算力高墙之下:AI 中小企业如何突围?
全球科技浪潮里,中国 AI 产业正以惊人的速度裂变生长,从技术突破到广泛落地,逐渐形成了规模庞大、场景丰富的产业生态。
然而,在“百模大战”的喧嚣与科技巨头算力竞赛的阴影下,是一个被日益高耸的“算力高墙”围困的群体 ——AI 产业中的中小企业。它们犹如产业生态中的“毛细血管”,尽管体量不大,却承载着最具活力和多样性的创新基因。
正在撬动未来的“蚂蚁大军”
中小企业在推动新技术落地与创新价值实现方面,具有不可替代的关键作用。
根据国家知识产权局发布的《2024 年中国专利调查报告》,我国中小企业在专利转化效率方面展现出显著优势:中型企业发明专利产业化率达 61.4%,小型企业达 57.8%,均明显高于大型企业的 49.5%。
工业和信息化部数据显示,我国中小企业贡献 50% 以上税收、60% 以上 GDP、70% 以上技术创新成果。
相较于组织结构复杂、决策链较长的大型企业,中小企业机制灵活、反应迅速,能够将资源集中投入特定细分领域,实现快速技术突破与产品迭代,进而获得更强的创新能力。
然而,正是这些最具创新活力的主体,却最易受到外部环境的冲击。
当前不断攀升的算力成本,成为了悬在 AI 中小企业头顶的“达摩克利斯之剑”。
AI 中小企业的算力困局
当前高端算力资源的获取存在极高的资本门槛。2023 年 9 月,香港科技大学(广州)公开定向采购公告显示,一套搭载 H800 GPU 的英伟达 DGX SuperPOD 配套软硬件及服务项目,中标金额为 2.592 亿元人民币。
事实上,算力已演变为一场由资本主导的资源竞争。斯坦福大学《2024 年人工智能指数报告》指出,训练 GPT-4 的成本已达 7800 万美元。
高昂的算力成本无疑将众多创新主体阻挡在竞争起跑线之外。即便绕过了这道门槛,面对漫长的研发周期,“创新试错”亦是一场豪赌。由于无法自建算力集群,很多 AI 中小企业不得不承受高昂的 GPU 租赁费用与低资源利用效率,在资金快速消耗中,生存风险急剧攀升。
系统性构建我国 AI 发展新优势
近日,《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》正式发布,明确将“推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全”列为强化智能算力统筹的核心举措,为我们破解当前 AI 产业发展瓶颈指明了方向。
算力资源分配的结构性不均衡,已成为制约“人工智能 +”行动广泛落地的重要障碍。作为 AI 时代的关键基础设施,算力资源应当更好服务于国家战略与创新大局,广泛支撑各类市场主体特别是中小企业创新发展。推动算力普惠,不仅是实现多元主体公平参与、激发基层创新活力的现实需要,更是构建高水平社会主义市场经济体制的应有之义。
面向全球科技竞争新形势,中国 AI 产业要以系统观念推动算力基础设施共建共享、产学研用深度融合,加快形成开放包容、安全可信、充满活力的产业生态。如此才能牢牢把握发展主动权,在新一轮科技革命中塑造国家竞争新优势,为实现高水平科技自立自强和高质量发展注入强劲动力。
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