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中国电子云朱国平：AI应用价值更多在于赋能传统行业

3月29日，中国电子首席科学家、中国电子云总工程师朱国平在2024北京AI（人工智能）原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会后接受了新京报贝壳财经专访。他对贝壳财经表示，为AI服务的算力基础设施，不是在传统基础上增加GPU（图形处理器），让GPU“跑起来”那么简单。GPU技术迭代速度非常快，现在仍以GPU+CPU（中央处理器）形式为主，未来还将加快发展。

“人工智能发展是一个配套的过程。模型数据愈发变得海量，如果算力能够支撑复杂模型的计算需求，模型应用也将得到深入发展。”朱国平说。

华金证券研报显示，人工智能从训练走向推理，对于算力的需求将会巨大，而且这种需求仅仅刚开始。据IDC预测，全球AI计算市场规模到2026年将达到346.6亿美元。

中国电子首席科学家、中国电子云总工程师朱国平。图/受访者供图

国产GPU芯片需要在实际应用中迭代

AI给算力提出哪些新需求？朱国平表示，传统计算以CPU为主，AI出现后计算以GPU为主，这导致算力基础设施在网络带宽、组网、存储、算力调度模式等方面都发生了变化。

以存储为例，朱国平解释称，存储以前是CPU访问存储，现在变成GPU直接访问存储。他将原因解释为：AI训练要求更快的计算速度，从而降低训练时间，这要求数据访问加速存储和输入。他表示，算力调度与数据关系变得密切也是为了满足AI训练效率要求。

他提出，AI还带来更多的安全领域的变化，“以往更多集中在平台安全以及数据安全层面，如今也要关注大模型本身的安全及其内容的合规性。”他认为，基于云原生和AI原生打造的新质算力基础设施相对安全，审查数据访问也能给内容安全提供一定保证。

“国产算力归根结底还是芯片生产和制造能力问题。”朱国平说。他认为，芯片制造产业链得到发展，大部分问题都将迎刃而解。

他表示，GPU芯片并非刚生产出来就是成熟稳定的，需要在实际使用过程中发现和解决问题，例如应用到国产大模型中去发现需要优化的指标，不断迭代，才能够继续大批量生产和使用。“英伟达的成熟芯片也是一代代发展过来的，国产芯片也需要经历这样的过程。”

此外，他认为，国产GPU的软件生态对国产算力发展也有所限制。

“国产GPU芯片还处于初期阶段，大多数机构芯片的实际使用规模有限。”朱国平说。同时他表示，国内芯片生产制造能力总体来看仍有所突破，例如华为的手机、GPU芯片，“生产突破也需要时间积累”。

算力解决能耗问题将降 低成本

3月29日，北京亦庄宣布点亮3000P规模的人工智能公共算力平台，中国电子云是该项目总集成方。据《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，北京还将加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心。

“算力设施3分靠建设，7分靠运营”，如何更好运营上述算力设施？朱国平认为，首先需要找到本地算力需求方。其次需要算力设施提供良好的软件生态，让应用很快“跑起来”，模型能够快速投入工作。

“第三需要提升算力内部利用率。”朱国平表示，不同应用使用同一GPU时，会进行统一分割，剩下部分一旦没有利用起来就会出现浪费，“例如按照每个应用1/10来分割，最后可能剩下1/10，此时出现另一个需要1/5的新应用，这1/10就无法使用。”

此外，他认为提高算力基础设施运营效率还需要降低算力能源消耗。如何促进算力能源消耗问题解决？朱国平表示，首先需要更多清洁能源，其次是通过技术途径提升能源利用率，例如液冷这一冷却技术。

“解决算力能源消耗问题，同时也能降低AI或算力成本。”朱国平说。他认为，发展京津冀等区域算力集群的原因之一也是解决算力能源消耗问题。

2023年5月，北京市发布《促进通用人工智能创新发展的若干措施》，从组织商业算力、新增算力基础设施建设、建设统一的多云算力调度平台三个方面对北京算力资源统筹供给能力提出要求。

同年10月，北京经信局印发《人工智能算力券实施方案（2023—2025年）》，为北京大模型企业提供算力补贴支持。2024年3月29日，北京亦庄发布《北京经济技术开发区关于加快打造AI原生产业创新高地的若干政策》，表示每年发放1亿元算力券，为人工智能企业大模型应用研发提供充足算力支持。另外还将每年发放1亿元模型券，对购买技术自主可控基座大模型的企业予以补贴。

对于政策支持，朱国平表示，它们让AI创业公司能够以相对普惠的方式获得算力资源，促进AI企业研发出促进行业发展的杀手级应用。“不是每个AI创业公司，都有能力维护算力这一复杂的基础设施。”

他认为，AI的应用价值更多在于改造传统行业，提升传统行业效率，促进传统行业整体发展，“就像互联网一样，只是生成图片或视频的技术没有完全解放人的生产力”。

据朱国平观察，AI与医疗、教育、军事等垂直领域的结合刚起步，成熟发展仍需要一个过程。“智能算力产业最终还是需要先把产业发展起来。”

新京报贝壳财经记者韦英姿

编辑韦博雅

校对卢茜

“云计算”是什么？它到底有什么用？

近年来，“云计算”(英文cloud computing)的概念在科技界，尤其是电子圈非常火爆；云计算已经成为当今的热词，同时也日益成为新时代科技的象征。那么，云计算是什么？它到底有什么用呢? 下面就简要地回答这些问题。

云计算(图片源自网络)

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算 。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

可以说，云计算是一种基于网络“云”的超级计算模式；在远程的数据中心里，成千上万台计算机和服务器连接成一片运算云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力就可以模拟核爆炸、预测气候变化、分析市场发展趋势等。用户通过计算机、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算具有很强的扩展性和刚需性，可以为用户提供一种全新的体验，云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起。因此，用户可以通过网络获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制；另外，云计算还具有高灵活性、高性比等能力，其优势与特点如下：

1．虚拟化技术： 虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种，它突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点；虚拟化是云计算系统中的一种基础技术，可以说当前一个云计算服务必定是构建在虚拟化的基础上的。

2．动态可扩展： 云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3．按需部署： 云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源；云计算可以满足爆发性的算力需求，如特殊时期远程办公，又如微博各类明星事件，再如彼此之间的无缝通信等。

4．灵活性高： 云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算；这一优势可以大幅缩短准备时间，让工作能够更为迅速的展开。

5．可靠性高： 因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算；倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。

6．性价比高： 将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。

7．可扩展性： 用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单快捷的将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。用户还可以通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。

其实，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念；云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。云计算是继互联网、计算机后在信息时代又一种革新，它将对互联网应用、产品应用模式和IT产品开发方向产生影响，未来的时代很可能是云计算的时代。

云计算是一种崭新的计算模式，它跟当下火热的量子计算一样，都是科学研究的基本工具。正如中国著名学者周海中先生曾经所言：“计算不仅是数学的基础技能，而且是整个科学的基本工具。”可以说，云计算是一种崭新的且有用的工具，它将在科技领域发挥越来越重要的作用。毫无疑问，作为一种新型计算模式，云计算未来发展前途无量。

文/蔡婷（作者单位：香港理工大学工程学院）