随着通用人工智能的快速发展,多地密集发布人工智能利好政策。
作为国内AI产业发展第一梯队城市,近日北京、上海、深圳接连发布政策文件支持人工智能产业。
上海新兴信息通信技术应用研究院首席专家贺仁龙对第一财经记者表示,三地人工智能政策的发布,也将加速以AIGC等人工智能技术为主的数字经济发展,“一线城市存在不少AIGC需求,重点行业企业纷纷布局AIGC,而发展AI算力成本高企,这些政策补贴也能进一步降低AIGC的应用成本。”
大模型研发京粤浙沪居前列
据中国信通院测算,2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元,同比增长18%。根据科技部新一代人工智能发展研究中心日前发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》(下称《报告》),国内已有超过半数的大模型实现开源,北京、广东、上海在开源数量和影响力上均排名前三。
率先发布AI产业政策的北京、深圳、上海,重点聚焦在哪些领域?
《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》,提出在强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施六大方面提出了建设方案。
上海发布的《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》,提出鼓励民间资本投资新型基础设施。延长新型基础设施项目贴息政策执行期限至2027年底,提供最高1.5个百分点的利息补贴。充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用,支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。
北京则是连发两项重磅政策促进人工智能行业发展:一是《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》,二是《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》。其中《实施方案》提出,到2025年,北京市人工智能技术创新与产业发展进入新阶段。人工智能核心产业规模达到3000亿元,持续保持10%以上增长,辐射产业规模超过1万亿元。《若干措施》则围绕算力、数据、模型、场景和监管五大方面提出了21条具体措施。
而根据《报告》,中国研发的大模型数量目前排名全球第二,仅次于美国;从国内大模型区域分布来看,北京、广东、浙江、上海处于第一梯队。《报告》编写团队负责人,中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘在《报告》发布当天表示,从全球已发布的大模型分布来看,中国和美国大幅领先,超过全球总数的80%。美国近年来一直排名第一,中国从2020年起进入快速发展期,目前与美国保持同步增长态势。
《报告》称,我国14个省市和地区在开展大模型研发,第一梯队是北京、广东、浙江、上海;北京的大模型最多,已发布38个。从模型领域发布来看,自然语言处理是最为活跃的领域,其次是多模态领域,在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。从研发主体发布来看,高校、科研机构、企业等创新主体都在积极研发大模型,但学术界与产业界的联合研发案例较少。
“国内已有超过半数的大模型实现开源,北京、广东、上海在开源数量和影响力上均排名前三。高校和科研机构是开源主力,清华大学的ChatGLM-6B、复旦大学的MOSS、百度的文心系列大模型在开源影响力上位居前三。”报告的开源影响力地图显示。
关键还是算力
ChatGPT等生成式人工智能的发展,对算力需求也水涨船高。
作为推动数字经济发展的核心力量,全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。据中国信通院测算,算力每投入1元,将带动3~4元的经济产出。2021年,我国算力产业规模达到2.6万亿元,直接和间接分别带动经济总产出2.2万亿和8.2万亿元。
《数字中国建设整体布局规划》提出,系统优化算力基础设施布局,促进东西部算力高效互补和协同联动,引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。
中国信通院云计算与大数据研究所副总工程师郭亮对第一财经表示,当前,全球数字经济深入发展,数字化转型持续加快,在算力应用需求驱动下,算力设施形态不断演进、技术加速提升、服务演进优化。在算力形态方面,多超算互联,构建全国一体化的超算基础设施,成为应对海量计算的必然;在算力技术方面,超高带宽确定通信、异构算力统一互联、跨域资源高效调度等是推动超算互联网建设的基础;在算力服务方面,产业生态培育、商业模式探索是一体化算力平台运营的关键。
就在6月5日举行的“算力创新发展高峰论坛”上,“全国一体化算力算网调度平台(1.0版)”发布。该平台汇聚通用算力、智能算力、高性能算力、边缘算力等多元算力资源,针对通用、智算、超算等不同客户的不同需求,设计异构资源池调度引擎,实现不同厂商的异构资源池的算力动态感知与作业智能分发调度。不仅能促进东部数字经济产业链向西部延伸拓展,同时将推动算力资源的精准配置和按需获取,降低算力能源消耗。
“全国一体化算力算网调度平台旨在落地国家东数西算战略,通过‘三跨四互联’解决算力可管可控可调度的问题。”中国电信科技委副主任、科技创新部总经理王桂荣说。
而地方在算力布局上,以上海为例,近日就印发了《上海市推进算力资源统一调度指导意见》,提出开展全市算力基础设施及算力资源输出能力排摸,形成算力清单。上海临港于6月2日也发布了《临港新片区加快构建算力产业生态行动方案》,提出到2025年,新片区将形成以智算算力为主、基础算力和超算算力协同的多元算力供给体系。打造具有全国影响力的算力产业集聚区,建设一批算力示范应用标杆场景。同日,还成立了临港新片区智能算力产业联盟。
“临港商汤AIDC已接入了市人工智能公共算力服务平台,助力平台发展。希望各电信运营商结合临港网络特点,积极建设极速算力承载网,助力实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及,推动算力成为像水电一样的公共服务。”上海市经信委副主任汤文侃说。
商汤科技董事长兼CEO徐立表示,算力是新时代的能源,某种程度上,算力决定了市场的竞争力。在AI大模型时代,模型参数量将以指数级速率提升,而数据量随着多模态的引入也将大规模增长,由此带来了对算力需求的剧增。
贺仁龙补充解释,AIGC等人工智能技术需要的数据量比阿尔法狗大很多,算力消耗也比搜索引擎(索引技术)大数倍,而且还是GPU算力,对AI芯片等需求大,因此企业成本也高。这些利好政策的发布,能让科创机构(AIforscience)以及拥有数据和资金的龙头企业将引领AIGC先导应用,引发AI人才大量需求。“比如临港新片区拥有几大运营商大量算力资源和商汤等人工智能算力资源池,也积极布局智算产业链,为AIGC未来海量需求布局供给侧生态。”他告诉记者。
在被广泛讨论的AI算力底座中,无论是云端的“CPU+GPU等加速卡”还是端侧的“CPU+GPU+NPU”,CPU都是不可或缺的存在。
各行业数字化、高端化、智能化转型步伐加快,更加迫切地需要以算力设施为代表的新型数字信息基础设施来畅通要素流动、经济循环的“大动脉”。
发展通算、智算、超算等多元化算力资源,支持企业参与算力全产业链生态建设,构建高质量算力供给体系。
华为认为,不是每个企业都要建设大规模AI算力,也不是所有应用都要追求“大”模型。
推动算力赋能千行百业,重点面向人工智能、工业生产、城市治理、科研教育等重点方向开展算力创新应用,支撑不少于20个行业模型训练推理。