ChatGPT火爆带动算力需求，我国算力规模能否支撑？

　　ChatGPT火爆带动算力需求，我国算力规模能否支撑？

　　作者：金叶子

　　ChatGPT热度不减的背后，是人工智能内容自动生成技术所需要的算力需求也水涨船高。

　　数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days(即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天)，需要7~8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行。

　　那目前全球以及我国的算力情况又是如何？

　　算力需求巨大

　　算力是推动数字经济发展的核心力量、支撑数字经济发展的坚实基础。在以万物感知、万物互联、 万物智能为特征的数字经济时代背景下，全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。

　　中国信通院测算，算力每投入1元，将带动 3~4 元的经济产出。2021年我国算力产业规模达到2.6万亿元，直接和间接分别带动经济总产出2.2万亿和8.2万亿元。

　　“算力、算法、数据作为人工智能的三要素，在数字经济发展、产业智能化升级的进程中发挥巨大作用，数据可以看作生产资料，算法代表新的生产关系，算力则是新型生产力支撑着算法和数据，算力水平决定数据处理能力的强弱。在AI模型训练和推理运算过程中需要强大的算力支撑，随着训练强度和运算复杂程度的增加，算力精度的要求也在逐渐提高。”赛迪顾问人工智能产业研究中心常务副总经理邹德宝称。

　　根据国家数据资源调查报告，2021年全球数据总产量67ZB，近三年平均增速超过26%。基础算力、智能算力、超算算力都呈现稳定增长态势。

　　“自2016年阿尔法狗问世，智能算力需求开启爆发态势。如今ChatGPT则代表新一轮AI算力需求的爆发。”上海新兴信息通信技术应用研究院首席专家贺仁龙说。

　　他对第一财经记者解释，ChatGPT从算法类型来说，是AI自然语言模型算法，属于NLP(自然语言处理)类的“阿尔法狗”。“围棋版的阿尔法狗是数据有限的自我演算，ChatGPT则是开放数据，全世界互联网数据都是计算范畴，因此数据量比阿尔法狗扩大无穷倍，算力消耗也比搜索引擎(索引技术)大数倍，而且还是GPU算力。”

　　各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大。对于消耗算力巨大的“吞金怪兽”ChatGPT来说，基础设施类的数据中心投入是基础。

　　据中国科学技术信息研究所此前发布的《2021全球人工智能创新指数报告》，数据中心保有率和全球TOP500超算中心占比被视为各国创新指数基础支撑得分差异的主要原因。在这个细分指标上，美国数据中心保有率达满分，中国在全球TOP500超算中心占比上优势明显，数量连年保持首位。

　　截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模达520万标准机架，在用数据中心服务器规模1900万台，算力总规模超过140EFLOPS。全国在用超大型和大型数据中心超过450个，智算中心超过20个。

　　虽然2018~2021年中国进入全球500强的超算中心数量一直保持全球领先，但值得注意的是，随着越来越多的国家开始加大算力基础设施的建设力度，与2020年相比，中国在超算中心上的优势有所减弱。

　　“从超算中心的数量看，中国超过美国，但在计算基础方面还是有差距，核心主要在高质量的数据中心还需要提升。”中国科学技术信息研究所人工智能发展研究中心常务副主任徐峰对第一财经说。

　　智能算力要加强

　　在业内人士看来，ChatGPT对算力的要求主要还是聚焦在智能算力上，这也是我国亟需加强的方面。

　　《中国算力发展指数白皮书(2021)》显示，我国智能算力占比由2016年的3%提升至2020年的41%。“十三五”期间，我国通用算力增长了3倍，智能算力增长近百倍。另据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2021年中国智能算力规模达155.2 EFLOPS(FP16)， 预计到2026年中国智能算力规模将达到1271.4 EFLOPS。2021~2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%。

　　“现在我国在智算能力上还和美国有差距的，芯片问题导致智能计算中心也受到影响。”一位人工智能领域专家告诉第一财经，他解释，虽然目前我国在算力规模上有优势，但是如何更好地利用算力、怎么样去提升算力的效率还是有一些差距。“在芯片有优势的基础上，他们也在不断扩大算力规模，尤其是智能算力的规模。”

　　随着“东数西算”工程、新型基础设施等国家政策规划出台，我国智算中心掀起建设热潮。当前我国超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。

　　根据近日国家信息中心联合浪潮信息发布的《智能计算中心创新发展指南》，“十四五”期间，在智算中心实现80%应用水平的情况下，城市对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长2.9至3.4倍，带动相关产业增长36至42倍。

　　北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了政策推进智算中心建设。比如，北京市提出“新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成为人工智能算力枢纽”；上海市提出“布局建设一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推动公共算力服务平台建设”等。

　　就在2月13日，北京发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，提出北京将支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。加强人工智能算力基础设施布局，加速人工智能基础数据供给。

　　贺仁龙建议，我国接下来对于智能算力的建设重点，可以加快强化算力统筹智能调度，并加强自主关键技术的建设，特别是高端芯片、计算系统、软件工具等领域的攻关和研发。