「 “當某一天人工智能的智慧超越人類，你會發(fā)現(xiàn)人工智能將會以迅雷不及掩耳之勢改變世界，那個改變是不可逆的，極其迅速?！?」
浪潮信息董事長彭震在“IPF2024”上的這個觀點，正是當今世界在AI影響下急速前行的真實寫照。
記得英偉達CEO黃仁勛曾將ChatGPT的落地稱為“AI的iPhone時刻”。而在今年兩會期間，“人工智能+”更是被寫進政府工作報告……一場轟轟烈烈的人工智能革命正式拉開了序幕。
時代的交替，同時也意味著底層思維邏輯的變化。顯然，推動PC時代發(fā)展的摩爾定律逐漸失效——AI時代，算力正在被重構。
“速”不可擋的AI爆發(fā)
從農(nóng)耕時代到工業(yè)時代、信息時代的進化，每一次生產(chǎn)力的迭代，同時給人類社會帶來巨大變化，并且這種變化的勢能一次大于一次。
如今，人類正在向AI時代邁進，這一次對整個社會的影響會更大。
“人工智能所產(chǎn)生的影響要比以往任何技術更為迅猛，曾經(jīng)有一份報告指出，人工智能在2023年到2030年累計對GDP產(chǎn)生的影響，將會超越蒸汽機過去在80年內(nèi)對整個經(jīng)濟影響的4.5倍?！鄙硖幱嬎惝a(chǎn)業(yè)一線，彭震對業(yè)界快速的變化非常敏感，他認為今天已經(jīng)“一切計算皆AI”。
AI正在快速普及，給千行百業(yè)的效率帶來了巨大提升：比如編碼效率提升了2.2倍，音視頻剪輯提升了10倍，制藥進程提升了3倍?！叭斯ぶ悄軐θ说膭趧邮穷嵏残缘模芏喙しN將會徹底消失，人工智能在未來將會帶來25萬億的市場規(guī)模。”
2023年整個市場都在“卷”生成式大模型，2024年風向則“卷”到了應用。業(yè)界普遍認為，2024年應該是人工智能和大模型應用的爆發(fā)之年。
2023年底，當英國《經(jīng)濟學人》雜志展望新年時曾這樣預測：生成式人工智能將在2024年成為主流。因為在2023年，許多公司已在嘗試ChatGPT等生成式人工智能產(chǎn)品。
隨著試驗階段逐步結(jié)束，企業(yè)正在考慮更大規(guī)模地部署新技術。畢馬威的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)：80%的公司表示計劃到2024年中期將這方面投資增加50%以上。
來自IDC的觀察也是一樣?！?7%的受訪者認為人工智能有可能顛覆他們的行業(yè)。”IDC副總裁鐘振山也指出正是看到AI的顛覆性，越來越多的企業(yè)將投資轉(zhuǎn)向AI，“在2023年，AI及自動化項目已經(jīng)躍居IT投資的第一位，隨之基礎設施的建設也從第五位上升到第三位?！?/p>
對于AI應用的爆發(fā)，IDC給出非常激進的預測：“我們預計到2027年全球?qū)⒉渴鸺s10億個應用程序，是現(xiàn)有應用程序數(shù)量的兩倍。未來5年內(nèi)創(chuàng)建的新應用程序?qū)⑴c過去40或50年創(chuàng)建的一樣多?！?/strong>
應用的爆發(fā)，無疑將改變今天人們的工作和生活方式。比如對于個人而言，寫作、編輯視頻、畫畫、寫歌都可以借助AI工具；對于醫(yī)療、保險、交通、能源、制造等行業(yè)而言，也將與AI深度結(jié)合轉(zhuǎn)型升級。
與AI應用爆發(fā)同時發(fā)生的，就是對算力需求的爆發(fā)。根據(jù)OpenAI發(fā)布的報告，自2012年以來AI訓練任務所運用的算力每3—4個月就會翻一番；2012—2018年，AI算力需求增長了30萬倍。有分析認為，從2018年到2030年，智能出行對算力的需求將增長390倍，智慧工廠的算力需求將增長110倍。
“算力焦慮”不是杞人憂天，而是真實存在的挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)的同時也是機遇，據(jù)IDC預測未來將有更多的投資投向基礎設施：2021年大約每7美元中只有1美元花在計算上，到2028年將會有大約三分之一的投資在計算上。從七分之一到三分之一的變化，意味著基礎設施越來越受到重視，占IT投資的比例將大幅上升。
可見，今天的AI不是勢不可擋，而是“速”不可擋，應用的爆發(fā)，以超出我們預料的速度正在改變著這個世界。計算遇到前所未有的挑戰(zhàn)，也醞釀著巨大的市場機遇。
以應用為導向，以系統(tǒng)為核心——作為計算領域的領導廠商，浪潮信息給出自己的答案。在懂懂看來，浪潮信息的這一“解題思路”，是將應用作為AI發(fā)展的牽引力，而算力作為推動力，在一推一拉雙重作用力下，將促進AI全面落地，產(chǎn)生真正的價值。
重構計算：從單點思維到系統(tǒng)思維
AI的計算與PC互聯(lián)網(wǎng)時代的計算已經(jīng)不可同日而語。彭震指出，千億參數(shù)是大模型的智能涌現(xiàn)的臨界點，千億參數(shù)的模型就會有更好的智慧涌現(xiàn)，參數(shù)規(guī)模越大，涌現(xiàn)的能力越大。當然參數(shù)規(guī)模越大，計算復雜度也越高。
浪潮信息很早就洞察到了這一變化，并在2016年提出廣義的計算要依賴算法、數(shù)據(jù)、算力三大要素。“我們要發(fā)展人工智能，要以系統(tǒng)為核心，在算力、算法、數(shù)據(jù)三個方面協(xié)同發(fā)展。人工智能的突破要從這三個方向一起來發(fā)力，而不僅僅揪住某一方面?！?/strong>
所謂算法是人工智能發(fā)展的大腦，算力是人工智能發(fā)展的支撐工具，數(shù)據(jù)是人工智能高質(zhì)量發(fā)展的原料。過去8年時間，浪潮信息一直在這三個維度上持續(xù)發(fā)力。
具體到狹義的算力來講，可以看到兩個明顯的趨勢：一是大，計算進入萬卡時代；二是復雜，底層芯片是多元的、異構的，上層的大模型是多模并存的。
在我們傳統(tǒng)的認知中，算力取決于芯片。Transformer模型是2017年誕生的，如果按照摩爾定律18個月芯片性能翻一番，芯片智能只提升了8倍，但事實是人工智能計算的性能提升了超過1000倍。顯然，在PC時代的摩爾定律已經(jīng)失效。從8倍到1000倍的裂變，靠的是系統(tǒng)的全面提升。
“在一個大規(guī)模計算里面單點效率是非常有限的，而系統(tǒng)的互聯(lián)、高效組織和協(xié)調(diào)、算法的優(yōu)化、互聯(lián)的優(yōu)化等變得越來越重要?！迸碚饛娬{(diào)。
首先是算法調(diào)優(yōu)。通過對源大模型的探索，浪潮信息在算法層面做了大量優(yōu)化，對結(jié)構進行創(chuàng)新，通過分布式訓練算法，針對多元芯片P2P互聯(lián)帶寬較低的現(xiàn)狀，性能方面較業(yè)界經(jīng)典算法提升33%。
其次是全新的架構。在硬件層面，打破以芯片為中心的單機系統(tǒng)設計思路，基于未來萬卡時代，構建以系統(tǒng)為核心的架構創(chuàng)新設計，將CPU、GPU、內(nèi)存、存儲等資源全部池化，隨需調(diào)用。而在軟件層面，會構建業(yè)務感知的資源彈性調(diào)度系統(tǒng)，可以主動意圖感知，并且隨需調(diào)動資源。這個系統(tǒng)很像人類的大腦，大腦是由神經(jīng)元組成，分不同的區(qū)域管理不同的能力，形成一個極其復雜的協(xié)同智能涌現(xiàn)系統(tǒng)?！盎旌蠈＜蚁到y(tǒng)”就是模擬了這樣一個產(chǎn)生的過程，以應對多模態(tài)復雜環(huán)境里的計算。
最后是網(wǎng)絡互聯(lián)。大模型訓練節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互是以GB為單位數(shù)據(jù)交互量，這需要龐大的帶寬，可預測性要求非常高。超級以太網(wǎng)正在成為趨勢，未來都將是由交換機+智能網(wǎng)卡組成高效網(wǎng)絡。
那么，浪潮信息為什么可以前瞻性地提出系統(tǒng)思維？
作為一家領先的計算廠商，浪潮信息一直緊密地與客戶聯(lián)合創(chuàng)新，一直走到變化的最前沿，對用戶需求的變化感知也非常敏銳。
此外，浪潮信息很早就開始投入做大模型，2021年就推出了“源1.0”。當時大模型并不火爆，行業(yè)甚至對生成式大模型還沒有清晰的認知。浪潮信息做大規(guī)模并不是要靠大模型“吃飯”，而是看到未來的趨勢，希望深刻理解大模型會對計算帶來哪些變化，以及它的創(chuàng)新價值點在哪里。
“創(chuàng)新不能站在岸邊去想你在水里怎么游泳，創(chuàng)新首先要投入其中，真干實干，在解決問題中找到創(chuàng)新的路徑、找到創(chuàng)新的方法，”彭震解釋系統(tǒng)為中心也分為不同的層面：在廣義的計算層面是算法、算力、數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性創(chuàng)新；在狹義的算力層面是算法、架構、網(wǎng)絡的系統(tǒng)性創(chuàng)新。
從PC時代向AI時代過度，本質(zhì)是需要思維模式的變化，系統(tǒng)思維顯然有別于過去的單點思維，“不能依賴于某一個廠商，依賴于某一個技術，依賴于某一個生態(tài)。它是包容性的，是整體向下思考的過程?！迸碚鸨硎?。
以開源開放建立正向循環(huán)的生態(tài)
浪潮信息所指的以系統(tǒng)為中心，還有一個層面是指生態(tài)系統(tǒng)。
AI的全面落地是一個很長的鏈條，涉及的技術非常多，這樣的產(chǎn)業(yè)發(fā)展更依賴于開源開放。正如中國工業(yè)經(jīng)濟學會會長、中國社科院大學教授、博導江小涓所述：“在當今科技全球化、產(chǎn)業(yè)全球化的格局下，‘會做的全部自己做’并不是最優(yōu)選項，這種全能產(chǎn)業(yè)結(jié)構得不到分工帶來的規(guī)模經(jīng)濟、技術快速迭代、利用全球資源、分享全球市場等諸多利益。有些重要產(chǎn)業(yè)鏈的核心技術和未來關鍵技術，我們要堅定不移的推進自主，提升科技自立自強水平，推動高水平開放與科技自立自強相互加持相互促進?！?/p>
人工智能+的初期，百花齊放、百家爭鳴，產(chǎn)業(yè)的活力來自于開源開放。“多元算力、多模爭霸，這是歷史必然。有些人認為這是重復造車，但也是百舸爭流、百家爭鳴，這是對產(chǎn)業(yè)極大的促進?！迸碚鹫J為。
開源開放的同時，就會帶來多元、多模的復雜局面：底層來自不同企業(yè)的芯片，多元算力在產(chǎn)生，CPU、GPC、TPU、NPU各種各樣的芯片都在做AI方面的創(chuàng)新；上層的大模型來自不同的廠商，尤其是中國市場出現(xiàn)了千模爭霸的局面，并且除了通用大模型，還有垂直行業(yè)大模型、企業(yè)大模型……
可以說，在AI發(fā)展之路上，中國與美國有著巨大差別。在底層芯片技術上的差距不是短期內(nèi)可以追上的，但是中國市場的優(yōu)勢是場景多、數(shù)據(jù)多，所以可以發(fā)揮在應用方面的創(chuàng)新試驗場和創(chuàng)新的引領作用，實現(xiàn)彎道超車。
如何讓這個生態(tài)更高效地運行？“回顧過去元腦生態(tài)的發(fā)展，坦率講這個進程還是比較慢的，達不到我們的目標。過去我們更多是采取了點對點溝通的方式，我們把芯片廠商、模型廠商和應用廠商拉在一起做創(chuàng)新，但是這個創(chuàng)新的效率非常慢?！?strong>彭震表示，基于系統(tǒng)思維，浪潮信息未來將支持合作伙伴和更多的模型廠商、芯片廠商產(chǎn)生聯(lián)系，建立多維的合作關系，而不是一定鎖定在某個廠商、某條技術路線、某個路徑上。
也就是說，浪潮信息的左手是芯片、模型、數(shù)據(jù)、框架等底層技術伙伴，右手是咨詢、開發(fā)、集成、服務等面積具體應用的伙伴，最終要做的就是將這兩端的伙伴以更高效方式聯(lián)合起來。
在左手，支持開源開放，多元兼容，通過不斷進行系統(tǒng)創(chuàng)新，搭建一個開放共生的高效的算力基礎設施，把所有新的廠商、新的技術都融入到平臺里，為企業(yè)提供一個好的平臺，為應用提供便利。
在右手，從一個好算法到好應用之間，還有著巨大無比的GAP，為了彌補這道GAP，浪潮信息提供快速開發(fā)工具，有助于應用的快速開發(fā)、快速落地。也就是等于為用戶提供了一個強有力的智能化轉(zhuǎn)型加速器，而且這個加速器可以支持多元多模。
也就是說，通過平臺、工具來分別賦能，將左手伙伴和右手伙伴聯(lián)接在一起，快速面向行業(yè)應用做創(chuàng)新。
事實上，生態(tài)的繁榮和可持續(xù)發(fā)展，商業(yè)閉環(huán)是關鍵。算力是未來企業(yè)競爭力甚至是國家競爭的核心，建立算力的競爭優(yōu)勢，關鍵是把算力真正用起來，形成強大的用戶集群，進入正向的從技術到商業(yè)的循環(huán)。
浪潮信息的思路就是在開源開放的基礎設施上，為客戶提供足夠的開發(fā)能力，以應用為牽引力，幫助更多的企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務；讓企業(yè)看到AI的價值，使得算力廠商可以打造成熟的商業(yè)模式和穩(wěn)定的利潤回報，進而繼續(xù)高強度投入研發(fā)，獲得更大技術優(yōu)勢—— 一個從技術到應用的商業(yè)正循環(huán)形成了閉環(huán)，才是生態(tài)發(fā)展的根基。
【結(jié)束語】
AI的“速”不可擋，帶來巨大挑戰(zhàn)，但對于所有企業(yè)而言這也是千載難逢的機遇。
隨著時代的交替，很多以前適用的方法、規(guī)律正在失效。面向AI時代，必須以新的思維方式、新的方法、新的工具去解題。
