懿云网络（http://www.yun1000.com）：中科院张云泉：算力经济呈现四大发展趋势
或许今时今日算力对于普通用户而言还稍显陌生，但毋庸置疑的是算力服务正在异军突起，算力经济时代已经到来，未来算力将如同水电气一样成为生活必需品。“随着算力经济的普及，未来将出现类似于电力插座的算力插座，用户无需感知，只需购买套餐刷卡就可以使用算力。”在近日举行的“2023世界电信和信息社会日大会”之“智能算网与数字经济发展”论坛上，中科院计算所研究员张云泉博士如此畅想算力未来。
张云泉博士长期从事超级计算的研究，早在2018年就率先提出了算力经济的概念，对于算力产业有着深刻洞见和思考。在本次论坛上，张云泉博士结合所见所思，提出了算力经济发展的四大趋势。
趋势一：算力服务异军突起
张云泉博士认为，算力经济是从数字经济延伸出的一种新经济形态，以数据为主要生产要素，通过算力、算法、算效等技术创新，促进数字经济与实体经济深度融合，实现效率、效能、质量的提升和经济结构的优化升级等。在他看来，以计算为核心的算力经济将成为衡量地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。随着人类社会向数字化和智能化转型，计算成为智能世界的关键驱动力，而算力是硬软件配合以共同执行某种计算需求的能力。“如果说数据是生产资料，算力是新生产力，那么算法就是新的生产关系。”
自2002年起，张云泉博士联合业界专家共同发起并发布了“中国HPC TOP100榜单”（HPC指高性能计算机），通过观察榜单变化，张云泉博士发现，从2021年开始排名前十的超级计算机出现了大量超级计算平台，主要用来提供算力服务。“这是算力经济时代到来的一个重要标志。”张云泉博士判断。
“受人工智能、大模型、5G、物联网、区块链、元宇宙等需求驱动，算力产业将快速增长。”张云泉博士认为。业界也普遍乐观看待算力增长前景。根据中国信通院数据，2020年全球算力规模达到429EFlops，增速达39%，预估未来5年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年整体规模将达到3300EFlops。就我国来看，虽然总体算力快速发展，仅次于美国位居全球第二，但是人均算力还存在很大鸿沟。此外，一个国家的算力平均水平与其智能化水平息息相关。因此我国机会可观、潜力巨大。
趋势二：超算与AI融合，智算中心列入新基建
通常而言，算力包括基础算力、智能算力、超级算力，其中智算算力基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速计算平台，提供AI训练和推理等算力。
张云泉博士表示，随着GPT大模型等通用人工智能模型的崛起，智能算力产业需求快速增长。那么，大模型为何具有超强杀伤力？张云泉博士举例，如果只用一块A100板训练千亿参数的模型，那么需要355年才能完成，而用1万块A100板则只需几个月就可以完成。“这对超级计算机提出了巨大挑战，也给算力带来了杀手级应用。”张云泉博士认为。
2020年5月，OpenAI发布了迄今为止全球规模最大的预训练语言模型GPT-3，参数规模为1750亿，数据量达到2TB，训练费用超过1200万美元。GPT-3的出现意味着AI对算力的需求进入新阶段。创新的脚步从不停歇，现在GPT-4已经到来，其将至少有2.5万亿参数，且具有多模态模型特点，相应的算力需求也是水涨船高。
大模型等的崛起将促使算力产业结构变革。张云泉博士表示，过去我国算力以基础算力为主，超级计算占比不大，现在随着数字经济的升温，智能算力异军突起，增长迅猛。地方政府和企业已经纷纷行动起来，支持智算产业发展。例如，2018年国家超级计算济南中心规划了国家超算济南科技园，致力于打造“中国算谷”，成为世界上第一个以超算为中心的产业园。2020年12月10日，国家信息中心信息化和产业发展部联合浪潮发布《智能计算中心规划建设指南》，界定了算力生产、聚合、调度、释放等环节。
张云泉博士介绍，目前出现了超级计算中心、智能计算中心、一体化大数据中心和城市云脑共四类高性能计算中心，他们融合创新、互补共存。从厂商来看，华为、寒武纪、浪潮等都在积极参与智能计算中心的建设。
趋势三：GPT大模型崛起，催生MAAS商业模式
张云泉博士进一步分析了大模型崛起给整个社会带来的影响。他说，大模型具有颠覆性、涌现性、通用性等特征，可以完成自然语言理解、生成、推理等多种任务；也可以处理多模态数据，如图像、视频、音频等，并通过强化学习进行自我优化。
