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产业互联网|8万亿中国AI算力产业，面临哪些机遇与挑战？

产业互联网|8万亿中国AI算力产业，面临哪些机遇与挑战？
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 （图片来源：美国麻省理工学院MIT官网）
“算力是数字经济的第一生产力 。”2022年7月29日 ， 在中国首届算力大会商汤科技分论坛上 ， 山东中美数字媒体国际合作研究中心主任高珊珊直言 ， 人工智能（AI）时代下 ， 算力基础设施正在不断改变金融、医药、数据中心等产业 。
根据中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）最新发布的算力数据报告显示 ， 2021年 ， 中国算力核心产业规模达1.5万亿元人民币 ， 关联产业规模超过8万亿元 。同时截至2022年6月底 ， 中国算力总规模居全球第二 。
不过 ， 作为AI技术三要素（数据、算力、算法）之一 ， 中国算力产业依然面临需求碎片化、基础软件生态和配套芯片不强、传输能力不足、无效算力增多、人才紧缺、难互通协同等诸多挑战 。
中国工程院院士王恩东表示 ， 中国算力产业未来要加强顶层规划 ， 规范产业发展 ， 不能“躺平” ， 更要避免一哄而上、低水平重复的问题 。
今年算力大会商汤分论坛的圆桌对话上 ， 包括山东淄博大数据局、AI 软件企业商汤科技、研究机构赛迪顾问、国产GPU芯片厂商沐曦四方 ， 围绕目前中国 AI 算力产业在技术与应用方面所面临的机遇与挑战展开讨论 。
算力到底能发挥什么作用？中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》报告显示 ， 算力投入能显著提升经济价值：每1元的算力投入 ， 可以带动3-4元的GDP（国内生产总值）经济产出 ， 实现经济增长的倍增效应 。
因此 ， AI 算力已经成为中国数字经济发展的主要增量 ， 也是数字经济时代的基础 。
上海商汤科技开发有限公司副总经理杨松表示 ， 新一轮算力有三个特点：一是集约化建设来减少高能耗；二是应用场景化变多 ， 导致 AI 算力需求不同；三是数据与算力安全不断被关注 ， 整个基础设施是否能保证使用的算力安全、数据安全 。
赛迪顾问人工智能产业研究中心常务副总经理邹德宝指出 ， 在 AI 引领的数字经济时代下 ， 数据代表基础物料和资料；算法是一种生产关系 ， 通过什么样的关系来处理数据 ， 又通过一些技术能力来赋能实体经济发展；而算力 ， 要高于数据和算法 。
邹德宝认为 ， 算力代表的是新型的生产力 。“谁拥有了未来数字经济产业发展的算力 ， 就拥有了未来能够引领数字经济产业发展的最终权力 。”
“过去我们谈一些算力、信息化建设的运行机制 ， 可能聚焦于互联网、基础设施以及软件系统等层面；现阶段 AI 算力应用从To C（消费）端 ， 向To B（企业）端、To G（政府）端转换 ， 场景更加多元 ， 需要的数据资源更丰富 ， 需要的算力能力更突出；未来在高算力的强度下 ， 需要同时具备及时响应 ， 以及不同行业的个性化数据分析整理和应用能力 。”邹德宝表示 。
算力提升能对生活带来什么变化？2022中国算力大会上 ， 商汤科技联合创始人、AI大装置事业群总裁杨帆披露 ， 在上海西岸集团这一应用案例中 ， 基于商汤提供的技术能力 ， AI 模型能持续检测区域内超过6800个商业资产 ， 包括树木、路灯、步道及其他设施 。
截止2021年6月 ， 利用商汤AI技术使得上海西岸集团每月处理约200项工作指令 ， 其中98%以上可以在20分钟内解决 ， 大幅提升居民和游客的安全及体验 。
实际上 ， 算力对于下游应用改变是显而易见的 。山东淄博大数据局副局长陈伟表示 ， AI 算力能推进智慧城市建设与管理、智慧医疗等场景应用 。“淄博市是一个工业城市 ， 目前淄博在推进新材料、智能装备、新医药、电子信息‘四强’产业 ， 很多场景希望有 AI 算力的助力与提升 。”
杨松表示 ， 从算力需求调度来说 ， 随着 AI 大模型参数变大 ， 对于底层大规模算力需求也会增强 。基于原创 AI 技术能力和算力集群系统 ， 商汤能将并行计算效率从40% 提升至90% 。“这为下游客户实现了成本的节省 ， 能效的提升 ， 并让算力能够按需使用 。”
中国工程院院士邬贺铨曾指出 ， 随着整个社会加速数字化转型 ， 算力正扮演着日益重要的角色 。在新型数据中心、“东数西算”以及行业数字化转型等领域场景中 ， 算力将对我们的生活带来质的提升 。
AI 算力应用面临哪些挑战？在杨松看来 ， 目前 AI 算力基础设施面临两个挑战：一是 AI 技术在传统产业场景应用矛盾与人才培养机制不足 ， 二是 AI 技术应用门槛太高 。
杨松表示 ， “对于 AI 企业来说 ， 其实并不会对工业垂直产业很了解 ， 可能优势更多在核心 AI 技术上 。而站在产业角度来看 ， 因为 AI 技术属于新兴产业 ， 大家对于其如何解决具体问题也不是很了解 。这种情况下 ， 双方就会产生一定的分歧 。我认为短期来看 ， 大家一起坐下来 ， 针对特定的场景深入了解 ， 一起找出 AI 技术能够解决的短期、具体场景需求；长期来看 ， 通过全体系的人才培养的机制 ， 提升对于AI的人才培养 ， 让传统企业人员更懂 AI 技术的重要性 。”
另一方面 ， 杨松希望不断降低 AI 技术落地门槛 ， 实现 AI 技术在更多行业的大规模落地应用 。
沐曦联合创始人、CMO（首席营销官）孙尔俊则表示 ， 由于整个算力基础设施的科技含量很高 ， 需要（AI、芯片）企业放低身段 ， 下沉下来到传统垂直产业中去 ， 利用长期的人才培养以及算力中心的不断落地应用 ， 实现产业升级 。
邹德宝认为 ， 目前算力中心所布局的空间区域不够 ， 数据资产难打通 ， 以及计算能力应用内容不足 ， 是现阶段 AI 算力应用挑战 。在他看来 ， 未来的算力中心不是针对于某个行业、企业或客户来定义 ， 而是聚焦于全国性的产业协同 。
【产业互联网|8万亿中国AI算力产业，面临哪些机遇与挑战？】据悉 ， 2022中国算力大会上 ， 商汤科技宣布 ， 与山东淄博共建中国北方AI算力创新中心 。钛媒体App了解到 ， 目前商汤 AI 算力中心已经在青岛西海岸 AI 医疗服务平台、青岛市教育局、菏泽市城市管理局（智慧道路）等应用案例中实现了技术落地 。（本文首发钛媒体App ， 作者｜林志佳）

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