专精特新下半场：AI算力驱动竞争力升级
过去的一两年见证了AI给商业世界带来的剧变。自“杀手级”应用ChatGPT横空出世，“百模大战”在国内外纷纷上演，众多垂直领域的AI应用百花齐放，专精特新企业们也正在新一轮的发展机遇中抢先布局。
值得关注的是，AI的发展导致算力的需求应声高涨，这为不少中小企业带来了挑战。据中信建投推算，未来5年全球大模型在训练端、推理端的峰值的算力需求，年复合增长率分别有望达到78.0%和113%。当竞争日趋激烈，AI算力已然成为了一种新基建，而掌握AI算力的专精特新企业，才是掌握了面向未来的“新生产力”。
2023年11月22日，36氪联合联想举办“专精特新下半场：AI算力驱动竞争力升级”线上直播，测测集团创始人&CEO任永亮、北京华恒盛世科技有限公司副总经理王文星、UCloud优刻得服务器中心及AI算力负责人丁振雷受邀做客36氪“专精时氪”直播间。三位嘉宾结合自身经历及企业实践，分享了对于AI算力话题的相关见解和众多精彩案例，以下为对话精华总结。
重新定义：AI塑造全新商业世界
近日，OpenAI的高层变动被广泛报道，仅是一家公司的内部事务就毫不费力收割了社会集中关注。不难看出，以ChatGPT为代表的生成式人工智能对世界产生了多大的影响，AI已经是现代企业的一门必修课。在整个市场爆发的背后，一些值得关注的趋势正在显现。
测测集团创始人&CEO任永亮总结说，诞生于应用端的算力需求激增，各种类型公司的算力需求都十分普遍。一方面是志在必得的大厂，他们已经在AI上有了多年的大量投入。另一方面是虎视眈眈的中型公司，他们在某些领域站稳了脚跟，期待借助大模型竞争来缩小与头部玩家的差距。还有更多如履薄冰的创业型公司，有了AI的加成，他们在更多细分领域看到了机会，但又担心无法回避的算力成本将成为阻碍自身在AI时代发展的瓶颈。
可以明确的是，这些对于AI算力的需求也正不断地对基础设施层提出更高的要求，无论是在算力本身，还是算法和数据上，需求的量级呈现了指数级的变化。
UCloud优刻得服务器中心及AI算力负责人丁振雷就变化进行了4个方面的总结。第一，需求普遍从通用算力发展到智能算力；第二，高端芯片需求增加，某些场景对于单卡算力和显存的要求大大提升；第三，显卡互联需求开始增加。过去，单卡就能满足大部分需求，但这在今天已经行不通了，而单机多卡、多机互联就需要大流量的互联能力；第四，对于存储吞吐量的要求变得非常高。
为了支撑上述变化，底层的基础设施也正在发生不小的改变。
北京华恒盛世科技有限公司副总经理王文星指出，算力、调度和服务是AI基础设施值得关注的三个方面。第一，从算力来说，我们需要来自GPU芯片更大算力和更大规模的算力集群。第二，从调度层面来说，为了实现集群算力的利用率最大化，我们需要更高效的调度能力。第三，在算力服务方面，模型都训练好之后，我们要为用户提供更流畅、更稳定、更可靠的算力服务和模型服务。
随着更多企业将AI当作核心业务来发展，AI技术来到战略转型期，算力逐渐成为尤为关键的底层基建。
稳扎稳打：AI算力成为企业“新基建”
对于早期企业来说，基座型公司提供的AI基础设施服务就能满足大部分需求。但随着业务发展，如果想取得更好的效果，就需要在AI模型上有更深、更定制化的能力。于是，越来越多企业开始围绕AI来布局自己的“新基建”。
测测集团创始人&CEO任永亮分享了心理服务行业与AI结合后带来的改变。过去，心理服务业面临供给瓶颈，一个心理服务者一次只能服务一个人。但有了AI，更多人就能以更少的成本体验到优质的心理服务。特别是对泛心理行业而言，AI有可能打破供给瓶颈，帮助企业实现新的增量。
从测测的经验来看，在实际情况下，企业评估算力需求时不仅要让算力规模与企业的数据积累、算法能力相匹配，还要让它和企业的商业化进度相适应。
关于算力成本，北京华恒盛世科技有限公司副总经理王文星认为尤其要关注两个方面。首先是采购GPU的成本，这部分的成本相对较高。其次是模型训练和推理的成本，在不同AI应用中，这两方面的需求量存在差异。企业要根据自身需求进行合理投入，重视关键环节的成本控制。
从成本及可行性考量，“超高性能”并非大多数专精特新企业的最优解，找到最适合自己的算力解决方案才会真正地行之有效。
UCloud优刻得服务器中心及AI算力负责人丁振雷就基础设施的标准展开了探讨。首先，基础设施框架是统一的，这包含数据中心、算力集群与网络集群、平台和调度层以及配套的产品应用层。而什么是好的算力基础设施？首要标准是与企业自己的需求场景匹配，其次就是使算力利用率最大化。
除了基础设施，想要提升AI应用的竞争力，高质量的数据采集和训练必不可少。一方面，要以最高标准在企业需求和数据安全之间找到平衡。另外，数据质量也尤为重要，在数据可靠性、分布和维度等方面，企业往往需要不小的投入。
部署未来：持续释放AI的商业想象
当AI大模型发展到一定程度，它也正潜移默化地定义着未来的商业趋势。
首先，AI算力的供给在未来将会有更多种形式。UCloud优刻得服务器中心及AI算力负责人丁振雷分析说，第一，我们能期待国产GPU快速崛起，这有赖于国内AI生态的玩家共同努力。第二，对于中小企业而言，除了直接购买或租赁GPU资源、使用公有云，直接调用大模型厂商的API也是性价比不错的选择。
未来的理想结果是，企业和用户不用担心抢不到GPU、算力成本高等问题，只需把精力放在应用上。从交付形态上来说，最好是算力服务商能够提供“开箱即用”的产品，就比如现在常说的MaaS（Model as a Service，模型即服务）。
在持续释放AI的商业想象的过程中，北京华恒盛世科技有限公司副总经理王文星认为，我们仍有一些方面需要继续提升。第一，更开放的共享环境，各家的数据集只有流动起来才能创造更大的势能。第二，更高效的算力调度，把空闲的存储和算力资源有效地整合且再分配。第三，前瞻性的节能布局，把数据中心的能耗降下来，打造“绿色算力”，这些都将是企业未来的必修课。
如今，国内的AI应用生态庞大而活跃，这反向促生了比国外更繁杂的算力生态布局，包含软硬件、算力中心、数据中心等等环节。如果能高效融合繁杂的国内生态，让用户用上便捷、便宜的算力资源，中国的AI势力就还有不少领先全球市场的机会，而这也是许多专精特新中小企业不容错过的时代机遇。
“专精特新下半场：AI算力驱动竞争力升级”直播由联想冠名赞助播出。联想百应，为全国中小企业提供针对性服务方案，加速中小企业成长。更有联想初创企业星辰计划，立足全链路产品及生态，提供一站式、多维度、高品质的创新创业服务，设立至高15万元专项数字化扶持基金，支持初创企业加速数智化，与创业者双向赋能，共赢AI时代。
专精特新下半场：AI算力驱动竞争力升级
编辑丨黄雅蓉