任正非和孟晚舟多次提的「算力」到底是个啥？ _算力

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来源 / 节点财经
文 / 道哥
人工智能的新时代，什么最重要？任正非和孟晚舟告诉了一个答案——算力。
在近日的华为全联接大会上，孟晚舟在演讲中表示，算力是人工智能发展的核心驱动力。她认为，“算力稀缺和昂贵，已经成为制约AI发展的核心因素” 。
“华为致力于打造中国算力底座，为世界构建第二选择，做厚‘黑土地’，满足各行各业多样性的AI算力需求， ”孟晚舟直言。
任正非也提到了算力的重要性。
不久前的国际大学生程序设计竞赛（ICPC）上，任正非在与学生交流时表示：“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力，第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象” 。
华为新老两代领军人物，先后着重提到算力，说明在未来的科技发展中，算力的地位确实值得重点关注。那么，到底什么是算力？在我国又发展到了什么水平？
算力，数字经济底座
算力，从字面意思理解，就是“计算能力” 。
从古代的算盘到如今的超级计算机，承载的都是人类的算力。而从信息时代的角度出发，算力就是指我们通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。

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电脑的诞生，是人类算力革命的一次跃升，而进入21世纪后，云计算的出现，又将算力技术推向了一个新的高度。
目前，在AI和深度学习的深度赋能下，智能汽车、自动驾驶、元宇宙、区块链、AI 机器人等场景持续迭代升级，多种场景下算力需求持续增加。以传统计算集群为主的云计算发展模式，也逐渐不能满足未来的发展，“云、边、端一体化”的算力革命已经开始显露雏形。
按照《中国算力白皮书(2022年)》的定义，算力主要分为四部分：通用算力、智能算力、超算算力和边缘算力。
其中，通用算力以CPU芯片输出的计算能力为主；智能算力以GPU、FPGA、Al芯片等输出的人工智能计算能力为主；超算算力以超级计算机输出的计算能力为主。边缘算力，主要是以就近为用户提供实时计算能力为主，是前三种的组合，用以解决网络延迟产生的问题。
智百道认为，未来算力革命的发展趋势，将是以智能算力为核心的多种算力形式的融合，多场景共荣算力生态正在成型。而随着科技创新的不断涌现，算力的新应用场景也日益丰富，需求量将持续激增。
以备受瞩目的ChatGPT为例，GPT-3模型包含1750亿参数，训练成本达1200万美元。而谷歌发布的PaLM-E包含5620亿参数，GPT-4则包含数万亿级别参数。
显而易见，人工智能大模型的训练、推理需要大量的算力支撑，其中训练消耗更多。而大模型的更新迭代，必须以先进的AI芯片作为算力基础。
这里也就能够理解，任正非和孟晚舟为什么对算力如此看重。而华为的《泛在算力》报告指出，未来人工智能、物联网、区块链、AR/VR 技术发展将带来对算力随时、随地、随需、随形(Anytime、Anywhere、Any Capacity、 Any Object)的 4A 能力要求。

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以“随时”为例，在自动驾驶汽车场景中，路况信息复杂多变，自动驾驶汽车需要确保针对行驶过程中的任何突发性状况进行“随时”反映，算力对路况、车况监控的“专注度”就有了更高的要求。
未来，智能应用场景将无处不在，无时不在，任意量级场景与终端设备的算力需求，也需要能够进行自适化的调配。
正如孟晚舟在演讲中所说，算力已经成为未来人工智能时代发展的瓶颈。她指出，华为将充分发挥其综合优势，着力打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破算力瓶颈，提供可持续的澎湃算力。
那么，在算力新时代，中国的需求和投入都有哪些？未来的前景如何？
中国算力，到了哪一步？
与全世界的发展趋势相近， AI技术快速崛起后，国内众多大模型产品纷纷出现，呈现百花齐放的状态。比如阿里的通义千问、腾讯的混元、百度的文心一言大模型、科大讯飞的星火大模型，以及被寄予厚望的华为盘古大模型。
此外，还出现了众多面向垂直行业的大模型，比如医联所推出的MedGPT具备全流程智能化诊疗能力；“天擎”美亚公共安全大模型，具备警务意图识别、警务情报分析、案情推理等推理能力等等。