作者 | 香草

编辑 | 漠影

人工智能(AI)产业正在以惊人的速度迅猛发展,如同一场席卷全球的科技风暴。

“百模大战”之下,不同大模型之间的性能差距逐渐缩小。但在技术真正创造新质生产力之前,尤其是对于中小企业、创新企业来说,高昂的计算资源成本、技术人才的短缺、参差不齐的数据质量等难题,都成为阻碍技术落地应用的绊脚石。

智东西6月26日报道,北京数字经济算力中心(AIDC)项目启动施工已三月有余,其按照“AI工厂”的全新理念打造,具备底层算力、模型开发调优等全栈AI能力,为中小企业提供从芯片、网络、存储、模型调优,到数据、场景应用的全套解决方案。

AIDC项目由北京电控旗下北京电子数智科技有限责任公司(以下简称“北电数智”)设计与建设,并将承接未来的运营。北电数智是一家专注于原创性、颠覆性、引领性科技创新的人工智能科技企业。致力于通过建设AI基础设施,AI核心产业加速和AI创新平台服务,实现从算力、模型到数据的全栈AI能力布局,打造国企新质生产力典范。

一、智算产业生态薄弱,算力难以转化为生产力

随着AI向多场景、规模化、高融合度的方向不断发展,大模型训练推理所需的数据量急剧增长、算法模型愈加复杂、应用不断延伸,这对智能算力的发展提出了新的要求。

工信部数据显示,2023年我国算力总规模达到230 EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算),智能算力比例逐步提升,规模达到了70 EFLOPS,增速超过70%。据中国电信研究院预测,到2024年底,全国算力规模将超270 EFLOPS。

尽管算力基础设施发展迅速,但在数据隐私和安全、能耗、生态合作等方面仍面临挑战,要将算力转化为生产力,还需要多重因素支撑。

其中,AI生态的建设对于智算产业发展尤为重要

一个良好的AI生态,可以吸引更多企业、研究机构和开发者参与其中,用思想的碰撞催生出新的技术和应用创新。通过整合产业链上下游资源,可以让各环节开发商协同工作,提高整个产业的运作效率,加速产业发展。

以英伟达为例,其用GeForce系列等领先的GPU硬件产品、CUDA等配套的软件工具和框架吸引了大量开发者和用户,同时与知名企业、科研机构等深度合作,提供技术支持和资源共享,构建了一个涵盖多个环节的全面生态系统,这些广泛的应用和用户基础逐渐巩固了其在智算行业中的垄断地位。

智算产业的应用涉及众多领域,需要跨领域的合作和资源共享,而现阶段,我国各个领域的标准和技术往往不统一,缺乏互操作性。同时,智算产业涉及算力提供方、应用开发方、数据提供方等多个环节参与方,如何有效管理供应链,保证各阶段的合作效率和利益平衡也是值得关注的问题。

另一边,国内的算力底层生态林立长期以来,国外芯片在市场上占据主导地位,形成了较强的市场认知和信任基础,国产芯片得不到广泛的应用,缺乏使用场景而难以形成迭代,且不同芯片厂之间缺乏统一的算力标准。这对于AI用户和开发者来说,需要花费大量的时间精力来打消算力边界,效率很低。

在大模型快速迭代发展的同时,国内外部分厂商也出现技术“套壳”、刷题刷榜等现象,带来更多行业噪音。

因此,如何克服生态薄弱的难题,将算力真正转化为高效生产力,成为智算产业发展的关键所在。

针对这一困境,北电数智董事长荆磊谈道,在生态层面上,北电数智的目标是成为“一级节点”。

不局限于传统的算力提供,北电数智正基于自身在“大算力+大模型+大数据”的全栈AI能力布局,加快推动产业生态的扩圈提质,实现政务、先进制造、交通、医疗、传媒、教育等领域场景应用落地。

例如,北电数智正协同某国家级医院,针对专项病种定制医疗大模型,开发诊疗助手应用,实现诊疗效率提升;助力某半导体龙头企业围绕供应链、设备管理等智能应用,探索定制开发工业大模型。

二、大算力+大模型+大数据,破局AI产业“无人区”

即便是发达国家也仍处于AI产业的探索期,未找到产业发展的标杆。AI产业整体处于“无人区”的状态,面临诸多困惑。

智算中心不能是简单的服务器堆砌,这会为产业的持续健康发展带来极大隐患,形成极大浪费。荆磊谈道,实际上大多数客户需要获得从芯片、模型、数据,到网络、存储等的全方位一体化技术支持。

依托重大项目牵引,北电数智已拥有“大算力+大模型+大数据”的AI全栈服务能力。

▲北京数字经济算力中心(AIDC)

大算力”,AI行业迅猛发展,面对当前国内算力的巨大缺口,北电数智通过持续不断的建设全栈AI能力,对性能各异、规格不同的国内外芯片统一管理和调度,提高国产芯片的可用性,也通过“以评促用”的方式,为国产芯片找到迭代的方向;同时通过精细化运营技术,切实推动算力成本的下降。

大模型”,技术如何转化为生产力、如何真正改善国计民生,是目前行业普遍面临的挑战。一方面北电数智通过广泛适配底座大模型来提高AI普适化,另一方面通过提供有特色政务、先进制造、交通、医疗、传媒、教育等关键行业的垂类模型,加速推动特定行业的人工智能落地。

大数据”,数据作为AI发展的重要资源,数据的充分流动和使用面临着安全与可信的挑战。北电数智通过隐私计算、区块链、分布式数据库和跨域数据控制等技术,实现数据“安全共享、可信流通”,打造可信数据空间,为政企及相关行业打通实现数据价值的路径。

AI基础设施层面,荆磊认为,具备“大算力+大模型+大数据”全栈能力的“AI工厂”,才能称为标杆级别的智算中心。

不同于过去仅仅作为存储和提供算力的“算力仓库”,“AI工厂”从单纯的算力运营,扩大到对整个AI生态的建设和支持。

北电数智正在建设的北京数字经济算力中心(AIDC),基于对异构算力的智能化调度与管理,可通过MaaS支撑AI行业大模型及上层AI应用,实现以精细化运维的方式提供高性价比算力服务,以云化方式将传统算力服务升级为集成底座大模型、行业大模型、一栈式AI工具链等配套服务的AI工厂。

AI核心产业加速层面,北电数智的智算云服务,先进计算迭代验证平台,通过对芯片全方位与主流大模型进行适配和解耦,实现对混元芯片的加速,并通过混推混训方式,提供精细化运维服务,满足不同企业算力需求。

▲在4月25日的2024中关村论坛上,北电数智的先进计算迭代验证平台上榜中关村论坛《百项新技术新产品榜单》AI版块

结语:“AI工厂”年底落成,要做国企新质生产力典范

从历史发展的角度来看,在第二次工业革命中,爱迪生之所以能够取得成功,是因为其发电厂生产的电被大家用起来了,成为了真正的生产力。在AI时代,如果大模型等技术只用来“刷榜炫技”,而不是落到实处为大家所用,也无法发挥其最大的价值。

北电数智的“AI工厂”将于今年年底落成和投入使用,这只是北电数智在AI领域发力的一个起点。我们期待其全栈AI能力能为推动智算产业的发展和应用做出更大的贡献。同时,我们也期待更多的企业和机构能够加入到智算产业的发展中来,共同推动AI技术的创新和应用,为经济社会的发展注入新的动力和活力。

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