華為創始人兼CEO任正非8月21日、8月26日與ICPC(國際大學生程序設計競賽)基金會及教練和金牌獲得者的學生的談話紀要最新曝光。華為創始人任正非表示,華為一直堅持開放和擁抱全球人才的原則,愿意與學術界共同培養信息領域的優秀人才。華為希望通過贊助競賽和組織交流活動,促進全球信息產業的發展和各國信息領域人才的培養。
任正非表示,我們即將進入第四次工業革命,基礎就是大算力,第四次工業革命波瀾壯闊,其規模之大不可想象,今天的年青人是未來大算力時代的領袖,二三十年之內的人工智能革命,一定會看到年青人星光閃耀。
縱觀信息時代的科技發展史,幾乎所有行業都因集成電路能力的提升,不斷優化組織結構與生產方式,而帶來這一人類生產力飛躍和生產關系劇烈演化的基礎,則是因無數硬件工程師花費數代人持續努力而得到延續的摩爾定律,這一定律體現為單位芯片面積晶體管數量的指數級上升和相應成本的指數級下降。在互聯網、移動互聯網行業集中度提高、紅利消退的當下,伴隨AIGC的爆發,以AI計算為代表的硬科技行業再次回到舞臺中央,而其中最底層的能力即是——算力。
算力的字面意思是計算能力,狹義定義為計算設備每秒鐘能完成的浮點計算次數(FLOPS),1946年全球第一臺計算機“ENIAC”算力為5000,而如今全球第一超算“Frontier”算力為1.9x1018,過往的77年之間,單臺計算機算力的年化增長率達到驚人的53.7% 。眾多AI算法中,神經網絡算法因反向傳播算法的突破而逐漸成為當前AI算法的主流,神經網絡算法的核心要素是算法、數據和算力,在數據渠道越發集中、數據量越發豐富、數據標注越發成熟、算法越發開源、模型體量越發巨大等趨勢中,算力的重要性越來越高,已成為AI計算迭代進步的關鍵因素,甚至已在部分領域成為AI計算發展的瓶頸。AI大模型演化的重要方向是模型參數的巨量化。大模型使用更多的模型參數進行訓練和推理,以提供更好的性能和準確性。在早期,包含百萬或千萬量級參數的模型就被認為是“大模型”。而現在,隨著模型的參數量和計算復雜度的不斷增加,百億甚至千億參數的模型也變得更加常見。最近幾年,通用AI模型的參數量不斷攀升,從2018年3億的Bert、2019年15億的GPT-2,2021年1,750億的GPT-3, 再到2023年英特爾剛剛公布的參數量高達上萬億的Aurora genAI,大模型參數在5年內增長了上千倍。
科技自立自強是中國發展的戰略支撐,自2020年4月算力建設被納入“新基建”范疇以來,國家持續加大算力基礎設施建設。2023年2月國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》,提出要夯實數字中國建設基礎,促進東西部算力高效互補和協同聯動,引導通用數據中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。
《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》明確提出,“用3年時間,基本形成布局合理、技術先進、綠色低碳、算力規模與數字經濟增長相適應的新型數據中心發展格局”。“東數西算” 是對算力產業實際影響最大的工程,該工程通過構建數據中心、云計算等新型算力網絡體系,將東部算力需求有序引導到西部,對于優化算力基礎設施布局有重要意義。隨著“東數西算”工程全面啟動,中國有望建成國家級的算力網絡,真正將算力轉變為水、電、燃氣一樣的基礎性資源,將算力以最簡單高效、低成本的方式輸送到算力需求側。根據國家發改委高技術司信息,截至2022年8月,8個國家算力樞紐進入深化實施階段,新開工數據中心項目達60余個,新建算力設施規模超110萬標準機架,項目總投資超4,000億元。信通院數據顯示,2021年中國算力核心產業規模已超1.5萬億元,主要涉及數據中心市場規模1,500億元,云計算市場規模3,229億元,人工智能核心產業規模4,305億元,關聯產業規模超過8萬億元。預計“十四五”期間,大數據中心投資將以每年20%的速度增長,累計帶動各方面投資將超過3萬億元。經初步測算,到2025年,數據中心、云計算、人工智能市場規模總計將突破2.5萬億元,關聯產業規模可達24萬億元。