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预见 2024：大模型成长进入关键期，探究 AI 背后的算力战争

来源：晰数塔互联网快讯时间：2024年02月01日 22:19

距离大模型横空出世已经过去一年有余，在 AI 大模型的浪潮下，各大科技企业争先恐后地推出了自家的大模型产品。

与此同时，各行业企业也对大模型保持着高度关注，一些其他行业的企业也纷纷跨界布局大模型相关产品。

面对着全球都在追逐的大模型浪潮，这也使其对算力需求无处不在，但算力供给相对有限，" 缺口 " 或许将影响人工智能的发展。未来，算力问题也成为各行业实现人工智能普惠的最大难点。那么，这一困局如何破解呢 ?

大模型在流行

《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书 ( 2023 年 ) 》中显示，截至 2023 年 10 月，我国 10 亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计 254 家，分布于 20 余个省市 / 地区。

商业咨询机构爱分析的报告称，2023 年中国大模型市场规模约为 50 亿元，预计到 2024 年这一数字将达到 120 亿元。

显然，2024 年，大模型将继续其火热的现象，在 2023 年形成的百模大战竞争将会进一步白热化，进一步渗透到各行各业的数字化进程中。

我们看到，大模型真正的价值在于行业侧的应用落地，就目前业内对大模型的认知来看，绝大多数人对大模型相关产品的发展观点类似于互联网，消费级只是开始，产业级价值更大。

但如同互联网一样，消费互联网发展迅速，甚至已经接近 " 天花板 "; 产业互联网也仅是近年来在政策引导，数字技术驱动下，逐步发展提速。

为什么大模型技术是产业界的一次革命呢 ?

一直以来，AI 在产业化的进程当中，发展得非常慢。那么在大模型的技术出来后，我们认为它来到了一个转折点。

需要了解的是，大模型不仅是一个聊天机器人，也不是像抖音、快手这样让人消磨时间的娱乐软件。它是一个提高生产力的工具，不仅仅是公司间竞争的利器，更重要的是，它像发电厂一样，把以前很难直接使用的大数据从 " 石油 " 状态加工成了 " 电 "。而 " 电 " 是通用的，就能赋能百行千业，就能够在实体经济转型数字化、智能化的过程中发挥重要的作用。

据有关机构预测，未来三年，在生产经营环节应用 AI 大模型的企业占比将提高到 80% 以上。

为了进一步释放 AI 的效果，我们需要推动产学研用的深度融合，强化高价值的数据、高性能的算力、高质量的算法和协同创新，加快关键技术突破和产业应用，让 AI 不仅会写文章做 PPT，更能够实际应用于各个领域。

然而，随着大模型的不断发展，我们也面临着一些挑战。

比如，目前的大模型是万事通，但不是行业通。如果你真的用过大模型，在震惊完它什么都会之后，你会发现一旦问它一些行业的问题，它就会说很多概念性的正确废话。也就是说，大模型对行业理解的深度还远远不足。

大模型无法保证生成的内容完全可信，或者说大模型能产生知识模糊、制造知识幻觉。比如它会输出 " 贾宝玉打虎 "" 林黛玉三打白骨精 " 等不符合事实的信息。

我们认为，相比于 AI 大模型自身发展的问题，算力不足的问题更显突出。由于大模型的规模庞大，需要巨大的计算资源来进行训练和推理。

但现有的计算基础设施还无法满足这一需求，这导致了训练时间过长、推理速度缓慢等问题。这不仅限制了大模型的应用范围，也制约了我们的创新步伐。

AI 时代，算力需求增加

我们看到，GPT-3 实际上是生成语言生成模型，他参数量大概 1750 亿，而随着 GPT-4 和未来 GPT-5 的推出这个发展趋势还会延续。

比如，对标 GPT-3 和 GPT-4 模型，GPT-3 模型训练使用了 128 台英伟达 A100 服务器 ( 训练 34 天 ) ，对应 640P 算力，GPT-4 模型训练使用了 3125 台英伟达 A100 服务器 ( 训练 90 — 100 天 ) ，对应 15625P 算力。从 GPT-3 至 GPT-4 模型参数规模增加约 10 倍，但用于训练的 GPU 数量增加了近 24 倍 ( 且不考虑模型训练时间的增长 ) 。

从全球算力的表现状态分析来看，从 22 到 23 年经历了疫情，数字经济其实在这几年增长还比较快。

尤其数字化优先成为企业重要的战略发展途径。所以算力已经成为整个行业里面科技的更新和迭代的一个重要支撑。

未来算力发展的趋势

众所周知，人工智能实现方法之一为机器学习，而深度学习是用来实现机器学习的技术，通常可分为 " 训练 " 和 " 推理 " 两个阶段。

训练阶段：需要基于大量的数据来调整和优化人工智能模型的参数，使模型的准确度达到预期，核心在于算力。

推理阶段：训练结束后，建立的人工智能模型可用于推理或预测待处理输入数据对应的输出，这个过程为推理阶段，对单个任务的计算能力不及训练，但总计算量也相当可观。

虽然，目前算力的需求在不断增加，也导致了出现 " 算力危机 "，但我们看到突破这些危机的一些技术趋势。

第一个趋势，在算力层面，我们看到通用算力正在转向专用算力，也可以称为智能算力。专用算力包括以 GPU 为核心的并行训练加速，例如，英伟达 DPU，谷歌的 GPU，还有新型的算力形态，如 NPU 等，用于加速 AI 载体。

第二个趋势是从单点到分布式的发展。在十多年前，我们可能只需要使用CPU进行AI模型训练，然后逐渐转向GPU加CPU的方式。当时由于CPU和GPU的编程方式不同，需要重新编译两次才能在CPU和GPU上运行，因此在那个时候，AI模型通常在单台机器上单卡上运行。随着模型参数的增加和模型类型的多样化，从单机单卡逐渐演变成了单机多卡，然后随着GPU的崛起，从单机多卡又发展为分布式训练。这也使得模型训练的速度更快。

第三个趋势是能耗和可持续性。随着训练集群的出现，能耗上升成为一个问题，数据中心需要进行改建和升级以满足能耗要求，这也引发了合规和可持续性的关注。高能耗需要政府批准，因此降低能耗、实现绿色和节能成为趋势。

第四个趋势是软硬结合。从纯硬件走向软硬件结合，尤其是英伟达等公司的带领，软件生态系统变得至关重要。软件工程师和人工智能算法工程师的参与推动了这一趋势。