AI算力降本需求迫切,多地“真金白银”引导支持
多地出台人工智能算力产业发展支持政策。
在刚刚过去的第一季度,南京、上海、武汉、无锡等10余个地区先后出台人工智能算力产业发展支持政策。记者梳理发现,各地通过开放相关应用场景、现金补贴、发放“模型券”“算力补贴券”等形式,“真金白银”鼓励人工智能企业加强技术与应用创新,引导智能算力集约化调度。
3月26日,工信部新闻发言人、总工程师赵志国在国新办新闻发布会上表示,下一步,将着力提升产业科技创新能力,加快推动以大模型为代表的人工智能赋能制造业发展。今年将开展“人工智能+”行动,促进人工智能与实体经济深度融合,推动人工智能赋能新型工业化。
对通用人工智能(AGI)来说,数据、算力、算法三大核心要素中,算力向下扎根于数据,向上支撑着算法,是驱动AGI发展的核心动力。根据中国信息通信研究院发布的数据,我国在用机架数量三年复合增长率约30%,截至2023年底超过810万标准机架,算力总规模达到230EFLOPS(EFLOPS指每秒进行1018次浮点运算),位居全球第二;全国智能算力规模达70EFLOPS,2023年增速超过70%。
但与此同时,我国算力发展仍然面临着大规模、低成本与低能耗三大挑战。“数字经济时代,各行业大模型训练、生成式AI对算力产生了爆炸性需求。”上海流程智造科技创新研究院公司总经理贺仁龙在接受记者采访时表示,算力容量决定了城市未来的发展空间。各地方政府可以测算和排摸未来五年面向城市数字化转型、跨境数据流动、金融结算等算力需求,结合海上风电规划,对海底数据中心进行统一布局规划,分区域、分规模、分步骤推进海底数据中心规模化建设。
多地发文支持算力布局
3月29日,北京市经开区发布《北京经济技术开发区关于加快打造AI原生产业创新高地的若干政策》,目标到2026年,人工智能核心技术取得重大突破,算力算法数据有效支撑,建成人工智能算力10000PFlops。为加快推进算力基础设施建设,北京市经开区提出,每年将发放1亿元算力券,企业可申领算力券用于算力租用。为推动人工智能应用场景赋能与开放,北京市经开区每年将发放1亿元模型券,对购买技术自主可控基座大模型的企业予以补贴。
3月27日,武汉发布的《促进人工智能产业发展若干政策(征求意见稿)》提出,加快超(智)算中心建设,对示范效果突出并获得省级建设运营补贴资金的超(智)算中心,按照省级补贴金额给予1:1配套奖励。根据算力使用情况每年设立总额不低于1000万元算力“服务补贴券”,重点支持中小企业购买算力服务。
另外,无锡市发布的《关于加快推进算力发展和应用的实施意见》提出,设立每年5000万元的算力券补助资金。《庆阳市“东数西算”算力券实施方案(试行)》日前发布,重点支持开展人工智能大模型训练和应用,包括语音识别、图像识别、自动驾驶等领域的应用,每年发放总额不超过1亿元的算力券。
此外,近日印发的《上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案(2024-2025年)》提出,到2025年底,上海将努力实现智算设施高效协同,智能算力规模超过30EFlops,通过“算力券”等激励机制,引导智能算力集约化调度。
针对近期各地密集发布大模型支持政策的原因,毕马威中国数字化赋能主管合伙人张庆杰在接受记者采访时表示,大模型训练依然面临着高昂的成本问题。放眼全球,除了几大科技巨头外,几乎没有企业能够承担得起大模型训练的高昂成本,算力不实现普惠化,任何关于AI和科技革命的畅想都将是空中楼阁。
“目前偏大规模的算力需求以B端和G端为主,算力降本需求十分迫切,要利用有限资金获取更多元的算力,并优化算力资源配置和利用效率。同时,低能耗也是行业需要探索的方向。数据中心是各国算力发展的重中之重,但其也存在着严重的碳排放问题,随着碳中和目标成为全球共识,大部分国家都提出了较为严格的数据中心节能减排要求。”张庆杰说道。
成本挑战仍存
从具体内容来看,“算力券”是指重点企业和单位通过特定城市的算力公共服务平台,使用智能算力资源服务时,给予不超过实际支付智能算力费用的一定数额实现补助。
以无锡为例,智能算力建设项目方面,对纳入市级统筹建设、落地无锡市且主要服务于本地企业、高校和科研单位的智算项目,按照“一事一议”方式,最高给予建设成本15%的补贴,总额最高不超过3000万元。
算力大模型项目方面,对新引进的人工智能大模型企业以及人工智能大模型建设项目,两年内对其通过无锡市算力公共服务平台的算力使用成本按照“一事一议”的方式给予支持,原则上比例不高于60%,最高不超过1000万元,扶持资金按照项目进度拨付。
在张庆杰看来,地方政府牵头支持算力普惠化非常具有针对性。“中国是世界人工智能重要领军国家之一,但做大模型还面临多方面的挑战,需要在政策、技术、资源、人才培养等方面进行综合的改革和发展。在计算资源方面,训练大模型需要大量的计算资源,包括CPU、GPU、TPU等。虽然中国算力具备一定的基础,但在计算资源方面还存在一定的短板,各行各业在底层计算资源上存在缺乏,这会限制大模型的训练和优化。”张庆杰说道。
除此之外,他表示,在投入成本方面,大模型的训练需要大量的资金支持,包括硬件设备、人才引进、技术研发等方面的投入。最后,行业应该在专业人才、技术生态以及计算架构方面进行发力,来进一步夯实算力基础。
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