電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）近年來，AIGC技術(shù)的火爆，代表著AI正在從感知理解世界向生成創(chuàng)造世界躍遷。在近日舉辦的全球人工智能算力論壇上，寶德計算信創(chuàng)BU副總裁鄧克武談到，AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新正在加速，預(yù)計到2030年市場規(guī)模會到達萬億。然而隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，算力也成為了制約AI大模型應(yīng)用普及的關(guān)鍵因素。

大模型重塑產(chǎn)業(yè)格局

在鄧克武看來，AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展預(yù)計將會經(jīng)歷三個階段。第一個階段是2023年到2025年，屬于培育摸索期，該階段主要以遵循指令性加工和拼接式為主，例如，播報類（語音合成的電子書）、數(shù)字人（支持多種類型任務(wù)的數(shù)字人）、營銷推廣等。

第二個階段是2025年到2027年，這個時期會是AIGC的應(yīng)用蓬勃期，該階段主要以人機聯(lián)合共創(chuàng)的模式為主，例如，各種類型的生成任務(wù)，以AI生成為基礎(chǔ)進行迭代；行業(yè)生態(tài)完善，底層大模型對外開發(fā)。

第三階段是2028年以后，這個時期為AIGC增長期，到這個時候，產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完善，商業(yè)化場景持續(xù)拓展拓深，深入變革各行業(yè)，預(yù)計2030年市場規(guī)模超萬億。

鄧克武認為，大模型將重構(gòu)人工智能生產(chǎn)范式。他還提到“人工智能行業(yè)的二八定律”，即進入大模型時代，未來軟件80% 的價值將由AI大模型提供，剩余20% 會由提示工程和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)開發(fā)組成。

同時，他認為，MaaS將重構(gòu)商業(yè)化生態(tài)，大模型“訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施-底層技術(shù)-基礎(chǔ)應(yīng)用-垂直應(yīng)用”發(fā)展路線逐漸清晰。MaaS，即Model as a Service，模型即服務(wù)，能夠降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻，重構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化結(jié)構(gòu)生態(tài)，激發(fā)新的產(chǎn)業(yè)鏈分工和商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)。MaaS將可能成為未來大模型的主流商業(yè)模式。



隨著大模型的發(fā)展，其應(yīng)用也會逐步拓展，從初期To C現(xiàn)象級應(yīng)用向通用To B應(yīng)用，再向場景化To B應(yīng)用發(fā)展。當(dāng)然，這個過程也面臨不同的挑戰(zhàn)，To C應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于用戶商業(yè)付費挑戰(zhàn)大：使用門檻較低，用戶量大且接受度高，落地及成長速度快，但客戶付費意愿偏低，商業(yè)閉環(huán)挑戰(zhàn)大。To B應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于和行業(yè)數(shù)據(jù)&應(yīng)用的深度融合：行業(yè)數(shù)據(jù)積累、模型調(diào)測和行業(yè)應(yīng)用集成均需要時間，但客戶付費能力強，未來增長及盈利空間廣闊。



算力集群化發(fā)展是必然趨勢

目前，國內(nèi)已有超100+企業(yè)在戰(zhàn)略布局大模型機會。對于企業(yè)來說，需要準(zhǔn)備迎接產(chǎn)業(yè)變革，構(gòu)筑新的競爭優(yōu)勢。如何做呢？其一，對內(nèi)提升自身業(yè)務(wù)效率與感知，即與自身行業(yè)、業(yè)務(wù)特點和需求等深度結(jié)合；其二，面向中小企業(yè)提供AI模型服務(wù)，通過API/三方插件吸引更多應(yīng)用及數(shù)據(jù)，通過提供模型開發(fā)服務(wù)，深度切入行業(yè)，掌握行業(yè)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)；其三，面向AI創(chuàng)業(yè)者/企業(yè)提供算力服務(wù)，滿足企業(yè)AI算力需求，構(gòu)筑數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施格局。

算力方面，大算力集群是業(yè)界廠家AI模型開發(fā)的共同選擇，如騰訊數(shù)萬卡規(guī)模的星星海AI集群，阿里巴巴12EFLOPS的靈駿AI集群，百度4EFLOPS 百舸AI集群，商湯3.7EFLOPS AIDC集群，華為數(shù)萬卡規(guī)模昇騰AI集群等。

在鄧克武看來，大模型對算力的需求將指數(shù)級增長，AI算力將從單機走向集群時代。據(jù)鄧克武介紹，大模型算力需求每兩年以750倍增長，而硬件算力供給每兩年僅增長3倍。比如，從ResNet-50（2500萬參數(shù)），到GPT-1（1.7億參數(shù)），再到GPT-4（萬億級參數(shù)），計算需求需要十倍，到千倍的增長，存儲需求經(jīng)歷百倍，到千倍的增長。AI算力和數(shù)據(jù)中心集群發(fā)展，可以加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。



寶德計算作為中國領(lǐng)先的計算產(chǎn)品方案提供商，構(gòu)建了自強昇騰高密算力平臺，以支撐大模型系統(tǒng)工程建設(shè)。在上述論壇上，鄧克武詳細介紹了公司的兩款服務(wù)器：PR420KI G2訓(xùn)練服務(wù)器和PR410EI 訓(xùn)練服務(wù)器。

PR420KI G2訓(xùn)練服務(wù)器CPU采用了4顆鯤鵬920處理器，NPU采用了8顆昇騰910，節(jié)點內(nèi)互聯(lián)采用HCCS Full mesh互聯(lián)高速網(wǎng)絡(luò)；PR410EI 訓(xùn)練服務(wù)器CPU采用2顆第四代Intel至強可拓展處理器Sapphire Rapids，NPU采用8顆昇騰910，節(jié)點內(nèi)互聯(lián)采用HCCS Full mesh互聯(lián)高速網(wǎng)絡(luò)。

同時，他還介紹了公司的Pod集群組網(wǎng)，以256臺訓(xùn)練服務(wù)器為例，共計2048顆Ascned910芯片。分成16組，每組16臺服務(wù)器，里面放置一個完整的模型，每組之間采用數(shù)據(jù)并行；每組16臺服務(wù)器，采用模型并行，每臺服務(wù)器放1/16的模型。



據(jù)鄧克武介紹，寶德面向多種大模型部署方式，還構(gòu)建了差異化解決方案。此外，公司聯(lián)合生態(tài)伙伴不斷深化合作，成功實踐了100多個AI項目，涵蓋了電力、安平、教育、金融、互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等行業(yè)，寶德將繼續(xù)探索更多行業(yè)和細分領(lǐng)域智能化實踐，共同加速AI行業(yè)智能化升級和落地。

寫在最后

經(jīng)過一年多時間的發(fā)展，大模型商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)成為業(yè)界探索的焦點，并且已經(jīng)進展明顯。與此同時，隨著大模型訓(xùn)練和部署的持續(xù)加速，這對算力的需求也會大幅增長。為了滿足大模型訓(xùn)練和部署需求，集群成為廠家模型開發(fā)的共同選擇。而能夠為各種大模型部署提供算力支持的企業(yè)也必然會乘風(fēng)而起。