AI時代,算力有多重要?如果說,數(shù)據(jù)是AI大模型的“燃油”,那么算力就是AI大模型的“發(fā)動機”。
資料顯示,Open AI為了訓(xùn)練GPT大模型,耗盡了40TB數(shù)據(jù),每天消耗50萬千瓦時電力。據(jù)測算,OpenAI訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要的算力約為3640PFlops,耗資466萬美元。
因此,當人工智能成為全球熱點之后,各國開始了對算力的普遍狂熱追求,中國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)速度也非常驚人。在2024中國算力大會上,有關(guān)專家透露,目前全國在用算力中心機架總規(guī)模超過830萬標準機架,算力總規(guī)模達246EFlops,位居世界前列,年均增長超過30%。
目前,國內(nèi)算力依舊迅猛增長,很多機構(gòu)都在投資算力基礎(chǔ)設(shè)施。比如,中國移動宣布要在年內(nèi)完成三個萬卡集群智算中心的建設(shè),成為國內(nèi)算力網(wǎng)絡(luò)的“領(lǐng)頭羊”,爭取在人工智能時代獲取領(lǐng)先優(yōu)勢。
實際上,關(guān)于算力到底是短缺還是過剩的爭論一直存在,而增長過于快速的算力規(guī)模更是成為了行業(yè)熱議的焦點。
理論上,如果將算力作為人工智能發(fā)展的底座、經(jīng)濟社會的基礎(chǔ)設(shè)施,那么進行適度超前的建設(shè)是必須的。我們看到,不僅是中國,全世界在算力投資建設(shè)方面均迅猛增長?!吨袊C合算力指數(shù)報告(2024)》顯示,截至2023年底,全球算力基礎(chǔ)設(shè)施總規(guī)模達到910EFlops,同比增長40%。
與此同時,我們也要看到,目前算力的應(yīng)用還處在起步階段,更多的算力增長是被以ChatGPT為代表的人工智能牽引而來的,成為了芯片概念股賺錢的工具,但人工智能浪潮在經(jīng)歷了過度炒作之后正在陷入新一輪的低谷期,突破乏力期也已經(jīng)是事實。
由此來看,智算中心的建設(shè)確實應(yīng)該放緩節(jié)奏,在居高不下的成本壓力下,投資太多的算力,有可能面臨運營困局,成為企業(yè)發(fā)展的巨大包袱。但面對未來發(fā)展,放棄算力的“大干快上”,也將面臨在競爭中落伍的不確定性風險。
一方面,從供需兩端來看,算力供給與應(yīng)用存在不匹配的情況。AI算力供給緊缺的局面已有所緩解,各類計算卡價格開始貼近銷售商成本線,這說明供給端的能力在增強。而在需求端,雖然智算需求呈增長態(tài)勢,但需求趨于理性,不再像之前那樣盲目追求高算力。于是,供需兩端出現(xiàn)了不完全匹配的情況,AI專項算力、高性能算力等高端算力的缺口大,通用算力利用率低,落地投入使用的智算中心數(shù)量和機柜利用率等也不及預(yù)期。
另一方面,人工智能技術(shù)也確實在社會上帶來了應(yīng)用創(chuàng)新,目前全國在工業(yè)、教育、醫(yī)療、能源等多個領(lǐng)域的算力應(yīng)用項目已經(jīng)超過1.3萬個,云計算、元宇宙以及智慧城市建設(shè)等對算力的依賴程度持續(xù)增加,相關(guān)需求依然旺盛。根據(jù)需求特點進行針對性的算力建設(shè)依然具有戰(zhàn)略必要性。
綜上所述,算力是否過剩并沒有一個絕對的答案。在特定時期和特定領(lǐng)域,可能會出現(xiàn)算力利用率低的情況,但從長遠來看,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展,算力需求仍然將持續(xù)增長。
因此,我們需要根據(jù)具體情況來控制算力建設(shè)的節(jié)奏,并采取相應(yīng)措施來優(yōu)化算力資源配置。既要避免盲目建設(shè),又要放開戰(zhàn)略眼光。畢竟,面對人工智能的大國博弈,誰也輸不起。
*本文刊載于《通信世界》總第954期 2024年10月25日 第20期?
作者:通信行業(yè)資深分析師 馬繼華
責編/版式:王禹蓉
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