AI面临“算力荒”创新举措助力加快释放数字红利
在中国市场销售的A800芯片价格出现了大幅上涨,不到两周时间就上涨两三成超过了10万元/片,即便如此还供不应求。
是AI算力的“心脏”。价格暴涨的背后,是本不富裕的AI算力随着眼下“百模大战”的兴起更是雪上加霜。
算法、算力和数据并称为大模型的三大基石。本届WAIC上,毕马威和联想集团联手发布的《普慧算力开启新计算时代》报告显示,以构建GPT-3为例,OpenAI数据显示,满足GPT-3算力需求至少要上万颗GPU A100,一次模型训练成本超过1200万美元,这还不包括模型推理成本和后续升级所需的训练成本。大模型浪潮推动AI算力需求爆发式增长,买不到AI芯片的企业和研究机构嗷嗷待哺,买到了也不得不被架在火上烤。
如何破解算力荒?国产GPU芯片自研替代被认为是根本路径。与此同时,2022年2月我国全面启动“东数西算”工程,通过全国一体化的数据中心布局建设,扩大算力设施规模,提高算力使用效率,实现全国算力的规模化和集约化发展。
不过,这两条路应该说是中长期之策,无论是研发突破还是布局建设,都需要时间。短期来说,如何让更多的企业和研究机构获得低成本的优质便捷算力?尤其是大模型在各行各业加快落地应用离不开中小企业,而算力是中小企业眼下奔向大模型的蕞大“堵点”。
时不待人,在笔者看来,各地相关部门应该充分发挥战略性新兴产业发展中的引导者、支持者角色,积极研究出台创新举措,加快推动“算力普惠”,释放数字红利。事实上,也已经有不少城市开始行动起来。
一方面,打造城市级AI算力平台,统一算力调度和交易,充分利用算力资源减少闲置,降低企业算力成本。目前几大超一线城市已经跑在前头,今年5月底,深圳就提出要建设城市级算力统筹调度平台,实现“算力一网化、统筹一体化、调度一站式”。上海依托市人工智能公共算力服务平台实现算力调度,探索建设算力交易中心。针对弹性算力需求,北京亦已提出建设统一的多云算力调度平台。
另一方面,通过多样化的财政补贴等政策缓解企业资金压力。譬如,成都、上海等地已率先宣布发放“算力券”,其中成都目前的发放总额为每年千万元,上海则蕞高按算力租用合同费用的20%进行支持。近日,有消息称,北京亦在筹划出台相关政策,支持基于大模型落地应用场景的中小企业获取多元化、低成本的优质算力,算力价格可能是市场价格的五六折左右。
当前,大模型在各行各业应用正处于0到1的阶段,加快算力普惠,给更多企业和研究机构一个“支点”,或许我们很快就会迎来那个关键的突破点,真正踏入新世界的大门。

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