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根据IDC的统计，2022年全球计算设备算力总规模达到906EFlops，增速达到47%。算力产业蓬勃发展，预计未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年，全球计算设备算力总规模将超过3ZFlops（注：1 ZFlops=10E9 TFlops）。
在人工智能爆发的时代，光速光合算力的重要性不亚于工业时代的煤炭和石油。在数字化时代，在互联网上传输的是信息流，是算力对数据进行粗加工后的结构化抽象；在智能时代，在互联网上传输的是智能流，是算力对数据进行深度加工与精炼后的模型化抽象。可以说，近几年人工智能的集中爆发，离不开算力和数据不断堆叠而产生的“智能涌现”。
但算力和算力之间也是有区别的。胡效赫提到，基于传统互联网服务对算力的需求，和人工智能对算力的需求之间有很大的差别，因此需要重新设计网络架构，相关技术还处于初级阶段，在分布式计算、可扩展性甚至硬件方面还有很大的想象空间。
他表示，在AI计算中，尤其在大模型预训练过程中，一个任务要在多台机器的多个节点同时运行，这个任务不可被切分，因此需要优化并行策略、计算通信效能，以提高GPU利用率。这个过程对可扩展性要求非常高。
另一方面，部分AI计算的规模非常庞大，可能涉及数万个连接点。当计算任务在多个节点、多台机器、跨越多跳互联时，一个硬件连接点坏掉后，整个任务会直接挂掉，这需要设计一套新的分布式计算引擎，以满足容错、监控和故障解决的需求。
“这种技术范式的变化实际上是脱胎于分布式计算，在市场端很多厂商对技术的变化认知不够明确，产业链上不同角色之间也缺乏共识。” 胡效赫认为，“人工智能在我们看来是一个十年、二十年的发展机遇，算力基础设施和模型的发展都才刚刚开始，市场认知会在一段时间后慢慢收敛、统一。”
根据信通院测算的结果，2022年我国计算设备算力总规模达到302 EFlops，全球占比约为33%，连续两年增速超过50%，高于全球增速。智能算力需求呈现爆发式增长态势，在算力规模中的比重将越来越高，未来五年复合增长率达52.3%。
对算力的巨大需求造就了急速膨胀的市场规模。IDC数据显示，2022年中国数据中心服务市场规模达1293.5亿元人民币，预计2027年市场规模将突破3000亿元，其中用于推理的服务器的市场份额将达到62.2%，市场规模预计突破1800亿元。
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发表于 2024-12-14 16:17