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申論|智能算力場(chǎng)景少、技術(shù)受限,上海人工智能產(chǎn)業(yè)如何破局
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-09-24 18:57:36   瀏覽:2614次  

導(dǎo)讀:劃重點(diǎn) 01上海人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入關(guān)鍵時(shí)期,面臨智能算力融合應(yīng)用場(chǎng)景的挖掘和智能算力供應(yīng)的提升。 02然而,與國外相比,上海智能算力產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)、核心硬件、應(yīng)用平臺(tái)、規(guī)模效應(yīng)等方面仍存在較大不足。 03為此,上海需開展算力基礎(chǔ)調(diào)研,摸排行業(yè)整體...

劃重點(diǎn)

01上海人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入關(guān)鍵時(shí)期,面臨智能算力融合應(yīng)用場(chǎng)景的挖掘和智能算力供應(yīng)的提升。

02然而,與國外相比,上海智能算力產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)、核心硬件、應(yīng)用平臺(tái)、規(guī)模效應(yīng)等方面仍存在較大不足。

03為此,上海需開展算力基礎(chǔ)調(diào)研,摸排行業(yè)整體需求,支持垂直應(yīng)用賦能,加強(qiáng)國產(chǎn)硬件支撐,持續(xù)推進(jìn)算力統(tǒng)籌,擴(kuò)大算力相關(guān)補(bǔ)貼覆蓋面。

以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成,僅供參考

ChatGPT帶火AIGC,全球科技巨頭紛紛入局,人工智能應(yīng)用在大模型領(lǐng)域打開新局面,推動(dòng)人工智能發(fā)展迎來“拐點(diǎn)”,在國內(nèi)更是引發(fā)“百模大戰(zhàn)”,大模型落地應(yīng)用引發(fā)算力需求呈指數(shù)級(jí)增長。智能算力是面向人工智能應(yīng)用,提供人工智能算法模型訓(xùn)練與模型運(yùn)行服務(wù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力,通常由GPU、ASIC、FPGA、NPU等各類專用芯片承擔(dān)計(jì)算工作,在人工智能場(chǎng)景應(yīng)用時(shí)具有性能更優(yōu)、能耗更低等優(yōu)點(diǎn)。

申論|智能算力場(chǎng)景少、技術(shù)受限,上海人工智能產(chǎn)業(yè)如何破局

上海張江人工智能島。 視覺中國 資料圖

當(dāng)前,上海人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入關(guān)鍵時(shí)期,把握人工智能大模型迅猛發(fā)展趨勢(shì),深入挖掘智能算力融合應(yīng)用場(chǎng)景,加速釋放智能算力資源服務(wù)潛能,提升智能算力供應(yīng),努力構(gòu)建自主創(chuàng)新架構(gòu)、滿足市場(chǎng)多元需求,面臨極佳窗口期。然而,與國外相比,上海智能算力產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)、核心硬件、應(yīng)用平臺(tái)、規(guī)模效應(yīng)等方面仍存在較大不足,期望得到充分重視。

一、上海算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展在全國居于第一梯隊(duì)中部

作為全國信息化發(fā)展的“排頭兵”,上海具有良好的算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展基矗上海市是中國除北京外IDC業(yè)務(wù)市場(chǎng)規(guī)模最大的城市。2022年上海地區(qū)IDC市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到177.6億元,年增長率11.9%。上海也是全國最重要的數(shù)據(jù)中心,近三年上海地區(qū)審批了近30個(gè)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目,截至2022年底,上海市在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模24.9萬架,擁有豐富的算力資源和服務(wù)能力,為算力供給提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)保障。

受土地、能源、勞動(dòng)力等要素成本約束,上海綜合算力發(fā)展位于全國第四。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《中國綜合算力評(píng)價(jià)白皮書(2023年)》,上海算力規(guī)模居第三,在用算力位居第一,在建算力排第四,算力質(zhì)效列第三。

上海智能算力發(fā)展走在全國前列,優(yōu)勢(shì)顯著。上海是全國最重要的智能計(jì)算中心集聚地,已初步形成“一平臺(tái)+5中心”智算中心格局,上海超級(jí)計(jì)算中心(上海市人工智能公共算力服務(wù)平臺(tái))、騰訊長三角人工智能先進(jìn)計(jì)算中心、阿里云華東智能算力中心、商湯科技人工智能計(jì)算中心、上海有孚臨港云計(jì)算數(shù)據(jù)中心等五大智算中心已逐步投產(chǎn)。

同時(shí),上海形成了較為完善的智能算力產(chǎn)業(yè)鏈。率先上線商湯的商量SenseChat、MiniMax的ABAB大模型、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的書生通用大模型,在國內(nèi)批準(zhǔn)備案的11席中占據(jù)三席,僅次于北京;發(fā)揮集成電路全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì),吸引了全國最多的智能芯片創(chuàng)新企業(yè),燧原、壁仞、天數(shù)智芯、依圖、平頭哥、地平線、黑芝麻等集群化發(fā)展,努力追趕英偉達(dá),去年以來,已推出17塊AI芯片,其中推理芯片7塊、訓(xùn)練芯片4塊、車載智能芯片3塊;還涌現(xiàn)出有孚網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)刻得、亙聰信息、圖靈智算、新致軟件等一批代表性算力服務(wù)商。2022年,上海地區(qū)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值3788.56億元,增長6.2%,各方協(xié)同合作,構(gòu)建開放共享的算力平臺(tái)和交易平臺(tái),致力于算力資源的優(yōu)化配置和高效利用,提升算力服務(wù)的質(zhì)量和水平,發(fā)展動(dòng)力十足。

二、上海智能算力發(fā)展面臨的問題與挑戰(zhàn)

1、算力賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)應(yīng)用滲透不足,應(yīng)用市場(chǎng)潛力有待激發(fā)。

一方面,大模型應(yīng)用真正落地的場(chǎng)景太少,與各實(shí)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求匹配度不高,利用率也有待提高。在市場(chǎng)推廣方面,缺乏清晰的商業(yè)模式。上海數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和日常運(yùn)營尚未形成清晰的投資回報(bào)模式及互利共贏、補(bǔ)位協(xié)同的發(fā)展路徑。算力對(duì)創(chuàng)新應(yīng)用的支撐不足,“算力+各行業(yè)”的賦能發(fā)展體系尚待推動(dòng),算力對(duì)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支撐力、對(duì)技術(shù)進(jìn)展和市場(chǎng)變化的企業(yè)服務(wù)響應(yīng)力仍需增強(qiáng)。另一方面,應(yīng)用市場(chǎng)需求量不清晰,處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的各類市場(chǎng)主體,算力應(yīng)用能力參差不齊,主動(dòng)性不強(qiáng),算力使用仍存在成本和門檻問題。加之缺乏有效的溝通對(duì)接機(jī)制,產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率低下。

2、算力技術(shù)環(huán)節(jié)對(duì)外依存度依然較高,外部技術(shù)封鎖和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)依然嚴(yán)峻。

一方面計(jì)算產(chǎn)業(yè)芯片、器件以及算法軟件等多個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)外依存度依然較高,英偉達(dá)占據(jù)國內(nèi)人工智能算力芯片80%以上的市場(chǎng)份額。另一方面,美國等發(fā)達(dá)國家對(duì)華企業(yè)技術(shù)封鎖圍堵持續(xù)升級(jí),對(duì)高端計(jì)算芯片、人工智能、超算等領(lǐng)域技術(shù)管制大面積收緊,為計(jì)算技術(shù)迭代和產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈安全帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。英偉達(dá)最先進(jìn)的A100、H100芯片無法在國內(nèi)銷售,定制版A800和H800又缺貨嚴(yán)重,涉及先進(jìn)制程技術(shù),上海壁仞科技一度被臺(tái)積電暫停代工。國產(chǎn)AI芯片在大模型推理方面表現(xiàn)相對(duì)出色,而在門檻更高的大模型訓(xùn)練方面仍無法與英偉達(dá)的通用GPU相匹敵。計(jì)算技術(shù)短板如不盡快攻克,將大大影響建設(shè)人工智能“上海高地”目標(biāo)。

3、算力資源分布分散,整合利用面臨挑戰(zhàn)。

目前,上海算力資源底數(shù)不明,使用不充分,通用算力、智能算力、超算占比不得而知;五大智算中心分布于松江、金山、臨港等地,算力分布分散,存在高效連接難題;算力異構(gòu)化程度高,統(tǒng)一管理調(diào)度難度大;算力歸屬于不同運(yùn)營方,算力交易過程中存在信任問題。

4、上海支持政策不系統(tǒng),缺乏對(duì)算力平臺(tái)的支持力度。

處于高速成長期的人工智能企業(yè)自建算力并持續(xù)投入,財(cái)力捉襟見肘,急需政府施以援手。商湯科技在2023年上半年虧損23.93億元,在參與大模型競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)還要背負(fù)52億元智能算力巨額投資,壓力陡增。目前,上海推出的“算力券”覆蓋面僅限于中小微企業(yè),對(duì)算力平臺(tái)缺乏支持措施,相比之下,北京出臺(tái)《北京市通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新伙伴計(jì)劃》支持政策更系統(tǒng),力度也更大,在保障算力資源供給方面,初步形成了以政策撮合、資金支持為抓手,匯聚優(yōu)質(zhì)算力供應(yīng)商,促進(jìn)上下游低成本、高效率開展算力合作的經(jīng)驗(yàn)舉措。

三、促進(jìn)上海智能算力發(fā)展的對(duì)策建議

1、開展算力基礎(chǔ)調(diào)研,摸排行業(yè)整體需求。

加快開展全市算力基礎(chǔ)調(diào)研,對(duì)本地算力基礎(chǔ)設(shè)施分布、算力資源輸出能力以及企業(yè)實(shí)際算力需求進(jìn)行全方位摸排,深入了解現(xiàn)階段算力資源分布和市場(chǎng)整體需求,明確全市算力資源優(yōu)勢(shì)與問題瓶頸,為后續(xù)制定針對(duì)性產(chǎn)業(yè)配套政策提供客觀依據(jù)。

在算力大調(diào)研的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步形成上海人工智能算力發(fā)展專項(xiàng)研究報(bào)告。關(guān)注大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能行業(yè)熱點(diǎn)趨勢(shì),結(jié)合本地智能算力發(fā)展基礎(chǔ),謀劃未來上海算力布局重點(diǎn),以算力為核心支撐,推動(dòng)核心軟硬件創(chuàng)新、算力一體化建設(shè)、應(yīng)用多元化拓展,助力人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。

2、支持垂直應(yīng)用賦能,充分釋放算力需求。

基于AI大模型對(duì)算力的爆發(fā)性增長需求,鼓勵(lì)圍繞細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景搭建垂直領(lǐng)域大模型,充分挖掘下游應(yīng)用對(duì)算力的潛在需求。積極推進(jìn)大模型在智慧政務(wù)、數(shù)字政府等相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用,形成垂直應(yīng)用場(chǎng)景的大模型創(chuàng)新示范。

組織開展大模型標(biāo)桿應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)選,圍繞用戶感知體驗(yàn)、場(chǎng)景賦能成效、復(fù)制推廣潛力、實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益等重點(diǎn)方向,構(gòu)建垂直應(yīng)用大模型評(píng)價(jià)機(jī)制。發(fā)布大模型應(yīng)用示范清單,引導(dǎo)制造、金融、醫(yī)療、文創(chuàng)等更多垂直行業(yè)的企業(yè)與平臺(tái)探索大模型垂直應(yīng)用,以下游驅(qū)動(dòng)算力體系建設(shè),逐步實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)于千行百業(yè)的賦能。

3、加強(qiáng)國產(chǎn)硬件支撐,推動(dòng)芯片全鏈突破。

基于上海集成電路全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展基礎(chǔ)和壁仞、燧原、沐曦、天數(shù)智芯等AI芯片企業(yè)集聚優(yōu)勢(shì),鼓勵(lì)中芯國際、華為等頭部企業(yè)與芯片設(shè)計(jì)廠商協(xié)同探索和優(yōu)化先進(jìn)制程的量產(chǎn)工藝,加快推動(dòng)算力核心硬件的國產(chǎn)化替代,破除人工智能芯片制造掣肘。

鼓勵(lì)本市算力基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同推進(jìn)芯片國產(chǎn)自主可控,出臺(tái)相關(guān)采購補(bǔ)貼政策,針對(duì)算力平臺(tái)采購本市芯片設(shè)計(jì)企業(yè)的國產(chǎn)芯片產(chǎn)品,給予一定的補(bǔ)貼支持,通過對(duì)國產(chǎn)芯片推廣和使用的支持,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游環(huán)節(jié)共同推動(dòng)國產(chǎn)芯片優(yōu)化升級(jí),逐步減少對(duì)進(jìn)口硬件的依賴,提高上海集成電路和人工智能的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

4、持續(xù)推進(jìn)算力統(tǒng)籌,加強(qiáng)各地算力協(xié)同。

加快推進(jìn)國家人工智能訓(xùn)練場(chǎng)建設(shè),依托儀電智算中心等本地智算平臺(tái),多路線探索新型架構(gòu)智算芯片研發(fā)驗(yàn)證與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化,構(gòu)建包含多元異構(gòu)芯片的智算集群建設(shè)。

加快構(gòu)建全市算力一體化調(diào)度平臺(tái),支持上海市人工智能公共算力服務(wù)平臺(tái)牽頭,協(xié)同相關(guān)算力平臺(tái)與企業(yè),統(tǒng)籌各類本地算力基礎(chǔ)設(shè)施,加強(qiáng)算力供給規(guī)模與效率。探索創(chuàng)新算力調(diào)度模式,發(fā)揮算力網(wǎng)絡(luò)連接作用,通過對(duì)算力資源狀態(tài)的實(shí)時(shí)跟蹤管理,實(shí)現(xiàn)全市算力資源的互聯(lián)互通、統(tǒng)籌分配和高效利用,進(jìn)一步加強(qiáng)上海算力資源開放服務(wù)和整體供給能力,為市場(chǎng)主體提供多元化優(yōu)質(zhì)普惠算力,保障本市大模型團(tuán)隊(duì)和AIGC企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新。

圍繞長三角一體化戰(zhàn)略,支持本市相關(guān)公共算力服務(wù)平臺(tái)開展跨區(qū)域算力合作,重點(diǎn)提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平,將對(duì)網(wǎng)絡(luò)要求不高的本地算力需求向中西部算力設(shè)施轉(zhuǎn)移,進(jìn)一步強(qiáng)化東西部算力資源協(xié)同互補(bǔ)。

5、擴(kuò)大算力相關(guān)補(bǔ)貼覆蓋面,強(qiáng)化配套資金支持。

將面向中小微企業(yè)的“AI算力券”政策向本市人工智能領(lǐng)域重點(diǎn)企業(yè)延伸,完善“AI算力券”落實(shí)細(xì)則,支持上海人工智能企業(yè)使用本地算力服務(wù)平臺(tái),助力國內(nèi)AI大模型發(fā)展。引導(dǎo)上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金、人工智能科技支撐專項(xiàng)、人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)等向智能算力領(lǐng)域適當(dāng)傾斜。支持人工智能頭部企業(yè)基于市場(chǎng)實(shí)際需求在本市建設(shè)智能算力中心,提供資金、土地和相關(guān)配套政策支持。對(duì)于已建或在建的本地智能算力中心,可圍繞智算中心運(yùn)營情況、服務(wù)賦能本地企業(yè)情況、引入產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)數(shù)量等維度,對(duì)其在上海人工智能產(chǎn)業(yè)建設(shè)所發(fā)揮的支撐作用給予相應(yīng)資金獎(jiǎng)勵(lì)。

[作者蔣媛媛系上海社會(huì)科學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)研究所副研究員,孫麗系上海人工智能研究院 數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究中心主任,唐晟凌系上海人工智能研究院資深咨詢顧問。本文系2024年度上海社會(huì)科學(xué)院重大課題《人工智能賦能新型工業(yè)化的作用機(jī)制研究》和中國社會(huì)科學(xué)院重大創(chuàng)新項(xiàng)目“科技創(chuàng)新推動(dòng)智能強(qiáng)國研究”(批準(zhǔn)號(hào):2023YZD019)的中期成果]

澎湃新聞“申論”專欄延續(xù)《東方早報(bào)上海經(jīng)濟(jì)評(píng)論》同名專欄風(fēng)格,聚焦上海命題,在細(xì)節(jié)中觀察戰(zhàn)略,在現(xiàn)實(shí)中建設(shè)理想之城。

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