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人工智能算力赛道掀起投资热潮,与定价混乱、重复建设现象相伴,国家工信安全中心副总工程师黄鹏指出:

智算中心应加强顶层规划和标准建设


    ■ 贾丽

    9月11日,国家工业信息安全发展研究中心在京发布《新一代人工智能算力基础设施发展研究报告》(下称《报告》)。业内人士指出,《报告》为人工智能算力基础设施的进一步建设指明方向。

    我国人工智能基础层的市场规模增长快速。天眼查数据显示,截至2021年二季度,相关市场规模达到574亿元,比2019年的282亿元增长超80%。人工智能基础层也获得融资青睐。数据显示,仅2021年第一季度,我国人工智能基础层融资事件共发生12起,其中,独立算力赛道最受资本欢迎。

    “落地潮”快速掀起

    定价混乱、重复建设现象亟待突围

    人工智能的算力基础设施是未来的重要支撑。当下,人工智能已经成为全球角逐的焦点。而智算中心作为人工智能产业发展的重要底层基础设施形态,也因此被推向新的发展高地,智算中心“落地潮”在各地快速掀起。

    据了解,智算中心是算力的供应和生产平台,是一种新型的公共基础设施,随人工智能产业发展壮大应运而生。中国首个智算中心在2020年下半年落地,此后全国多地纷纷布局。而我国更是将智算中心列为“新基建”,目前市场已经进入了全面竞争时代。

    不过,我国人工智能算力基础设施建设也同样面临一系列问题与挑战,包括市场没有明确规划、参与者定价混乱等。亟待国家从源头上统筹引导,以及建立统一的行业标准。

    国家工信安全中心副总工程师黄鹏指出,云计算、大数据、区块链、量子计算这些新兴技术发展的背后,都需要算力基础设施的支撑,人工智能算力正在高速发展。目前市场是百亿级的,前景广阔。“不过,目前,我国人工智能算力基础设施不足,远远落后于应用需求;部分地区存在低水平、重复建设大量基建;地方政府在建智算中心的投入差距也很大,甚至出现在规模相差无几的情况下,两个智算中心投入差了六倍多,触目惊心。”

    同时,在建设思路上,我国大多数计算中心采取了算力性能发展优先,再拉动应用发展的策略,忽视上层应用迁移及兼容程度,导致算力系统的初期应用效率偏低,无法完全支撑全面的智能化应用场景需求。此外,软硬件核心技术受制国外、重复建设、高能耗等问题,也亟待突围。

    黄鹏认为,目前部分政府、机构、企业前期缺乏调研,智算中心的发展处于初期阶段,整个行业还在摸索、实践过程当中。“我们要进一步做好顶层设计,统一标准。在建设过程中,建议主管部门应重点加强顶层制度规划和标准建设,地方政府应提升对算力经济的认知和应用落地,企业应积极探索人工智能关键技术研发、生态应用建设和服务模式创新。”

    资金流向仍需引导

    企业要加大重点领域攻关

    人工智能算力赛道也是资金流入的重点领域。

    黄鹏认为,人工智能算力基础设施行业具有高垄断性、高技术要求,有较高的门槛。资金流入应该有正确的方向,企业也要在重点领域进一步攻关,不可盲目和重复建设,进行过多无用的消耗。她建议:“相关企业一定要建立自主知识产权核心技术,尤其是算法模型和计算框架体系,有核心能力的企业才能在竞争中立于不败之地;企业需要学会建立一个大的生态,能够服务于一定片区或几个行业;企业一定要对相关的领域或者相关的区域发展进行合理的规划,有清晰的认识或科学论证,建设和应用要同步考虑。”

    “另外,在建设的过程中,政府和企业都需要特别关注安全的问题。因为将来这个平台要承载很多的数据和应用。智算中心是关键基础设施,无论是在网络、数据还是应用层面,安全的设计、策略,以及它出现了问题以后主动的防御技术、应急处置能力,都是一定要具备的。”黄鹏称。

    黄鹏认为,芯片、操作系统数据库等部分核心的基础软硬件还是要靠进口等,也是智算中心建设面临的技术掣肘。“资金和企业应该在关键技术领域重点投入,加大研发力度培育。在应用层面,企业在底层架构基于开源的方式来做一些兼容,同时通过建生态,将主流的应用和场景放进来,通过这种生态的不断优化和迭代,提升我们整体的技术能力。”

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