“中國算力網”的一小步，人工智能產業化的一大步_風聞

距離2022世界人工智能大會已經過去近一週的時間，關於人工智能話題的討論和報道卻在持續發酵中。

有別於往年對人工智能“未來時”的熱衷，越來越多的焦點集中在了當下，人機協作、智慧醫療、自動駕駛、元宇宙等新業態層出不窮。人工智能不再是遙遠的概念，正在以春風化雨的方式滋潤千行百業。

人工智能應用的枝繁葉茂，自然引起了人們對於智能化根基的深思。其中扮演算力基礎設施角色的中國算力網，再度成為話題中心。

01 算力節點匯川入海

2022世界人工智能大會期間，各種新消息和新動態層見疊出，如果要盤點最引人矚目的頭條新聞，中國算力網的“上新”勢必佔有一席。

根據中國算力網官方的消息，瀋陽、廣州、重慶、昆明、福州、長沙、河北（廊坊）7個新增節點接入中國算力網。至此中國算力網已經接入人工智能計算中心、超算中心、一體化大數據中心算力樞紐在內的20多個算力節點，並且多個人工智能計算中心間的AI算力調度與協同訓練完成了進一步驗證，全國AI算力一張網初具雛形。

其中最引人注意的正是“全國AI算力一張網”，確切地説讓外界看到了進一步釋放人工智能算力價值的新可能。

算力、算法、數據作為人工智能的三要素，某種程度上也是制約人工智能落地的瓶頸，特別是價格昂貴著稱的AI算力，直接將很多科研機構、中小企業擋在了門外。如果説人工智能計算中心解決了區域性的算力供給，“全國AI算力一張網”的形成，有望成為解決算力問題的最佳路徑。

以“煉大模型”的需求為例，千億級參數的大模型需要龐大的算力支撐，能夠滿足算力需求的只有少數幾家科技巨頭。不同人工智能計算中心間的算力調度與協同訓練，既可以在算力需求低谷時調度全網算力進行大模型訓練，也在很大程度上避免了算力空閒的浪費，將算力利用率最大化，加速人工智能算法與模型的更新迭代。

何況中國算力網的構成節點中，除了人工智能計算中心，還包括超算中心和大數據中心，呈現出了算力多元化的態勢。站在企業的立場上，中國算力網可以滿足不同計算場景下的算力供給，一次性解決不同業務場景的需求，避免了底層數據的互聯互通障礙，等同於另一種形式的降本增效。

許多人可能不知道的是，中國算力網在2022年6月才正式上線，不到3個月的時間，接入的算力節點數量就翻了一倍多，不乏深圳、武漢、西安、成都等有區域輻射能力的經濟發達城市。

不出意外的話，還將有越來越多的人工智能計算中心、超算中心等算力節點加入到中國算力網。由此也引出了一個新問題：為何會有越來越多的城市鍾情人工智能計算中心？過去的回答常常集中在政策層面，比如東數西算工程的推動，再比如十四五規劃等頂層設計的方向指引。

或許還有另外的解釋。

02 千行百業合力向上

從算力中心的“點”，到算力網絡的“面”，再到“全國AI算力一張網”，其實都離不開昇騰AI的身影。

正如外界所熟知的，國內已經有20多個城市基於昇騰AI基礎軟硬件平台建設人工智能計算中心，可以説是國內補齊算力基礎設施短板的中堅力量。同時昇騰AI還深度參與了中國算力網的規劃，在算力調度、協同訓練等方面有着不可或缺的作用。

倘若把視野再放遠一些的話，以“構築智能根基”為使命的昇騰AI，不只在做厚硬件、做強軟件，還在深耕兩個生態。

首先是做深技術生態。

按照浙江大學中國科教戰略研究院副院長張煒的説法：“我國人工智能人才缺口高達500萬，而且這一缺口數據完全是一個動態的概念。人工智能已經覆蓋到各行各業，人才缺口將會長期存在。”

人工智能的產業落地想要根深葉茂，人才可以説是最直接的“養料”，昇騰AI的技術生態將很大的精力放在了AI人才培養上。比如昇騰AI在過去三年時間裏聯合上千所高校培養了上百萬師生；通過學、練、訓、賽的成長路徑，培養了超過350萬開發者；並面向十大前沿創新領域，推出了科研創新使能計劃。

其次是做大商業生態。

想要推動人工智能的產業化，商業無疑是最好的催化劑。當千行百業的合作伙伴加入到人工智能產業化的浪潮中，將自身的行業經驗和技術融合凝結為一個個解決方案，落地“最後一公里”的問題也就迎刃而解。

昇騰AI的答案是AICE人工智能融合賦能平台，以使能夥伴為基礎發展商業生態，支撐合作伙伴打造行業解決方案，一起做大商業生態。截止到目前，昇騰AI已經與700多家合作伙伴，聯合孵化了超過1100個解決方案，應用於多個行業的核心場景，包括智能交通、智慧治理、智能製造等等。

箇中原因並不難理解。

每每提及人工智能的價值時，被引用最多的無非“水煤電”的比喻，即人工智能會像水煤電一樣成為數字經濟時代的生產資料。然而現實中卻是，用户和新生產力間存在算力成本、人才短板、解決方案等一座座大山。

昇騰AI找到的路徑在於：努力推進算力資源的集約和共享，降低算力的成本和供給；然後聯合夥伴深入產業第一線，解決產業落地中的一個個切實問題；同時遵循產學研用的的理念，逐漸解決AI人才的稀缺性。而最終想要達成的目標，正是“讓用户像用電一樣使用算力服務”，合力向上推動智能化進程。

03 產業應用走深向實

工信部的統計數據顯示：2012年到2021年期間，國內數字經濟的規模從11萬億元增長到超45萬億元，GDP佔比已經提升至39.8%。

數字經濟高歌猛進的背後，意味着經濟增長引擎的轉換，大數據、雲計算、人工智能等新技術正加速融入工業、能源、醫療、交通、教育、農業等行業。小到一家企業，大到一座城市，都需要思考經濟換擋帶來的改變，想要在新的經濟結構下保持競爭力，必須要主動擁抱數字化的浪潮。

比增長數字更有説服力的，恰恰是人工智能計算中心落地後激活的產業機遇、增長勢能以及新產業的培育。

譬如在2022世界人工智能大會期間“刷屏”的“東方.御風”。作為業界首個工業級流體仿真大模型，“東方.御風”有效提高了對飛機機翼在不同飛行階段時的複雜流動的仿真能力。不但將仿真時間縮短至原來的二十四分之一，還在很大程度上減少風洞試驗的次數。而且“東方.御風”可以對流場中變化劇烈的區域進行精準預測，流場平均誤差降低到了萬分之一。

就在不少人還在驚訝“東方.御風”的仿真能力時，唐志共院士、吳光輝院士、鄂維南院士為代表的產業界領軍人物，與近30家全球頭部流體力學高校、科研院所及龍頭企業共同組建了智能流體力學產業聯合體，推動AI與流體力學的深度融合，並將為飛機、高鐵、輪船等製造業提質增效。

如果説“東方.御風”大模型讓外界見識了AI與前沿科學深度融合的魅力，西安、瀋陽等地的人工智能計算中心則詮釋了算力興業的前景。

作為西北首個大規模人工智能算力基礎設施，西安未來人工智能計算中心已經孵化了120個人工智能創新解決方案，包括遙感領域的全球首個遙感數字經濟研發與應用創新基地、生物製藥領域開展蛋白質結構預測的基礎研究等優秀成果，算力集羣正在深度賦能區域化的產業集羣。

瀋陽人工智能計算中心演繹了產業聚合的另一種業態：華為的生態夥伴誠仕達、小視科技、北京嶽能等紛紛在瀋陽落地；領航科技、凌陽芯科技以及眾多的創業團隊，先後入駐瀋陽數字經濟產業園；東北大學、金屬所、美行對接推進了工業控制、材料科學、智能網聯車三個大模型訓練…….為東北的產業轉型注入了新動能。

無論是產業聯合體，還是人工智能撬動的產業聚合，都向外界傳遞了一個清晰的信號：解決了算力上的瓶頸後，人工智能的應用已經呈現出了走深向實的一幕，技術創新到應用落地的斷點被不斷打通，產業活力被不斷喚醒。

04 寫在最後

中國算力網向前邁出的“一小步”，可能是人工智能產業規模化的一大步。

就像華為輪值董事長鬍厚崑在2022世界人工智能大會開幕式演講中提到的：“人工智能產業下一步發展的關鍵是，建好、用好算力基礎設施，規劃好應用創新方向，為各行各業數字化轉型升級，打下更堅實的智能根基。”

人工智能產業需要一步一個腳印，昇騰AI正在沿着既定的節奏穩步前行，並漸漸跑出了加速度。