没有强大算力底座，大模型就没有根
作为AI“三驾马车”之一的算力领域正掀起新一轮争夺战。在5月26日的中关村论坛上，对于人工智能时代的算力发展，华为昇腾计算业务CTO周斌给出了他的答案。
Q：在人工智能时代，算力是一个怎样的存在？
A：对于ChatGPT，圈内常常调侃为“大力出奇迹”，这个“力”即为工程化能力，最直观的体现就是算力，这是孵育或者训练大模型的基础能力。从这一点上来说，我们需要提供的就是一个非常强大的算力底座，否则上面的大模型就会“没有根”。
【资料图】
目前华为已经为全国20多座城市提供了基于昇腾AI的算力基础设施，并提供了从模型开发、微调适配、推理部署的全流程软件使能，来支持大模型的建设。
那么人工智能时代，我们需要一个怎样的AI算力系统？未来人工智能的计算系统很可能会成为新的基础设施，人工智能如果无处不在，算力的基础设施也会变得无处不在，对于这样一种基础设施，自然需要它稳定、可靠、安全、高效。
安全毋庸置疑，未来大模型会成为大量业务系统的核心，一定要确保模型本身的安全，包括数据的安全性等在内。其次要保证高效，大模型要消耗大量能源，提高它的效能就是很重要的一个方面。另外大模型的运行时间通常以“月”为单位计算，这也要求模型在全生命周期里，整个系统要非常可靠。
Q：在应用层面，未来人工智能的落地方向或热点会是什么？
A：在千行百业，人工智能都有非常大的落地前景，其中最明显的就是互联网行业，目前人们已经能够享受新一代人工智能带来的红利了，每当我们打开手机上网的时候，背后都有大量的人工智能系统做支撑。另外在金融领域，人工智能也在大规模落地，帮助企业更好地服务客户、提升运行效率、防范风险等。此外，包括自动驾驶、教育甚至是制造业在内，新一代人工智能都会成为非常重要的生产力工具，赋能各行各业，提升整体水平。
Q：企业争相入局，国内也出现了“百模大战”的盛况。您认为中国做大模型有何优势？
A：首先，“多”本身就是我们的一个优势，或者说我们有集中力量办大事的优势，可以让更多的资源投入其中。当然这种资源不是无序和混乱的，而是有一定程度的协同和监管，通过这样一种方式，我们就可以在短期内集合更大的力量攻克难关。
“多”的另一个层面在于应用场景，也就是说场景方面的优势。大模型的攻关是持续进行的，一些阶段性的成果已经显现，比如具体的领域甚至通用领域出现了一些效果不错的模型，且这些模型还在持续演进。我认为应用场景会拉动对大模型的研究，因为大模型要发挥价值，必须要与场景结合，而我们的优势就在于场景非常多，再加上我们的重视程度大，从国家层面集中力量推进，就可以推动其快速地在行业中应用起来。一旦大模型产生了价值，就会形成一个正向的飞轮，进而驱动模型的研究。而模型研究的价值又会在应用里面获得正向增益，这个飞轮一旦启动，就会不可阻挡，迅速在各行各业产生更多的价值。
Q：开源被认为是人工智能发展的一大趋势，算力领域的开源生态是如何打造的？
A：开源和开放是我们秉持的一个基本理念。算力是一个很抽象的概念，它必须依托于特定的软硬件体系。以华为昇腾为例，就是用来构建算力底座基础的软硬件体系，包括我们自己的计算系统、加速卡、服务器、大规模的人工智能集群等，这些物理形态要通过一定的手段开放出来给业界使用，具体包括向底层开放的Ascend C语言、加速库、API以及操作系统等。
在上层还有非常多的基础软件，比如人工智能框架，和不同行业中的大模型套件等，我们也都大量采用了开放的方式，直接开放给整个社区。
算力基础一定是要开放出来的，未来算力一定会变成水电一样重要的生产资源，要把它变成一个人人都可以享有的成果，让大家都能够通过算力受益。
北京商报记者 杨月涵
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