龙志中：2024年是人工智能爆发期

专(zhuān)题：2024中国AIGC创新发展论坛

　　2024年服贸会专(zhuān)题(tí)论坛之一——“2024中国AIGC创新发展论坛”于(yú)9月13日-14日在北京举行。曙光云计算集团股份有限公司总裁助理龙志中出席并演讲。

　　龙志中表示，2024年是进入到了人工智能的爆发(fā)期。今年前8个月(yuè)，在(zài)手机移动(dòng)端上，人工智能应用(yòng)收入与去年相(xiāng)比同比增长了51%，预计今年整个收入会达(dá)到33亿美元的规模。

　　龙志中介绍，曙光一直(zhí)是一家专注做计算的企业(yè)，创(chuàng)立之初到现在，一直围绕着(zhe)计算的核心部件，主要产品，以及计(jì)算(suàn)的基础设施(shī)建设(shè)和(hé)运营服务(wù)，来打造核心竞争力。

　　龙(lóng)志中(zhōng)表示，曙(shǔ)光致力于提供解决方案，以(yǐ)降(jiàng)低使用人工智能大模型(xíng)在算力(lì)方面(miàn)的门槛。具体来看，曙光能够提供的助力有三个方面：第一是(shì)人(rén)工(gōng)智能相关的核心部件(jiàn)，主要(yào)产品，还有关键的基础设(shè)施，包括PUE在1.04以(yǐ)下的全液冷数据中(zhōng)心(xīn)。第二是算力中心的建(jiàn)设和运(yùn)营。目前曙光在全国有二十多个大型的算力中心、智(zhì)算中心、先进(jìn)计算中(zhōng)心，以(yǐ)及五十多个城市云中心，能够(gòu)为企业、区域/城(chéng)市能够(gòu)提供澎湃、多样的算力资源。第三是(shì)人工智能的生态，在目前主流(liú)的大模型跟(gēn)曙光的核心部件，主要产品还有算力(lì)平(píng)台基本(běn)上都做了适配(pèi)，并且在算(suàn)力互联网(wǎng)上能够提(tí)供生态合作伙伴的大(dà)模型(xíng)服务。通过接入算(suàn)力(lì)互联网(wǎng)，企业不需要自己去(qù)构建算力基础设(shè)施的平台，甚至不需要去(qù)部署自己的大模型，可(kě)以直接(jiē)采用多样的算力服务和大模型服(fú)务。

　　以下(xià)为演讲(jiǎng)实录：

　　龙志中：各位专(zhuān)家，各(gè)位嘉宾，大家上午好(hǎo)，我(wǒ)是曙光云的龙志中，今(jīn)天非常荣幸能够跟各位专家(jiā)学习AIGC大(dà)模型、人工智能领域最新的前沿理论(lùn)和(hé)成果，也有机会(huì)跟大家一起探讨人工智能(néng)AIGC对于我们今天以及未(wèi)来的生活(huó)方(fāng)式、工(gōng)作模式、创新范式所带来的深远影响。也想借这个机会跟(gēn)大家汇报一下曙光云在企业开发大模型、应用大模型(xíng)的过程当中，能够为大家提供哪些助力。

　　曙光跟今天前面分享的嘉宾所在的(de)企业有所不同(tóng)，前面这(zhè)些(xiē)企(qǐ)业更多是在开发大模型或在做大模型应(yīng)用(yòng)场景侧(cè)的开发，给大家提供的是大模型本身(shēn)、大模型(xíng)应(yīng)用，为我们(men)的生活和工(gōng)作所带来(lái)的便利。曙光相对来讲更偏底层(céng)，我们做的是计算基础设(shè)施(shī)和算力服务，也就是说我们为大模型(xíng)的开发(fā)和(hé)大模(mó)型应用提供基础(chǔ)设施和算(suàn)力服(fú)务，按照大模型(xíng)三层架构分类的(de)话，我们是在上游；从(cóng)技(jì)术架构(gòu)层次来分(fēn)的话，我们是在底层。

　　刚才几位嘉宾都提到，AIGC生成(chéng)式大模型在这两(liǎng)年，特别是(shì)2022年之后成为一个热(rè)词，我们看到的多个榜单里面，特别是在2023年度热词榜单里面AIGC都是排在前几位(wèi)甚至排在首位的。1957年(nián)人类就已经用计(jì)算机(jī)生成(chéng)了历史上(shàng)第一首(shǒu)机(jī)器创作的音乐作品。直到2022年(nián)11月份，有一个标志性的事件(jiàn)就是OpenAI的(de)GPT，从那个时(shí)刻开始人类对于人工(gōng)智能的应用才从传统的“知识的分类器”进化到(dào)“内容的生成器”。

　　从2023年开始，我们非常明(míng)显地可以看到“百(bǎi)模(mó)大战”，2023年中国发布的人工智能大模型是300多个，我们也认为从2023年开(kāi)始AIGC或者人工智(zhì)能大模型开始渗透到我们的工作、生活的(de)各(gè)个方面。我昨天看(kàn)到一个新闻，谷歌的(de)联合创始人谢尔盖退休两年(nián)了，现在被AI广阔的前景所吸引，重新回(huí)到一线敲代码，他抱怨(yuàn)自己的员(yuán)工(gōng)、程序员用人工智能写代码的比例太低(dī)了。人工(gōng)智能除了可以生成图(tú)片、生成文字，现在能够生成音频(pín)、视频、影(yǐng)视(shì)作品(pǐn)，能够写代码。

　　同时，很(hěn)多人之(zhī)前查资料，查素材、查数据的时候用搜索引擎。但现在，我相信很多(duō)人已经在用Kimi、豆包，取(qǔ)代了以前要借助百度、谷歌所要完全的相关搜索(suǒ)，甚至(zhì)知识的(de)提炼和知识的整理工作。

　　2024年(nián)是真正进(jìn)入到(dào)人工智能的爆发期或者叫井喷期。今年(nián)前8个月(yuè)，在手(shǒu)机移动端上人工智能的应(yīng)用收入跟(gēn)去年相比同比增长(zhǎng)了51%，预计今年整个收入会达到33亿美元的规模。今天我们也听(tīng)到(dào)了很多人工智(zhì)能头(tóu)部厂(chǎng)商的专家给(gěi)我们带来了最新成(chéng)果，从侧面证明(míng)2024年(nián)人工智能真正的井喷期已经到来了。

　　从未来(lái)发展来看，Gartner预(yù)测，2027年生成式人工智能市场规(guī)模(mó)会(huì)超(chāo)1800亿美元，占(zhàn)全球整个AI支出的42%。

　　我们(men)一(yī)直说算力、算法和(hé)算料（或者数据）是人工智(zhì)能发(fā)展的三大(dà)要素，从AIGC角度来讲，算力、算法(fǎ)和算料也是(shì)AIGC发展的三大要素。现在大(dà)家(jiā)有一个普遍共(gòng)识(shí)，大(dà)模型意味着大成本(běn)，也就是(shì)说大模型是一个非(fēi)常烧钱的生意，或者说是一(yī)个非(fēi)常烧钱的游戏。大模型厂商的整体运营成本(běn)，一般来看分为三部分，第一部分是用于推理的成本，第二部分用于训练的成本，第三部(bù)分是人工成本（就是程序员、管理人员、测试人员）。中国工程院院士郑纬民教授的测算(suàn)结果表明，大模型训练中70%的成本是用在(zài)算力上，推理过(guò)程当(dāng)中这(zhè)个比例就更高，超(chāo)过了95%。根据 OpenAI2024年(nián)的财(cái)务预测，预计2024年总(zǒng)的运营成本会(huì)达到85亿美元，里面15亿美金(jīn)是人工成本(běn)，就(jiù)是工程师成本(běn)，另外(wài)70亿中的30亿是训练成本，40亿是推理的成本，绝大部分都是用于采购算力。这个(gè)说明，确实做(zuò)人工智能(néng)大模型、做AIGC，算力(lì)是我们(men)所有运营成本里面占比最大(dà)的一块，也(yě)是最重(zhòng)要的一块。所以OpenAI的CEO把OpenAI这家公(gōng)司(sī)定义(yì)成了一(yī)家硅谷(gǔ)历史上最资金密集型的一个初创公司(sī)。

　　我们知道现在进入(rù)到数字(zì)经济的时代。国家数据局的刘烈宏局长认为算力就(jiù)是数字经济(jì)时(shí)代的新质生产(chǎn)力。有一(yī)个指数就(jiù)叫“计算力指数”，计算力(lì)指数(shù)平均每增长一个百分点，所带(dài)来的(de)数字经济和GDP的增长会分别增长3.3%和1.8%。目前(qián)的算力市场有几(jǐ)个类型：第一类是通用(yòng)算力或者基础算力，第二类是智能算力(lì)，第三类是高(gāo)级(jí)算力，另外一种算力叫量子(zi)算力。

　　从我们看到的调研机构数据(jù)来看，2021年的时候，智(zhì)能(néng)算(suàn)力在整个中国整体算力规模里的占比已经超过了50%，达到了51%，并且到2030年的时候这(zhè)个比(bǐ)例还会持续增加，预计会占到整个算力规模的72%。同时(shí)，信通院的预测是到2030年的时候，人工智(zhì)能算(suàn)力需求跟18年相比(bǐ)会(huì)增加390倍。所以我们讲数据、算(suàn)法和算力是数字(zì)经济的(de)关(guān)键资源，数据或者算料成为新(xīn)的生产资料(liào)，算力成为(wèi)了新的生产力，或者按照现在的说法成为新质生产力，算法成(chéng)为现在新的生产关系。

　　刚(gāng)才我们讲到算力，在整个人工智能的发展过程当中，算(suàn)力的需求或者算力所(suǒ)占用的成本应该是非常高的，超过的50%以上。同时(shí)我们可以看到，随(suí)着大模型成为AI领域新的开发范(fàn)式，AIGC对于训练数据的需求也是呈指数级增加的。从ChatGPT到谷歌(gē)的switch transformer，模型规模和数据规模是持续巨量(liàng)增加的，可以(yǐ)认为是指数级的增加，数据和(hé)参数规模在一年之(zhī)内增长了一(yī)百倍之多。同时(shí)随着大模型的参数和所需数据量激增，所需要的智能化底座规模也是会越来越大，特别是(shì)对于算力的需求更是如此。在小模型时代，更多是用于图像、语音和文本分析的时代，可能(néng)很多时候我们单机规模就能满足我们一般的(de)需求。到了以ChatGPT为代表的文本大模型时代，参数规(guī)模基本上(shàng)超(chāo)过了千亿。所需要(yào)的计算集群或者算力底座的规模也进入千(qiān)机万卡时代。目(mù)前做大模型竞争，千机(jī)万卡基本成为了门槛或者是标(biāo)配。到了多(duō)模态大模型的时代(dài)，比如谷歌的switch Transformer，参数规模达到了1.6万亿，这种规模大(dà)模型需要万机十万卡规模的集群来承载。

　　现在千机万卡已经成为大模(mó)型厂商的(de)一个门槛，一个入门(mén)的入(rù)场券，但其实并(bìng)不是(shì)所有的企业要(yào)用到大模型(xíng)都需要(yào)自己去构建这么大(dà)规模的算力底座。AIGC或者(zhě)人(rén)工智能这个领域的三(sān)层模型是大家公认的一个龙志中：2024年是人工智能爆发期分层模(mó)式。根据企业在这个领域里的产业(yè)分工，分为上(shàng)游、中游和下(xià)游。上游就是(shì)基础设施，包(bāo)括关核心部件、主要产品和基础设施的服务，以及预训练模型和数据(jù)的(de)供给。中游(yóu)就是今天在座很多的 AIGC头部企业，在做model as a service，做垂直化、场(chǎng)景化、个性(xìng)化的(de)大模(mó)型落(luò)地。下游就是应用层，面向企业、面向个人来做(zuò)内容生产、设计(jì)、分发等大(dà)模型(xíng)场景应用。在AIGC的三(sān)个层面(miàn)，所需要的算(suàn)力资源规模、类(lèi)型、获取途径是不一样的。

　　曙光一(yī)直是一(yī)家专注做计算的企业(yè)，创立之初到现在，一直围绕着(zhe)计(jì)算的核(hé)心部件，主(zhǔ)要(yào)产品，以及(jí)计算的基础设施建设(shè)和运营(yíng)服务，来打造自己(jǐ)的核心竞争力。我们(men)可以看到，目前在人工智能这(zhè)个领域所面临的挑(tiāo)战或者困境有(yǒu)几个：一个是算力资源获取的便利性、普惠性、技术架构的开放性、算力的融合性以及能耗方(fāng)面的高开销。

　　曙光(guāng)也(yě)希望在(zài)这些领域能够给大家提(tí)供解(jiě)决方案，来降低(dī)使用(yòng)人工智能大模型在算力方面的一些门槛。曙光能够提供的助力(lì)有三个方面(miàn)：第一是人工智能相关的核心部件，主要产品(pǐn)，还有关键的基础设施，包括PUE在1.04以下(xià)的全(quán)液冷数据(jù)中心。第(dì)二是算(suàn)力中心(xīn)的建设和运营。目前我们在全国(guó)有二十多个(gè)大型的(de)算力中(zhōng)心、智(zhì)算中心、先进计算中心，以及五(wǔ)十多个城市云中(zhōng)心，能(néng)够为我们的企业、为我们的区域/城(chéng)市能够提供澎湃、多样的(de)算力资源。第三(sān)是人工(gōng)智能的生态，在目前主流的大模型跟曙光的核心部件，主要(yào)产品还有算力平台基本上都做了适配，并且在算力互联网上能够提供生态合作伙伴的大模型服务。通过接入算力互(hù)联网，企业不(bù)需要自己去构建算力基础设施(shī)的平(píng)台，甚至不需要(yào)去部署自己的(de)大模(mó)型，可以直(zhí)接(jiē)采用多样的算力服务和大模型服务。

　　一(yī)些城市要打造(zào)数字(zì)基础设(shè)施，来服务于数(shù)字化经济发展，为企业数字(zì)化转型提供(gōng)动(dòng)力(lì)。曙光在(zài)全国各地(dì)建设运营的数据中心有四(sì)大类：先(xiān)进计算中心，云(yún)计算中心、智能计算中心、一体化大数据中心节点。这(zhè)些算力基础设施，符(fú)合(hé)信创要求(qiú)和标准来(lái)构建，采用了浸没式的液冷技(jì龙志中：2024年是人工智能爆发期)术(shù)将能(néng)耗降到(dào)最低。再结合曙光(guāng)本地化专业团队和运营服务，可以为我们区域数(shù)字(zì)经济发展和(hé)企业数字化转型提供动力。

　　有些企业希望在通用大模型或(huò)行业大模(mó)型(xíng)基础之上构建自己企业(yè)的大模型应用。曙光(guāng)也可以提供云数智(zhì)底座，帮助企业打造私(sī)有的大(dà)模型基础设施(shī)。在云数智底座里面不仅提供(gōng)AI算力、AI储(chǔ)力的(de)基础设施，还能提供数据平台，数据平台帮助(zhù)企(qǐ)业进行数(shù)据的全生命周期管理(lǐ)，同时为大模型(xíng)应(yīng)用提供优质的和充沛的算料。

　　人工智能、大(dà)模型产业的发展需要上中下游(yóu)的(de)协(xié)同(tóng)努力，曙光也希望能够通过“中国科学院人工智能产(chǎn)学研(yán)创新联盟”和“光合组织”，作为技术创新和(hé)成果转化的平台，作为人工(gōng)智能产业链上下游产业协作和共同发展的(de)平台。我们也(yě)希望通过我们提供的可信、开放、绿色和普惠的计算基(jī)础设施算(suàn)力服务，跟在座的企业和业界的同(tóng)仁一起努力，帮助企业在人(rén)工智能大模型领(lǐng)域的技术(shù)创新、商业(yè)模(mó)式创新和(hé)应用创新(xīn)方面提供助力。也希望跟大家共同努力，共创AI产业(yè)崭新的未来，谢谢大家。

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责任编辑：梁(liáng)斌 SF055

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