“對于青云來說，AI時代將是一個全新的機遇，它將會帶來長達10年、比過去10年更大的市場需求和機會。”青云科技（qingcloud.com）總裁林源如是說。而在AI大模型這一輪技術進步中，支撐人工智能所需的算力自然也成為關注的焦點?；趯I算力需求的洞察，青云發(fā)布了青云AI算力服務平臺、青云AI算力云等產(chǎn)品與服務。
隨著AI大模型的發(fā)展，算力的重要性日益凸顯。以ChatGPT為例，根據(jù)相關調(diào)查數(shù)據(jù)，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days，需要7到8個投資規(guī)模為30億、計算能力為500P的數(shù)據(jù)中心才能支持其運行。值得注意的是，AI訓練任務中的算力增長速度極快，每3.5個月就會翻一倍。
在算力需求提升的同時，算力已成為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心力量?！吨袊C合算力指數(shù)（2023年）》的最新數(shù)據(jù)顯示，截至2023年6月底，我國算力總規(guī)模已經(jīng)達到了197EFLOPS，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過760萬標準機架，位列世界第二。我國算力總規(guī)模近五年年均增速近30%。
AI算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展既是機遇又是挑戰(zhàn)。
林源認為，AI和大模型是重大生產(chǎn)力的變革，在這場技術推動的市場變革中，客戶需求、算力需求、應用需求和底層架構都在發(fā)生變化。在過去十年，無論是面向C端的移動互聯(lián)網(wǎng)還是面向B端的數(shù)字化，主要基于CPU進行應用革新。然而，隨著AI的普及，幾乎所有應用都需要擁抱AI技術或被AI改造，使得GPU的需求量增加。
不僅如此，在東數(shù)西算的趨勢下，未來AI應用將在追求效率的同時，更加注重成本效益，從而推動算力從延遲低的東部沿海地區(qū)向價格更便宜的西部地區(qū)發(fā)展，未來算力分布將更加分散。此外，隨著AI和云原生技術的不斷發(fā)展，客戶業(yè)務將更加復雜，業(yè)態(tài)將更加豐富，對技術和平臺的挑戰(zhàn)也將越來越多。
尤其是在智算中心建設和運營過程中，其設計合規(guī)化如何考量，超算、智算、通算等多元算力如何做到統(tǒng)一調(diào)度，傳統(tǒng)應用、云原生應用、AI應用如何同時兼顧，如何支持異構CPU/GPU，如何提供高效網(wǎng)絡與存儲，如何實現(xiàn)高效地運維與運營等，都是需要考慮的問題?？梢哉f，智算中心建設后的運營成為關鍵挑戰(zhàn)。
基于自身經(jīng)驗與實踐，青云科技也給出相應的答案——AI算力服務平臺，并為行業(yè)提供了一份可參考的范式。青云科技產(chǎn)品經(jīng)理苗慧表示：“AI算力服務平臺作為算力中心建設運營的新模式，目的是像管理本地資源一樣，管理AI基礎設施，提供多元算力調(diào)度，提供智能化的算力調(diào)度，保證算力能快速建立起來。”
青云AI算力云是以青云為主，以生態(tài)聯(lián)合的方式，對外運營的AI算力服務。相比傳統(tǒng)模式，青云AI算力云有其一定的優(yōu)勢：從客戶的角度來看，他們需要一個完整的解決方案，包括有機房、算力、調(diào)度平臺、模型驅動、模型、Model Service和上面的應用；從供應商的角度來看，每層都需要專業(yè)的技術和長時間的積累和巨大的投入。
林源認為，在AI領域，一定會出現(xiàn)巨頭，但這些巨頭不應該是一家獨立的公司，而應該是一個一個良好的生態(tài)合作體系，需要各家公司協(xié)同合作，共同推動AI技術的進步和發(fā)展。
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