越来越多人工智能大模型出台，算力需求该如何满足？

  近日，由中国智能计算产业联盟与全国信息技术标准化技术委员会算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会上，多位院士、专家展望突破算力瓶颈的前景和挑战。

  根据国家数据局今年3月公布的信息，我国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。按照规划，下一步将加强通用计算、智能计算、超级计算等多元算力资源协同发展，实现算力资源供需平衡。

  “鉴于我国在超算领域的技术积累，可以探索加强超级计算、智能计算融合发展，来应对算力资源不足的挑战。”中国科学院计算技术研究所研究员张云泉说。

  国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广介绍，“超智融合”随着当前基础算力、智算算力、超算算力等应用多元化发展而诞生，即采用混合型算力资源或融合型算力体系，来同时满足多种不同算力的应用需求。

  由于兼具超算的强大处理能力和智算的算法优化能力，“超智融合”技术被应用于我国超算互联网的建设中。通过链接全国超算、智算中心，构建一体化算力服务平台，国家超算互联网平台自今年4月正式上线以来，已有超过200家应用、数据、模型等服务商入驻。

  不过，要实现超算与智算的深层次有机融合，仍需做大量创新探索。

  中国科学院院士陈润生认为，技术路径上需要底层技术与体系结构完成软硬件协同创新，基础理论上也需有所突破。进一步而言，人工智能大模型“一味地堆芯片”并不可取，根本上还要向人脑学习，以更低能耗实现更高性能。

  “‘超智融合’的进程将沿着超算支撑人工智能应用（for AI），用人工智能技术改进超算（by AI），‘超智’实现内生融合（being AI）三个阶段演进。” 中国科学院院士钱德沛展望未来计算技术发展，在最终的being AI阶段，人工智能不再是一种外加的能力，而成为计算机的核心属性，计算能力和智能化水平可能会远远超过今天的超算或智算。

  去年以来，我国先后出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《算力基础设施高质量发展行动计划》，对人工智能技术与产业发展背后的算力基础设施做出详细规划。预计到2025年，我国算力规模将超过300EFLOPS（EFLOPS是指每秒进行百亿亿次浮点运算），智能算力占比达到35%。