时代,算力扮演着至关重要的角色。如果说数据是AI大模型的“燃料”,那么算力则是其强大的“动力引擎”。据显示,为了训练GPT大模型,Open AI耗费了40TB的数据,并每天消耗高达50万千瓦时的电力。训练一次拥有1746亿的GPT-3模型,所需的算力更是高达3640PFlops,耗资466万美元。
随着AI成为全球关注的焦点,各国纷纷加大对算力的追求。在中国,数据中心的建设速度同样惊人。据2024中国算力大会透露,目前全国在用算力中心机架总规模已超过830万标准机架,算力总规模达到246EFlops,位居世界前列,且年均增长率超过30%。
然而,在算力迅猛增长的同时,关于算力是否过剩的争论也一直存在。一方面,算力作为AI发展的基石和经济社会的基础设施,进行适度超前的建设是必要的。全世界内,算力投资建设均呈现出迅猛增长的态势。《中国综合算力指数报告(2024)》显示,截至2023年底,全球算力基础设施总规模达到910EFlops,同比增长40%。
但另一方面,我们也要看到算力应用尚处于起步阶段。当前,更多的算力增长是被以ChatGPT为代表的人工智能所牵引,而AI浪潮在经历过度炒作后正陷入低谷期,突破乏力。因此,有观点认为智算中心的建设应放缓节奏,以避免在居高不下的成本压力下,投资过多的算力导致运营困局。
然而,放弃算力的全力发展也将面临在竞争中落伍的风险。从供需两端来看,算力供给与应用存在不匹配的情况。AI算力供给紧缺的局面已有所缓解,但高端算力如AI专项算力、高性能算力等仍存在缺口,而通用算力利用率则相比来说较低。同时,智算中心的数量和机柜利用率也不及预期。
尽管如此,人工智能技术仍在社会上带来了应用创新。目前,全国在工业、教育、医疗、能源等多个领域的算力应用项目已超过1.3万个,云计算、元宇宙以及智慧城市建设等对算力的依赖程度持续增加,相关需求依然旺盛。
因此,算力是否过剩并没有一个绝对的答案。在特定时期和特定领域,有极大几率会出现算力利用率低的情况,但从长远来看,随着人工智能技术的持续不断的发展和应用场景的不断拓展,算力需求将持续增长。
为此,我们应该根据具体情况来控制算力建设的节奏,并采取对应措施来优化算力资源配置。既要避免盲目建设造成的资源浪费,又要保持战略眼光,确保在人工智能的大国博弈中占据有利地位。
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