21世紀經濟報道記者楊清清、實習生師潔 北京報道

在第四次科技革命與AGI雙浪疊加的時代背景下，算力作為經濟發展的基層動力，其需求呈現出指數級的增長，算力需求的擴張與供給規模受限的矛盾正日益突出。

7月7日，在2023世界人工智能大會期間，畢馬威與聯想集團針對于當前算力需求形勢聯合發布《普慧算力開啟新計算時代》報告。報告指出，未來算力發展趨勢將具備數字經濟的基礎設施和通用人工智能的核心動力兩大特征，因此，算力也將在“普適”與“智慧”兩個關鍵維度上加速發展。

與其同時，算力作為通用人工智能的核心動力，在當前算力供應不足、大模型落地面臨能耗和性能平衡的難題下，報告也指出了破局之道，即大小模型協同進化。在利用大參數訓練完大模型后，通過壓縮將大模型轉化為端側可用的小模型，共同推動AGI落到實處。

報告也指出，AI大模型的真正價值最終將體現在具體場景中，未來產業競爭將從“規模”轉向“應用”。

“普慧”算力加速發展

根據報告初步測算，預計到2025年，我國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元，算力關聯產業規模可達24萬億元，算力有望崛起為國家數字經濟藍圖中繼電子信息制造業和軟件業之后的又一超級賽道。

而隨著算力需求的不斷變化，當前傳統計算范式正在失效，計算模式從中心式、分布式再到云計算階段，如今即將進入融合智能計算階段，新計算時代正式拉開帷幕。

針對當前形勢，報告指出，未來算力將會在“普適”和“智慧”兩個關鍵維度加速發展。

“普適”意味著算力將成為人人可得、人人可用、人人適用的“3A”型基礎資源。其要求計算設備感知環境變化，并根據環境變化自動調整算力供給方式，人只需少量干預甚至無需干預。“智慧”則意味著算力將具備自適應、自學習、自進化為代表的“3S”智能，其關鍵在于強化算力的“智慧”特征，使算力更自主地理解需求、強化學習以及深度思考。

畢馬威中國數字化賦能主管合伙人張慶杰表示，“普慧”算力意味著算力要成為像電力一樣的公共資源。

對此，燧原科技創始人、董事長、CEO趙立東在2023世界人工智能大會也提出，當前要加速實現“算力惠普”進程。其中，“普”是指在需要的時候可以得到，“惠”是指在需要的時候可以負擔得起。這和報告所指的“普慧”算力有相似之處。

同時，報告也指出，算力的“普適”和“智慧”未來必然會走向融合，而在融合過程中，“綠色”“安全”“可信”等特征也將融入“普慧”算力的內涵之中，驅動“人-機-物”更加緊密融合，算力最終將無處不在。

報告還對代表行業的算力需求進行了調研評估，評估發現各行各業的算力需求雖然各有差異，但是均落腳至“普適”和“智慧”兩個維度。

其中ICT和制造行業是“普慧”算力的高需求地。ICT行業包含5G、物聯網、云計算等新一代信息技術。在數字化轉型浪潮中，海量數據資源在ICT行業產生、匯集，又隨著ICT賦能傳統行業數字化轉型走向流通、共享，在這一過程中大量“普惠”算力需求充分釋放。而伴隨著系統性產業變革發生，“5G+工業互聯網”“百萬企業上云”“兩化融合”等將帶動智能制造場景全面拓展，制造業也正成為“普慧”算力最大的潛在市場。

同時，汽車有望成為繼PC、智能手機之后的下一代移動智能計算終端，汽車智能化和汽車產業數字化轉型也將成為“普慧”算力需求爆發的兩大主陣地。在汽車智能化轉型方面，自動駕駛等級和智能汽車滲透率的不斷提升將持續帶來對芯片和邊緣計算等的需求；在汽車產業數字化轉型方面，車企生產數字化過程中對算力的場景適配能力也提出了更高要求，亟需更智慧的算力實現精準賦能。

此外，我國一直積極推動教育、醫療信息化工作，這也有望帶來巨大的“普慧”算力需求。但目前教育、醫療領域的算力需求潛力還在醞釀階段，未來“普慧”算力降本后或許會迎來新一輪爆發。

大小模型協同進化

今年以來，ChatGPT掀起人工智能浪潮，算力作為通用人工智能的核心動力走到了聚光燈下，成為各界熱議的焦點。隨著大模型如火如荼發展，訓練算力需求也在不斷擴張，與日俱增的算力需求和供給規模受限的矛盾在當下日益突出。

在2023世界人工智能大會上，華為輪值董事長胡厚崑發表主題演講指出，算力是人工智能發展的基礎。但在當前的情況下，算力在可獲取性和成本方面，都面臨著不小的挑戰。

張慶杰在解讀報告時也表示，算力供給增速明顯難以滿足指數式爆發的需求。

值得注意的是，目前大模型訓練都在云端實現，所用算力是中心化的，精度要求高且成本高。在算力供應不足的情況下，這也意味著大模型落地必然會面臨能耗和性能平衡的難題。

“以ChatGPT和百度文心一言為代表的人工智能大模型的發展離不開強大的算力。未來對于不管是智能終端的算力、邊緣計算的算力，還是云計算的算力，都會提出更高的要求。”聯想集團董事長兼CEO楊元慶此前公開表示，“算力跟不上，人工智能的發展就會受到制約。”

對于當前面臨的現實挑戰，報告指出，AI大模型的真正價值最終將體現在具體場景中，未來產業競爭將從“規模”轉向“應用”。所以破局之道在于大小模型協同進化，即在利用大參數訓練完大模型之后，通過高精度壓縮，將大模型轉化為端側可用的小模型，大模型相當于超級大腦，小模型相當于垂直領域專家，共同推動AI技術落到實處。

報告同時指出，在這一過程中，算力由中心化走向泛在化，由通用化走向智能化。所以大小模型協同進化的過程恰恰也是“普慧”算力釋放價值的過程。

對此，聯想集團高級副總裁、CTO芮勇此前指出，AI大模型未來需要向“輕量化”方向發展，“可嘗試把大模型壓縮成較小的模型，小到可以在智能手機上跑起來，也可以嘗試通過外掛的方式來輸出專業知識。”