本文來(lái)自中國(guó)電子報(bào)，作者/姬曉婷。
9月1日，世界人工智能大會(huì)在上海舉行。在開幕式環(huán)節(jié)，華為公司輪值主席胡厚崑發(fā)表了題為“打牢智能根基，加入行業(yè)升級(jí)”的演講。他表示，未來(lái)發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)，要注重算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合開發(fā)大模型三方面的工作。
人工智能的應(yīng)用正深入到不同場(chǎng)景的生產(chǎn)流程中，人工智能技術(shù)正在依托不同行業(yè)發(fā)揮更大的價(jià)值。為更好發(fā)揮人工智能技術(shù)的作用，國(guó)內(nèi)20多個(gè)城市建立了各種類型的超算中心，人工智能計(jì)算中心也已在10個(gè)城市上線。
胡厚崑認(rèn)為，當(dāng)前人工智能的發(fā)展正在朝著健康的方向發(fā)展。關(guān)于下一步人工智能該如何發(fā)展，他提出了三點(diǎn)建議：
第一，要持續(xù)推進(jìn)算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，讓算力中心由點(diǎn)及面，形成網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)前全國(guó)各地的算力中心正在紛紛建成，計(jì)算中心不僅要作為獨(dú)立的系統(tǒng)發(fā)揮作用，還要逐步使其相互連接，形成覆蓋全國(guó)的戰(zhàn)略網(wǎng)絡(luò)。
在胡厚崑看來(lái)，建設(shè)算力網(wǎng)絡(luò)，要AI先行，逐步建設(shè)融合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，逐步打造更好的網(wǎng)絡(luò)連接。根據(jù)預(yù)測(cè)，未來(lái)10年人工智能的算力需求將會(huì)增長(zhǎng)500倍以上，AI將會(huì)成為未來(lái)算力的最大增量。由于算力網(wǎng)絡(luò)正在走向融合異構(gòu)，包括人工智能的計(jì)算中心在內(nèi)的各地超算中心、一體化大數(shù)據(jù)中心都可以并入統(tǒng)一的戰(zhàn)略網(wǎng)絡(luò)，從而形成全國(guó)范圍內(nèi)統(tǒng)一的大算力平臺(tái)。另外，算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)需要構(gòu)建能提供更大帶寬、更低時(shí)延，具有高度確定性的連接網(wǎng)絡(luò)，保障數(shù)據(jù)應(yīng)用和算法的高效調(diào)度。
胡厚崑預(yù)測(cè)，未來(lái)算力網(wǎng)絡(luò)將會(huì)像今天的電網(wǎng)、通信網(wǎng)和高鐵一樣，成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的基礎(chǔ)設(shè)施，將為國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)和整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大動(dòng)力。
第二，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化。當(dāng)前，各類計(jì)算中心產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在格式上和算法上均不相同，相互之間無(wú)法直接調(diào)用，只能在本地發(fā)揮價(jià)值，這給算力基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了很大的困難。由此，胡厚崑建議多方攜手構(gòu)建相對(duì)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。包括在專門的硬件應(yīng)用接口、節(jié)點(diǎn)互聯(lián)和數(shù)據(jù)共享等多個(gè)層面，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的相對(duì)統(tǒng)一和兼容，實(shí)現(xiàn)不同算力中心“同唱一首歌”，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)算力數(shù)據(jù)和生態(tài)匯聚，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)共享和高效運(yùn)營(yíng)。
第三，要加速行業(yè)應(yīng)用的孵化和創(chuàng)新，讓人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的價(jià)值。當(dāng)前，孵化大模型已經(jīng)成為行業(yè)與場(chǎng)景創(chuàng)新突破的共識(shí)。如果基于每個(gè)細(xì)分場(chǎng)景單獨(dú)進(jìn)行人工智能模型的訓(xùn)練，效率低、成本高。而引入行業(yè)統(tǒng)一訓(xùn)練模型，將能夠基于超大規(guī)模的技術(shù)，海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，開發(fā)多個(gè)場(chǎng)景，縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。
由于大模型研發(fā)門檻高，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，要避免重復(fù)投資和開發(fā)。因此，要將產(chǎn)學(xué)研用等方面聯(lián)合起來(lái)，共同梳理不同場(chǎng)景所需的基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型，規(guī)劃好大模型的沙盤，牽引大模型的孵化和創(chuàng)新，從而減少重復(fù)投入，集中優(yōu)勢(shì)資源，共同加速人工智能應(yīng)用和各個(gè)產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的滲透。除了完成大模型算法開發(fā)外，還要結(jié)合各行業(yè)知識(shí)，使人工智能落地成為各行業(yè)的應(yīng)用。通過(guò)建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體，可以快速打通產(chǎn)學(xué)沿用的鏈條，大大提高人工智能應(yīng)用落地的效率。
