“我认为行业大模型是最终出路。因为通用大模型受制于多重因素，而中国行业数据的完整性、系统性是最好的，尤其是在制造业，如果把这些行业数据利用好，通过行业大模型产生价值，会成为中国发展新质生产力一个非常好的途径。”这是中国工程院院士、紫金山实验室荣誉主任兼首席科学家刘韵洁作出的新判断。

　　刘韵洁是在5月21日召开的GIIC 2024（GPU Infrastructure Innovation Conference）暨第四届中国IDC 行业DISCOVERY大会上作出如上判断的。该大会由中关村超互联新基建产业创新联盟主办，互联科技实验室NEOLINK LABS承办，世纪互联、矩阵起源联合承办，北京市科学技术委员会，中关村科技园区管理委员会支持举办。

　　ChatGPT的横空出世加速推动人工智能时代的到来，尤其是大模型的高歌猛进，对GPU智算、网络、存储等算力产业的每一环的都提出了新需求与新挑战。

　　刘韵洁指出，面向AI大模型时代，需要计算、网络、存储、系统协同，构建高性能算力底座，实现超大规模集群万卡协同。在此背景下，确定性网络有望解决传统互联网拥塞无序的问题，推动互联网从“尽力而为”到“确保所需”技术体系变革，能够满足工业互联网、东数西算、人工智能大模型等典型场景的网络需求。

　　在人工智能飞速发展的背后，能源消耗问题也日益凸显。原国务院参事、国家能源专家咨询委员会副主任徐锭明认为，超级AI的发展将成为电力需求的“无底洞”。AI正在赋能能源转型，同时AI必将推动能源革命。能源革命必须面向“双碳”目标，构建以新能源为主体的新型电力系统，一靠氢能、二靠储能、三靠智能。

　　在AI能耗驱动下，高效能算力芯片显得愈发重要。清华大学集成电路学院助理研究员朱建峰指出，通用计算芯片的主流架构，计算资源利用率低，占比低，难并行。在后摩尔时代，联合封装、工艺、架构创新，发展新型计算芯片架构已成为主流共识。

　　作为承载算力底座的数据中心，在AGI时代也面临向智算中心迭代的挑战。从GIIC 2024大会现场来看，数据中心从传统的IDC到AIDC的改变已经成为共识。

　　世纪互联创始人、中关村超互联新基建产业创新联盟理事长陈升认为，其间第一个改变就是改变交互界面。“过去的交互界面是机柜，风火水电是基础。要是按照现在AIDC的定义，把所有的风火水电加在一起就是整个系统差不多30%的投资，70%是GPU和网络。” 陈升表示，如果是AIDC，吐出来的是Token和服务，面对这样的形态，70%的投资是和GPU、超级网络相关，这个行业可谓挑战不小。

　　陈升表示，AI的终极目标是打造一个超越互联网的下一个全新网络信息空间（Cyber Next）。通用计算为主的传统IDC迎来机遇，必须加速演进到面向大模型的AIDC，对GPU硬件（供应链）和软件生态做到“两手抓”。世纪互联的乌兰察布基地，就是一个面向大模型时代的绿色吉瓦级AIDC算力超级工厂。该基地实现了AIDC“三化”：建筑标准化、机电模块化、电力总线化。

　　AI Infra架构在大模型时代也面临融合创新。互联科技实验室AI Platform研发负责人张先国指出，面向AGI时代，在更多算力节点和更多异构资源的场景下，基于新的经济和激励形态下的Scale-Out分布式架构体系，世纪互联正式启动了超互联未来（CyberNext）实验局（0.1版）的研发和部署，从不同方面验证了城域范围内多节点分布式训练、跨区域模型和数据集高速分发、集群算力动态调度、数据和模型安全等的可行性。

　　据悉，未来，世纪互联将围绕GPU基础设施持续创新，并与矩阵起源展开深度合作，打造中国版的CoreWeave。

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