2023年即将收尾，回望这一年可谓是智算兴起之年。智算中心建设方兴未艾，从政府到产业，纷纷将大量的资源、人力投入其中。
工信部等六部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》明确列出了发展目标：今年末，我国算力总规模达到220Eflops，智能算力占比25%；到2025年，总算力达到300Eflops，智能算力占比要达到35%。
相比于工信部的规划目标，市场需求的增长要更加迅猛。根据相关市场机构调研，我国智能算力在未来几年中，将以52.3%的年复合增长率增长。相比之下，工信部的建设目标可谓相当“保守”。
不容错过的转折点
智算中心建设之所以火爆，自然是因为2023年人工智能技术大爆发带来的算力需求刺激。智算基础设施，作为人工智能发展的重要支柱，其建设的重要性不言而喻。但其对未来发展的重要性，远超“供需”关系这么简单。
“今天进入一个全面的人工智能发展范式改变的阶段！”在12月12日-14日召开的第十八届中国IDC产业年度大典（IDCC2023）上，请中国信息通信研究院云大所副所长、人工智能研究中心常务副主任魏凯做出了如上论断。
魏凯在其演讲中提到了大模型时代的到来，以及随之而来的技术挑战和行业机遇。他强调了大模型相比此前的人工智能技术有的四个显著特征：规模可扩展性、多任务适应性、复杂推理能力和知识吸收能力，这些都预示着人工智能技术发展进入了一个转折点。
尤其是在规模扩展方面，魏凯提到了“Scaling Law”规律。这是Deep Mind在2020年发现的一个规律：模型性能随着模型规模、数据规模和算力规模等因素的增大而提升，呈现出幂律分布的特征。
显然，提升算力规是提升人工智能能力的重要抓手之一。没有强大的计算能力、高效的数据处理和存储系统，大模型的潜力无法得到充分发挥。因此，投资智算基础设施，不仅是推动技术进步的必要条件，也是促进整个产业生态发展的关键。
魏凯所提到的“Scaling Law”规律，更是直接指向了智算基础设施建设的核心价值。随着模型规模的不断扩大，对算力的需求也在不断增长，这就要求我们必须建立更加强大、高效的智算基础设施，才能在这个人工智能发展的转折点，切实抓住发展机遇。
AI超越人类的序幕
目前，“Scaling Law”规律还“看不到边界”，OpenAI的大模型同样符合“Scaling Law”规律，这也是ChatGPT惊艳表现的由来。
魏凯表示，“Scaling Law”规律代表了一种可能：通过堆算力、堆数据、堆资源、堆资金，就可以完成以前看似无法完成的任务：“所以无论国内外，都在‘疯狂’建设智算中心”。
“大模型其实拉开了通用人工智能，也就是人工智能系统全面超越人类的序幕，”魏凯表示：“这是很激动人心的时刻。”
魏凯认为，从宏观上看，人工智能的飞速发展，对经济社会将带来多个维度的改变：
一是人机交互方式的巨大革新。从代码方式的交互，进化为自然语言交互。甚至在国外的一些研究表明，人工智能可以猜测人类的意图，主动帮人类解决问题。
二是生产力新引擎。魏凯以小红书举例，阐述了AI在内容生产方面产生的能力飞跃，以及重塑了内容生产流程。此外如企业管理、编程工作等。
三是对科研范式的变革。魏凯称之为 R&D 新范式，涵盖了从基础研究到产品研发的多方面，比如蛋白质结构预测，新材料研发，大飞机风洞试验，药物研发等。
当然，当前的人工智能距离超越人类还有一段不短的路要走。魏凯表示，大模型并没有广泛在行业里形成生产力，原因在于四点：合适的工具、高质量的数据集、企业治理、风险管控。
魏凯认为，当前“工具”门槛还比较高，“训练推理听起来都比较复杂”。而建设足够的智算中心，提供充足的算力服务，无疑是解决工具门槛的最根本解决措施。智算基础设施的建设不仅关系到人工智能技术的未来，更是推动整个社会进步的基石。我们应当认识到其重要性，并采取行动，为通用人工智能的到来做好准备。
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