动和共享代表了人工智能服务的进步，需要智能计算中心将算法、模型和算力有机结合，提供AI数据库、AI模型和AI服务。 开放平台和其他人工智能产品和服务。 在这个过程中，人工智能行业所需要的服务也越来越复杂。 算力基础设施为人工智能行业提供的服务不能停留在算力层面，会不断向算法、模型等细分领域拓展。

三是可持续发展理念的精准定位

随着时代认知的进步，当前的人工智能产业不仅仅关注效率问题，也开始走向可持续发展的绿色发展模式。 特别是“碳中和、碳达峰”战略目标确立后，国家对人工智能产业绿色发展提出了更加严格的标准和要求。

其中比特币算力增长趋势，在能效方面，国家多个部门相继发文限制大规模算力基础设施的能效。 具体而言，2017年国家对新建大型、超大型数据中心的PUE要求为1.5，至2021年降至1.3以下，全国枢纽节点平均PUE进一步降至1.25以下。

四、智能计算中心认知化和标准化建设有待加强

智能计算中心不是今天的产物。 近年来，一些城市已经开工建设并投入运营。 这些智能计算中心在为人工智能产业发展赋能的同时，也暴露出一些问题，亟待市场和地方政府重新审视和梳理智能计算中心建设。

在《指导意见》发布现场，国家信息中心信息化与产业发展司司长单志光指出，目前，智能计算中心建设理念不明确、建设标准不统一、应用不统一场景不丰富，运营模式不明确。 不成熟的问题。 从这个角度来看，智能计算中心所承载的价值还是比较有限的，存在很多建设局限性。

《智能计算中心创新发展指导意见》的发布，旨在从更加全面、系统的角度重新梳理智能计算中心建设，引导市场更好地建设智能计算中心，以适应人工智能行业的变革。 趋势驱动人工智能产业的突破性发展。

02 智能计算中心如何走创新发展之路

创新突破是人工智能产业发展不可或缺的基本路径，智能计算中心建设同样如此。 现阶段，智能计算中心的创新发展方向已经明确，但具体的实施路径仍需系统思考。

目前，《智能计算中心创新发展指南》提出了智能计算中心创新发展的“四个现代化”技术路线，即算力基础设施、算法基础设施、智能服务、绿色设施，值得进一步思考——“四化”技术路线向智能计算中心建设的方向，与人工智能产业的发展趋势相呼应。 那么，智能计算中心要想更好地赋能人工智能产业，大概率会沿着“四化”技术路线进行深入建设。

1、算力基础设施：明确算力的中心地位

随着人工智能产业应用范围的扩大，“数字经济时代的算力相当于工业经济时代的电”的认知在业界越来越深刻。 对此，智能计算中心作为算力基础设施，需要全面推进算力基础设施建设，持续对外提供高性价比、普惠安全的算力资源能力，使AI算力可以像水电一样成为城市的公共服务。 基础资源由政府、企业和公众自主使用，支持产业基础发展。

以淮海智能计算中心为例，中心整体建设规模可达300PFLOPS，全部建成后智能算力性能将达到30亿次/秒，可为智慧计算提供智能算力、数据和算法服务。同时，还可以承接长三角、环渤海经济区、京津冀等区域的智能计算服务需求，支持智能计算等多个智能场景应用。区域自动驾驶、机器人、智慧城市，带动人工智能产业发展走向成熟。

2、算法基础设施：进一步打通人工智能产业实践路径

当前，人工智能产业发展的深入，正在推动智能计算中心从单纯提供算力支持向提供“算力+算法”服务转变。 相应地，智能计算中心在全面推进算力基础设施建设的同时，还需要推进算法基础设施建设，即通过提供行业预置算法、构建预训练大模型、推动算法模型不断升级、提供算法基础设施等。专业的数据和算法服务，让更多用户享受普惠普惠的智能计算服务，从而进一步打通人工智能产业的实践路径。

例如比特币算力增长趋势，智能计算中心正在构建不同功能、不同模态的大模型，如自然语言处理大模型、视觉大模型、多模态大模型等，部署所需的训练、推理和数据处理系统。由大型模型。 ，从而更快速地产出专业技能模型，应用到更专业的场景中，实现小型化、轻量级的应用落地操作。

3、服务智能件：继续降低人工智能行业门槛

人工智能产业要想实现突破性发展，必须从专业化、高门槛向泛在化、易用化转变。 目前，智能计算中心提供的“智能件”服务正在实现这一目标——“智能件”是指智能计算中心提供的中间件和服务正在构建一种新的人工智能行业服务模式，即通过可视化操作界面化、低代码开发甚至无代码开发模式，用户可以通过“搭积木”或“拖拽”开发方式获得理想的人工智能应用效果。

不难发现，这一趋势的出现，使得行业用户不再需要过多关注计算能力、算法、模型本身复杂繁琐的技术细节，可以通过“智能件”使用人工智能模型。服务。 自主解决大多数智能场景面临的行业问题的创新应用。 在这个过程中，人工智能行业的门槛也将不断降低，促使越来越多的政企组织和公众用户尝试人工智能服务。

4、绿色设施：准确贯彻可持续发展理念

智能计算中心作为算力基础设施，正进一步精准实施“双碳”战略，从设施层面推动人工智能产业可持续发展。

例如液冷技术在智能计算中心建设中的应用，正是在推动人工智能产业的健康发展。 在同等散热水平下，液冷系统比传统风冷系统节电约30%-50%，数据中心的PUE值可降至1.2以下，甚至接近1。该技术的应用将进一步控制人工智能产业的能源消耗，也将推动智能计算中心的大规模建设，从基础层面带动人工智能产业的快速普及和发展。

总结：“四化”技术路线为智能计算中心建设提供的思路在当前形势下清晰明了。 对应人工智能产业的变化趋势，走“四化”技术路线的智能计算中心有望进一步解决问题。 当前产业发展中存在的诸多问题，使得人工智能产业发展得更快、更全面。

03 人工智能产业发展“拐点”来了？

当智能计算中心沿着“四化”技术路线迭代发展时，实际上意味着智能计算中心本身还存在一些亟待解决的问题。 同时，从长远来看，进一步明确了智能计算中心建设的路径。 当全国各大城市和企业都在推进地方智能计算中心建设的时候，人工智能产业的发展也正在迎来新的时代。 重要节点。

与工业经济时代相比，智能计算中心可能相当于电厂的定位。 那么，当算力、算法等人工智能服务能够以水、电等公共基础资源的特性，为政府、企业组织和普通大众提供价值时，人工智能产业的“拐点”或许已经到来。

接下来，无论人工智能产业如何演进，出现什么样的创新业态和应用，只要能够持续、高效、便捷地供给以算力为代表的基础资源，那么整个人工智能产业的底层基础将稳定。 未来的发展也将比以往任何时候都更加清晰和明确。

智能计算中心的创新发展，将进一步拉开人工智能产业发展的序幕。

*本文图片均来自网络