“當(dāng)我們?cè)谡勊懔Φ臅r(shí)候，必須要想好算力到底能夠給我們帶來什么價(jià)值，怎樣讓人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施去發(fā)揮更好的應(yīng)用能力。”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、AI大裝置事業(yè)群總裁楊帆在2022中國(guó)算力大會(huì)上說。

7月30日，2022中國(guó)算力大會(huì)正式召開，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、AI大裝置事業(yè)群總裁楊帆與山東省副省長(zhǎng)凌文，郭桂蓉、劉韻潔等多位中國(guó)工程院院士，以及來自華為、螞蟻集團(tuán)、國(guó)家超算濟(jì)南中心等多位行業(yè)領(lǐng)袖和專家共同出席大會(huì)主論壇，并發(fā)表題為《人工智能基礎(chǔ)設(shè)施：產(chǎn)業(yè)發(fā)展新引擎》主題演講。

大會(huì)還隆重發(fā)布了“2022中國(guó)算力賦能優(yōu)秀案例”，商湯科技人工智能計(jì)算中心成功入選。

本文為楊帆演講內(nèi)容梳理。

AI有望成為突破科學(xué)進(jìn)步的重要工具

在人類發(fā)展的最近三五十年中，雖然信息化產(chǎn)業(yè)、信息化技術(shù)一直保持高速發(fā)展，但基礎(chǔ)科學(xué)的突破確實(shí)相對(duì)較少的。

如果這樣的趨勢(shì)一直持續(xù)，整個(gè)世界就會(huì)進(jìn)入存量的博弈，帶來非常大的挑戰(zhàn)。

一直以來，人類認(rèn)知世界有兩種認(rèn)知范式：第一范式是歸納，即基于現(xiàn)象做總結(jié)；第二范式是演繹，即基于公式做推理。

近幾年，我們通過計(jì)算機(jī)做大數(shù)據(jù)、仿真模擬，恰恰類比的就是歸納和推理，或者也可稱之為第三范式或者第四范式。

但是拋開一般性的認(rèn)知，回看人類歷史上的科技進(jìn)步，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多跨時(shí)代的重大突破，其實(shí)都來自偶然事件，比如廣義相對(duì)論、牛頓第一定律等等——我們把它稱為“天才的腦洞”。

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不妨聯(lián)想——如果機(jī)器能夠做出類似的猜想，就可以幫助我們推動(dòng)整個(gè)科學(xué)體系的進(jìn)步。事實(shí)上，近兩年，業(yè)界已經(jīng)開始大量的用人工智能去驅(qū)動(dòng)各個(gè)不同領(lǐng)域、不同學(xué)科的科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，并紛紛取得了非常顯著的突破性成果。

在未來，人工智能有可能成為幫助人類突破科學(xué)技術(shù)進(jìn)步認(rèn)知障礙或認(rèn)知邊界的一個(gè)重要的工具。

這種工具對(duì)算力的需求非常龐大，且增速非常之快。有報(bào)告統(tǒng)計(jì)，每三四個(gè)月，業(yè)界最復(fù)雜的AI模型對(duì)算力的需求就會(huì)翻倍，在過去六年，已經(jīng)翻了幾十萬倍。

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今天推動(dòng)AI能力提升很重要的工具和手段“人工智能大模型”，其參數(shù)數(shù)量也呈現(xiàn)極其高速的非線性增長(zhǎng)，背后同樣需要超大規(guī)模的算力支撐。

算力、算法、數(shù)據(jù)三位一體

最近兩年，國(guó)際上很多科技巨頭紛紛斥巨資建設(shè)人工智能計(jì)算中心，比如Facebook、特斯拉等等；國(guó)內(nèi)的很多政府、企業(yè)以及平臺(tái)公司，也在建設(shè)新一代人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，比如在智能駕駛、元宇宙等前沿領(lǐng)域開拓布局。

如何理解人工智能基礎(chǔ)設(shè)施？從AI的三要素來看，算力是生產(chǎn)力，算法是生產(chǎn)關(guān)系，數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料。但是，算力和它最后產(chǎn)生的應(yīng)用、價(jià)值，和它所需要消耗的資源、數(shù)據(jù)其實(shí)是密不可分的，是三位一體的。

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在算力層面，如果建設(shè)的算力不能夠被有效利用，或者用了之后無法產(chǎn)生價(jià)值，不能給技術(shù)帶來進(jìn)步，給社會(huì)帶來更好的改變，它就是沒有意義的、無效的。

當(dāng)我們?cè)谡勊懔Φ臅r(shí)候，必須要想好算力到底能夠給我們帶來什么價(jià)值，怎樣讓人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施去發(fā)揮更好的應(yīng)用能力。

事實(shí)上，算力在今天仍存在諸多痛點(diǎn)。包括不限于大量國(guó)產(chǎn)芯片的異構(gòu)計(jì)算；大數(shù)據(jù)、大模型、大算法對(duì)于集群的彈性的規(guī)模化利用。

在算法層面，隨著人工智能的發(fā)展步入深水區(qū)，將會(huì)面臨的一個(gè)很大的挑戰(zhàn)：今天的AI解決一個(gè)問題，自身所花費(fèi)的成本和代價(jià)，可能比帶來的好處還要大。

如果需要用更昂貴的手段去解決問題，那么它最終就很難真正的商業(yè)化，很難在產(chǎn)業(yè)上帶來巨大的價(jià)值。

如何讓算法生產(chǎn)的成本指數(shù)級(jí)下降，讓整個(gè)模型的生產(chǎn)效率更高、所需時(shí)間更少、對(duì)數(shù)據(jù)的依賴更低，都是需要去面對(duì)的問題。

在數(shù)據(jù)層面，數(shù)據(jù)孤島的問題在很多行業(yè)還是大量存在。企業(yè)、單位自身的數(shù)據(jù)很多都是片面的、不完整的，如何讓這些數(shù)據(jù)匯聚到一起發(fā)揮作用，并在用戶隱私安全保護(hù)方面實(shí)現(xiàn)平衡？

數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料，卻比傳統(tǒng)的生產(chǎn)資料比如土地、石油的復(fù)雜度更高，形態(tài)也非常多樣。如何才能讓它形成全鏈條的能力？

面對(duì)上述這些問題，SenseCore商湯AI大裝置就是商湯給出的答案。

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這個(gè)答案可能不是完美的，業(yè)界也有很多同仁在持續(xù)探索不同的方案，但是大家都走在一個(gè)共同的道路上。

歸根結(jié)底，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵，還在于如何通過新的技術(shù)、新的手段和新的機(jī)制，去解決AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步往前發(fā)展所面臨的問題。

打通算力創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)價(jià)值閉環(huán)

在上海臨港，商湯興建的人工智能計(jì)算中心AIDC今年開始投運(yùn)，擁有3740P的峰值算力，是目前全亞洲最大的人工智能計(jì)算中心之一。目前，很多區(qū)域的AI計(jì)算中心只有起步100P、長(zhǎng)期規(guī)劃300~1000P的規(guī)模。

如此巨大的優(yōu)勢(shì)，得益于商湯過去豐富的行業(yè)積累。

未來的AI產(chǎn)業(yè)無論是對(duì)于算力、數(shù)據(jù)、算法，都會(huì)有很大的需求和空間。而最重要的，就是當(dāng)我們有了更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施后，到底能夠給各個(gè)行業(yè)的用戶和客戶，創(chuàng)造什么樣的價(jià)值。

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以智慧城市為例，今天整個(gè)城市級(jí)的服務(wù)和綜合治理，可以通過大量的視頻處理和分析，更加自動(dòng)化的完成。這需要更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施、更好的算力。

在智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、智慧交通領(lǐng)域，整個(gè)行業(yè)也對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于算力的應(yīng)用，持續(xù)提出高標(biāo)準(zhǔn)和要求。

在科研領(lǐng)域，商湯AIDC正與國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（上海），以及山東的高校，持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)教融合，利用 AI去幫助技術(shù)的推動(dòng)和完善。

在AR、VR領(lǐng)域，虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)對(duì)于算力的消耗也是非常之巨大的。如何通過算力的使用，給我們的日常生活、線下商業(yè)零售、消費(fèi)娛樂等帶來全新體驗(yàn)，都是商湯探索的方向。

AIDC在山東也落地了諸多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，包括智慧園區(qū)、智能遙感、智慧醫(yī)療、智慧教育等等，培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)。

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在我們看來，算力是很重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，未來我們將持續(xù)通過技術(shù)的進(jìn)步和制度的完善，建設(shè)更好、更新、更具質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施，并由此為整個(gè)行業(yè)、生產(chǎn)生活、科技進(jìn)步提供更多有價(jià)值的軟件和應(yīng)用服務(wù)。

只有這樣，才能讓算力的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步形成一個(gè)閉環(huán)，帶來可持續(xù)的效益?！　?/p>