“當我們在談算力的時候,必須要想好算力到底能夠給我們帶來什么價值,怎樣讓人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施去發(fā)揮更好的應(yīng)用能力。”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、AI大裝置事業(yè)群總裁楊帆在2022中國算力大會上說。
7月30日,2022中國算力大會正式召開,商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、AI大裝置事業(yè)群總裁楊帆與山東省副省長凌文,郭桂蓉、劉韻潔等多位中國工程院院士,以及來自華為、螞蟻集團、國家超算濟南中心等多位行業(yè)領(lǐng)袖和專家共同出席大會主論壇,并發(fā)表題為《人工智能基礎(chǔ)設(shè)施:產(chǎn)業(yè)發(fā)展新引擎》主題演講。
大會還隆重發(fā)布了“2022中國算力賦能優(yōu)秀案例”,商湯科技人工智能計算中心成功入選。
本文為楊帆演講內(nèi)容梳理。
AI有望成為突破科學進步的重要工具
在人類發(fā)展的最近三五十年中,雖然信息化產(chǎn)業(yè)、信息化技術(shù)一直保持高速發(fā)展,但基礎(chǔ)科學的突破確實相對較少的。
如果這樣的趨勢一直持續(xù),整個世界就會進入存量的博弈,帶來非常大的挑戰(zhàn)。
一直以來,人類認知世界有兩種認知范式:第一范式是歸納,即基于現(xiàn)象做總結(jié);第二范式是演繹,即基于公式做推理。
近幾年,我們通過計算機做大數(shù)據(jù)、仿真模擬,恰恰類比的就是歸納和推理,或者也可稱之為第三范式或者第四范式。
但是拋開一般性的認知,回看人類歷史上的科技進步,會發(fā)現(xiàn)很多跨時代的重大突破,其實都來自偶然事件,比如廣義相對論、牛頓第一定律等等——我們把它稱為“天才的腦洞”。
不妨聯(lián)想——如果機器能夠做出類似的猜想,就可以幫助我們推動整個科學體系的進步。事實上,近兩年,業(yè)界已經(jīng)開始大量的用人工智能去驅(qū)動各個不同領(lǐng)域、不同學科的科學技術(shù)的進步,并紛紛取得了非常顯著的突破性成果。
在未來,人工智能有可能成為幫助人類突破科學技術(shù)進步認知障礙或認知邊界的一個重要的工具。
這種工具對算力的需求非常龐大,且增速非常之快。有報告統(tǒng)計,每三四個月,業(yè)界最復雜的AI模型對算力的需求就會翻倍,在過去六年,已經(jīng)翻了幾十萬倍。
今天推動AI能力提升很重要的工具和手段“人工智能大模型”,其參數(shù)數(shù)量也呈現(xiàn)極其高速的非線性增長,背后同樣需要超大規(guī)模的算力支撐。
算力、算法、數(shù)據(jù)三位一體
最近兩年,國際上很多科技巨頭紛紛斥巨資建設(shè)人工智能計算中心,比如Facebook、特斯拉等等;國內(nèi)的很多政府、企業(yè)以及平臺公司,也在建設(shè)新一代人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,比如在智能駕駛、元宇宙等前沿領(lǐng)域開拓布局。
如何理解人工智能基礎(chǔ)設(shè)施?從AI的三要素來看,算力是生產(chǎn)力,算法是生產(chǎn)關(guān)系,數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料。但是,算力和它最后產(chǎn)生的應(yīng)用、價值,和它所需要消耗的資源、數(shù)據(jù)其實是密不可分的,是三位一體的。
在算力層面,如果建設(shè)的算力不能夠被有效利用,或者用了之后無法產(chǎn)生價值,不能給技術(shù)帶來進步,給社會帶來更好的改變,它就是沒有意義的、無效的。
當我們在談算力的時候,必須要想好算力到底能夠給我們帶來什么價值,怎樣讓人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施去發(fā)揮更好的應(yīng)用能力。
事實上,算力在今天仍存在諸多痛點。包括不限于大量國產(chǎn)芯片的異構(gòu)計算;大數(shù)據(jù)、大模型、大算法對于集群的彈性的規(guī);。
在算法層面,隨著人工智能的發(fā)展步入深水區(qū),將會面臨的一個很大的挑戰(zhàn):今天的AI解決一個問題,自身所花費的成本和代價,可能比帶來的好處還要大。
如果需要用更昂貴的手段去解決問題,那么它最終就很難真正的商業(yè)化,很難在產(chǎn)業(yè)上帶來巨大的價值。
如何讓算法生產(chǎn)的成本指數(shù)級下降,讓整個模型的生產(chǎn)效率更高、所需時間更少、對數(shù)據(jù)的依賴更低,都是需要去面對的問題。
在數(shù)據(jù)層面,數(shù)據(jù)孤島的問題在很多行業(yè)還是大量存在。企業(yè)、單位自身的數(shù)據(jù)很多都是片面的、不完整的,如何讓這些數(shù)據(jù)匯聚到一起發(fā)揮作用,并在用戶隱私安全保護方面實現(xiàn)平衡?
數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料,卻比傳統(tǒng)的生產(chǎn)資料比如土地、石油的復雜度更高,形態(tài)也非常多樣。如何才能讓它形成全鏈條的能力?
面對上述這些問題,SenseCore商湯AI大裝置就是商湯給出的答案。
這個答案可能不是完美的,業(yè)界也有很多同仁在持續(xù)探索不同的方案,但是大家都走在一個共同的道路上。
歸根結(jié)底,人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵,還在于如何通過新的技術(shù)、新的手段和新的機制,去解決AI產(chǎn)業(yè)進一步往前發(fā)展所面臨的問題。
打通算力創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)價值閉環(huán)
在上海臨港,商湯興建的人工智能計算中心AIDC今年開始投運,擁有3740P的峰值算力,是目前全亞洲最大的人工智能計算中心之一。目前,很多區(qū)域的AI計算中心只有起步100P、長期規(guī)劃300~1000P的規(guī)模。
如此巨大的優(yōu)勢,得益于商湯過去豐富的行業(yè)積累。
未來的AI產(chǎn)業(yè)無論是對于算力、數(shù)據(jù)、算法,都會有很大的需求和空間。而最重要的,就是當我們有了更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施后,到底能夠給各個行業(yè)的用戶和客戶,創(chuàng)造什么樣的價值。
以智慧城市為例,今天整個城市級的服務(wù)和綜合治理,可以通過大量的視頻處理和分析,更加自動化的完成。這需要更好的AI基礎(chǔ)設(shè)施、更好的算力。
在智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、智慧交通領(lǐng)域,整個行業(yè)也對AI基礎(chǔ)設(shè)施,對于算力的應(yīng)用,持續(xù)提出高標準和要求。
在科研領(lǐng)域,商湯AIDC正與國家蛋白質(zhì)科學中心(上海),以及山東的高校,持續(xù)推動產(chǎn)教融合,利用 AI去幫助技術(shù)的推動和完善。
在AR、VR領(lǐng)域,虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實對于算力的消耗也是非常之巨大的。如何通過算力的使用,給我們的日常生活、線下商業(yè)零售、消費娛樂等帶來全新體驗,都是商湯探索的方向。
AIDC在山東也落地了諸多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,包括智慧園區(qū)、智能遙感、智慧醫(yī)療、智慧教育等等,培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)。
在我們看來,算力是很重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),未來我們將持續(xù)通過技術(shù)的進步和制度的完善,建設(shè)更好、更新、更具質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施,并由此為整個行業(yè)、生產(chǎn)生活、科技進步提供更多有價值的軟件和應(yīng)用服務(wù)。
只有這樣,才能讓算力的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的進步形成一個閉環(huán),帶來可持續(xù)的效益。