全球元宇宙大会产城联盟联席理事长、GDCC联席主席徐亭发表致辞 | AI云智算力突围主论坛

 

 

 

尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家上午好。

 

非常高兴出席数智中国AIGC科技周·AI云智算力突围主论坛，今天我想和大家分享一下我对AI算力发展趋势及生成式AI热潮和AI行业应用的看法。

 

AI算力是构建和发展人工智能的基石，也是实现更高水平智能的关键。无论是机器学习、深度学习还是自然语言处理，都需要强大的计算能力来驱动。随着技术的进步和应用场景的拓展，AI算力需求呈现爆发性增长的趋势。今天，我们有幸见证了AI算力迎来了一个新的飞跃，以强大的计算能力为基础，我们可以期待更多创新和突破。

 

伴随着今年以来的生成式AI浪潮和大模型井喷，两年内预计有750倍算力需求的增长，而硬件的算力供给（增长）仅有3倍，大模型“暴力计算”引发巨大的算力缺口，这个算力缺口还在进一步扩大当中，预计到2030年 AI 所需的算力，相对2020年还会增长500倍。与此同时，由于众所周知的原因，算力国产化也迫在眉睫，算力建设、基础设施的共享与优化、算法的优化和数据的质量尤为关键。这其中，算力建设被摆在首要位置。

 

 

首先，要突围算力瓶颈，我们需要不断提升硬件设备的性能。传统的计算机硬件已经逐渐达到了物理极限，无法再进一步提高计算速度。因此，研究人员开始探索新的硬件架构，如计算机和神经元芯片等。量子计算机利用量子力学原理进行计算，具有极高的计算速度和并行处理能力，有望在某些特定领域取得突破性进展。神经元芯片则模拟了人脑的神经元网络，能够进行大规模的并行计算，极大地提高了计算效率。通过不断创新和研发，新一代的硬件设备有望突破算力瓶颈，为科学研究和商业应用提供更强大的计算支持。 

 

其次，要突围算力瓶颈，我们需要充分利用云计算和分布式计算的优势。云计算将计算资源集中在云端，用户可以通过网络随时随地访问这些资源。这种方式不仅节省了成本，还能够灵活调配计算资源，满足不同规模和需求的计算任务。分布式计算则是将大规模的计算任务分解成多个子任务，由多台计算机同时进行计算，最后将结果汇总。这种方式不仅提高了计算效率，还能够有效解决大规模数据处理的问题。通过充分利用云计算和分布式计算的优势，我们可以突破单一设备的算力限制，实现大规模计算任务的高效完成。 

 

此外，要突围算力瓶颈，我们还需要不断优化算法和算法模型。算法是计算任务的核心，优化算法可以提高计算效率和准确性。例如，深度学习算法是当前人工智能领域的热门算法之一，通过不断优化深度学习算法模型，可以提高计算速度和准确率。同时，还可以研究新的算法模型，如强化学习和迁移学习等，以适应不同领域和场景的计算需求。通过不断优化算法和算法模型，我们可以在有限的计算资源下实现更高效的计算。

 

在生成式AI浪潮下，AI大模型已经成为全新新赛道，AI算力发展趋势呈现三个特点：

 

一是，AI大模型的爆发推动了元宇宙数字基底建设，推动元宇宙生态与产业融合发展落地。

 

二是，加强对AI算法的安全性分析和评估，以确保AI应用的安全性。

 

第三，AI垂直领域应用赋能千行百业。截至今日，已有多家厂商不仅仅是公布AI大模型，而是结合自身业务开展AI大模型系列应用，可以说AI已经逐渐走向垂直领域下沉，这些应用场景的出现，将会进一步推动AI技术的发展和应用。今天我们仪式发布环节将正式成立中科飞诺行业大模型与应用场景实验室，同时筹备成立AIGC创新联合体先进制造元宇宙研究院，就是聚焦垂直领域的AI大模型行业应用，赋能各行各业的数智化转型进程，充分释放社会生产效率的数智动能。

 

总体而言，AI算力已成为AGI时代下数字经济的核心主线，也是AIGC赋能元宇宙生态构建的重要数字基座之一。AI算力的创新与突破将加速元宇宙美好愿景的到来，我们相信，在未来的数智发展中，AI算力将重塑数字经济结构，为企业与社会带来更多的机遇与挑战。

 

谢谢大家。