數字世界未來十年 不止大模型

“當你在探訪一處名勝古蹟，戴上智能眼鏡，看到的不僅僅是眼前這個年代久遠的建築，而是古蹟的全部歷史。復原圖會和現實情景重疊在一起，給你帶來更全面的感受。”

這是凱文·凱利描繪的“鏡中世界”——將有關一個地點的所有信息疊加在現實世界中，並通過這個方法認識世界的全貌。

在近期播出的視頻訪談節目《看見2023》中，主持人馮大剛以“鏡中世界”為引，對話中興通訊股份有限公司高級副總裁、首席戰略官王翔與英特爾市場營銷集團副總裁、中國區數據中心銷售總經理兼中國區運營商銷售總經理莊秉翰，共同探討了當下逐漸成型的數字世界將會是什麼樣子，我們將抱以何種態度，以及我們還能夠做到哪些事情，去加速它的誕生。

《看見2033》訪談現場 圖片來源36氪

數字世界生產域可見端倪

“行走在百米長的5G基站生產線，只看到三四位工程師。偌大的工廠就像一個‘盲盒’，大部分區域燈光昏暗；傳輸帶、自動導引小車與機械手臂忙碌着，正在完成從零件到成品的全過程；十幾米高的立體倉庫，數以萬計的貨箱，由數據指令控制，被分發到各個生產線；工程師通過AR眼鏡，與千里之外的專家在車間環境實時互動，探討優化方案……”

時間往回撥十年，大概很難想象上面描繪的生產場景。在當下，這已經是中興通訊南京濱江基地日常生產中的一部分。作為國內最早一批引入5G全連接技術的智能工廠，濱江基地創造性的應用了5G、AI、數字孿生等多項技術，讓原本充斥着嘈雜與忙碌的製造車間進化到科技感滿滿的“黑燈工廠”。

濱江智能工廠生產場景 圖片來源：中興通訊

從移動互聯網的興起到5G的商用，再到元宇宙、AI大模型等各種概念出來，很多人對未來數字世界的圖景更加迷茫，大模型是人工智能的終局嗎？下一個風口會是什麼？又能持續多久？

有行業分析師提醒，不要因為今天看到AI大模型非常火熱，而忘了更核心的時代背景——數字化，這才是跟過去十年的信息化、網絡化相對應的全新節點。

在王翔看來，以往的互聯網發展演進加大的是流通效率，數字世界未來的核心是增加基礎價值。當實現基礎價值增加，流通效率更高的時候，整個的數字世界的前景和空間才會變得更大。

基礎價值的增加來源於生產域。於是，我們看到從工業製造到冶金採礦，從港口運輸到農林牧副漁，各行各業的數字化進程正在提上日程。

當主持人問及智能工廠為什麼還沒有那麼高的普及度，王翔認為，智能工廠之所以不能在短時間內快速複製的核心原因在於，智能工廠是跨域技術的結合，它意味着諸如5G、AI這樣的ICT技術進入陌生行業，融入的過程中將面臨不同行業的技術壁壘、流程壁壘。

以濱江智能工廠為例，其改造過程歷時三年，打通了大約120個自動化關鍵點，其中每一個節點的打通都需要“感通算智控安”六個技術維度的結合。

其中，“感”是指感知設備，“通”是指數據的上傳，“算”則是判斷決策過程中所需的算力，“智”則是指人工智能，“控”是指感知後如何操控執行，“安”則是指數據的保護，以及現場的執行安全。

一旦進入新的行業，打通每一個自動化關鍵點都可能面臨六個技術維度重構的難題，而這樣的關鍵點在水泥製造行業可能超過200個，在煤炭、冶金行業或許會更多。

儘管如此，王翔對行業數字化的前景表示樂觀，在他看來，智能工廠的行業普及速度正在加快。

樂觀的基石源自在已有智能工廠的實踐基礎上，中興通訊與行業合作伙伴攜手打造了數字星雲平台，將每個自動化關鍵點的經驗拆分成要素，以便於下一個應用場景遇到類似情形時可以快速直接複製已有的成熟經驗。

如今，數字星雲平台應用已經進入工業、冶金鋼鐵、交通、礦山、數字城市、文旅、媒體等15個行業，參與其中的合作方超過500家。

“在未來十年內，我們認為行業數字化將會得到很大的普及，到成熟期將會有80%左右的企業實現數字化。”王翔稱。

數字世界背後的算力變革

“計算機不再是擺在桌上或隨身攜帶的硬件，而成為環境中無處不在的存在。我們被計算機環繞，沉浸在與計算機相關聯的世界之中，就彷彿與它們同存共生。”

在凱文·凱利描繪的鏡中世界中，計算機已經融入到生活於無形。然而，走進現實，構建鏡中世界所需的算力驚人。

據OpenAI 近日發佈的分析顯示，自 2012 年以來人工智能訓練任務中使用的算力每 3.5 個月翻一倍，目前人們對算力的需求已經增長了超30萬倍。有研究預估，到2030年人工智能爆發帶來的算力需求將比2020年增長500倍。

實現鏡中世界的算力變革在宏觀層面叫“東數西算”。

這場在2022年初由國家發改委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合發起的國家算力樞紐節點建設工程進展如火如荼。中興通訊在其中扮演着“主力軍”的重要角色。

為解決長距離傳輸的時延問題，中興通訊推出了長距離無電中繼傳輸方案，滿足了東數西算的長距離傳輸要求。

算力變革的微觀層面則是多元異構算力的進化。

隨着人工智能的發展，數據的處理從結構化到語音、圖形、視頻等非結構數據延伸，這就要求了服務器從從單一CPU到CPU＋GPU、NPU、DPU等多元異構算力演變。

“大家一直覺得英特爾是一個CPU公司，如今我們還推出了面向各種場景的XPU加速器，包括AI加速器、FPGA，可以解決特定場景下的更多問題。”莊秉翰稱。

在硬件層面，英特爾採用了XPU戰略，佈局CPU、GPU、IPU、FPGA、AI加速器等領域，大幅提升算力，根據需求進行快速組合；在軟件層面，為實現“攜網轉號”的構思，英特爾推出oneAPI，為上層的軟件開發者提供一套應用開發接口，解決未來應用功能在CPU、GPU等因為分佈或是硬件升級後需要重寫軟件代碼的問題。

而作為“數字經濟築路者”的中興通訊，目前已經佈局了包括通用服務器、GPU服務器、液冷服務器以及全閃、混閃存存儲產品在內的算力產品體系。

其中，今年發佈的R6500G5 GPU服務器，內置10~20個異構計算智能加速引擎，能夠根據不同應用場景，靈活調度各種不同的異構算力資源，如CPU+GPU、CPU+GPU+DPU，從而實現算力的最佳組合，以滿足AI、超算等多樣性算力場景需求。

預計2023年底，中興通訊將推出新一代智算中心產品，將全面支持大模型訓練和推理應用。同時，中興通訊也開始了進一步佈局，推出了DPU（專用數據處理器）智能雲卡，將網絡時延從數十微秒降低到微秒級，具備200Gbps以上的數據收發能力，從而實現了GPU算力的聚合，最大程度地提升了GPU集羣的算力。

結語

“認為ChatGPT是或者不是通用人工智能都不夠全面，ChatGPT向通用人工智能邁出了一步。”

正如中國人工智能領域的泰斗級人物張鈸在世界人工智能大會發言中對ChatGPT做出的評價。或許，大模型並非人工智能的終局，在通往數字世界的道路上還會有新的技術不斷湧現，但由大模型引發的算力變革已然不可逆轉，如同蒸汽機、電力、PC+移動互聯網的誕生一般，為新的時代的開啓奠定了生產力基礎。