人工智能300p算力是什么意思-解密人工智能算力业务：智能计算中心投资火热但标准混乱、价格虚高

经济观察网记者 沉怡然 随着人工智能产业的发展和成熟，一项新业务也随之而来——建立人工智能算力中心（以下简称“智能计算中心”），向人工智能企业出售算力并帮助他们将技术模型变为现实。

简单来说，智能计算中心的本质是计算电源和生产平台。 从其诞生的背景来看，它是中国数字经济快速发展的产物。 它是人工智能产业发展壮大后应运而生的新型公共基础设施。

2020年下半年，我国首个智能计算中心在武汉启动。此后，上海、大连、郑州、西安、合肥等地政府纷纷做出部署。 国家出台相关政策，将智能计算中心列为“新基建”。 参与自建或承包建设的企业包括互联网企业、IT企业、服务器企业等。 7月9日，中科院牵头成立新一代人工智能计算平台，市场进入全面竞争时代。

7月10日，华为轮值董事长胡厚昆在刚刚结束的WAIC世界人工智能大会上表示，数字经济时代，人工智能算力将像水、电一样成为新型公共资源。 没有足够的计算能力，就像没有足够的水和电一样，将极大地制约城市的数字化转型。

然而，计算中心智能化的趋势也存在一些问题。 一些地方政府虽然有规划项目，但对于未来如何运用、如何辐射区域经济还没有明确的规划； 市场参与者还存在概念混乱和定价混乱的问题。 对于智能计算中心来说，迫切需要国家和行业从源头上协调和引导，也迫切需要行业建立统一的标准。

计算能力要求

赛迪顾问人工智能产业研究中心副总经理邹德宝表示人工智能300p算力是什么意思，从概念上看，与云计算中心相比，智能计算中心的服务范围更加小众吉祥物，主要针对有AI应用场景的企业，而不是云计算中心。比大众企业； 而与超级计算中心相比，智能计算中心更多针对中小企业或算力分散的领域，而不是航天、国防、石油勘探等科研领域。 智能计算中心用户的共同特点是对算力有需求，对计算精度要求不高，但无法承担高昂的算力成本。

具体来说，相比航天、国防等领域使用的高精度算力，智能计算中心提供的算力较低，主要用于处理图像、图片、语音等人工智能训练。 和推理，即帮助完成人脸识别、图像识别、语音识别等应用场景。

当前人工智能产业发展阶段，“三驾马车”由算力、算法、数据组成，其中算力是最大的短板。 一位服务器公司负责人告诉记者，人工智能的生产过程就是利用模型计算数据，然后生成一定的应用。 然而，随着AI模型变得越来越复杂，参数的数量也在不断增加。

如今，人工智能最大的模型参数规模已经突破千亿到万亿级别。 从公开资料来看​​，北京致远人工智能研究院今年发布的无道2.0参数规模达到1.7万亿，其中开关变压器的参数规模约为1.6万亿。

消息人士称，在这种情况下人工智能300p算力是什么意思，越来越多的模型需要数万亿个参数，计算能力的成本非常高。 然而，放眼中国，能够支持如此大模型预算的计算能力的中心很少。 互联网上存在的主要是超级计算中心。 它们主要用于科学研究计算。 他们提供的性能很高，价格昂贵，不能满足人工智能公司的需求。

中国科学院计算技术研究所研究员、CCF高性能计算专业委员会秘书长张云泉表示，从宏观角度看，算力需求的增长来自于人工智能的更深层次应用。一方面更多行业的智能化，另一方面也来自新技术。 人工智能算法的一轮创新。 从技术趋势来看，由于算法的演进，人工智能对算力的需求增长了近30万倍。

各大厂商也在应对万亿算力模型的挑战。 以NVIDIA创始人黄仁勋命名的“黄定律”曾预言AI性能的提升，指出GPU将驱动AI推理性能每年增加一倍以上。

副标题：计算能力的商品化

张云泉表示，如今，这种人工智能算力正在成为一种商品吉祥物设计，成为一种可以流通、买卖的通用量化服务。

张云泉表示，智能计算中心的实体分为主机、网络、存储、计算四大结构。 成本主要在主机和网络上，运行后的成本主要是电费。 这类似于云计算中心和超级计算中心。

张云泉表示，具体操作是，建设者通过网络聚合算力，形成一个大集群，将算力作为资源池，然后根据需求调动算力，将算力打包成标准化计算确保人工智能智能发展过程敏捷、高效。

从运营模式上看，一般是政府主导、企业承办的联合运营模式。 邹德宝表示，目前市场参与者主要有三类。 一是以浪潮为首的AI服务器服务商； 另一类是以腾讯为代表的互联网公司； 第三是以华为为首的解决方案提供商。

邹德宝表示，每个公司的定位不一样。 总体来看，浪潮AI服务器处于领先地位，市场份额超过50%。 目前，浪潮智能计算中心已在山东中国计算谷、西安新区人工智能算力平台、智能计算中南项目落地。

浪潮集团告诉记者，浪潮采取与地方政府共建的模式。 项目是总承包商还是集成商取决于政府采购需求。

在智能计算中心方面，腾讯的优势在于算法框架、模型和数据。 公开来说，腾讯选择的模式是与地方政府、生态企业合作伙伴共建。 今年7月，腾讯与合肥市政府达成合作，成立腾讯智慧产业长三角（合肥）智能计算中心。

邹德宝表示，相比之下，华为专注于硬件产品，拥有“硬件、芯片、IP、软件、硬件栈”的全栈解决方案。 华为的模式并不是建立一个完整的智能计算中心，而是与政府、技术提供商和应用方合作。

问题和挑战

在这波智能计算中心热潮中，政府和企业采取了非常积极的行动，但也存在一些问题。 上述服务器公司负责人告诉记者，从市场角度看，市场普遍存在概念混乱的情况。 一些项目的建设者将传统超级计算标准与智能计算标准混合在一起。 例如，一些算力中心声称拥有64位高精度算力，收取高价。 但在实际使用中，企业对精度要求并不高，这样的算力中心无法提供相应级别的精度。

张云泉表示，要解决当前价格混乱、虚高的问题，有必要建立一套算力定价标准，作为重要的参考依据。

对此，中科院牵头的新一代人工智能计算平台在7月给出了算力价格标准方案：综合存储、能耗、开发、定制、数据调度等一系列因素后，并代入明确的算法标准，得出智能计算中心具有5P双精度算力（64位）、25P单精度算力（32位）、100P半精度时的基础设施价格在1亿左右。精密计算能力（16 位）。 -15亿。

上述服务器企业人士表示，从政府角度来看，与智能计算中心、超级计算中心等国家项目相比，投资规模更小，建设周期更短。 也辐射周边人工智能的经济生态，具有更大的想象空间。 。 但问题是，算力中心是“能源消耗大户”，后期运维成本非常高。 因此，在项目前期，必须解决两个关键问题。 第一，如何形成明确的应用方向，服务什么样的人工智能企业，如何将这些企业聚集到本地。 这些决定了该项目是否能够合理盈利。 模型。 第二，是否可以利用一些绿色节能技术来提高项目单位能耗的业务产出。

邹德宝表示，总体来看，国家和行业已经开始从源头上加强统筹协调和指导。 为此，国家信息中心发布2020年《智能计算中心规划建设指南》，指导智能计算中心建设； 2021年7月，召开2021计算中心健康发展研讨会，明确智能计算中心标准，指导智能计算中心建设。 智能计算中心明确应用场景和优先任务，确保计算资源建设合理、绿色。

邹德宝表示，同时，各地还应结合区域产业导向，建立智能计算中心，合理规划计算经济，保障人工智能计算资源健康可持续发展。