陈根：底层算力已成AI发展制约因素，算力为何这么缺？

文/陈根

上海市人民政府办公厅关于印发《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》（下称《行动方案》）的通知。其中提出，加快新基建布局。

《行动方案》特别指出，要建设高效协同的算力体系，建设“E级”超算载体、人工智能公共算力平台，因地制宜部署边缘计算资源池，对接“东数西算”国家战略，建设枢纽型算力调度平台。到2025年，算力总规模较“十三五”期末翻两番。

上海市到2025年算力总规模较“十三五”期末翻两番，这种算力增长的规划具有一定的前瞻性，也是应对于数字孪生城市，或者说数字中国建设需求的角度进行规划。

但是从目前的情况来看，尤其是随着生成式AI的爆发，算力短缺依然会成为当前的一个问题。

主要是生成式大模型的突破，一方面带动了AI应用落地的加速，不论是基于大语言模型，还是基于行业垂直应用的专业性模型。这些生成式AI的应用落地，就意味着数字将会呈几何级数级的增长，其中最大的增长变量就来自于AI自主生成式的语言数据；

另外一方面是基于AI技术的突破，将推动包括机器人在内的各种终端的智能化发展速度，而终端的智能化也将产生更为庞大的数据。

对于当前的人工智能时代，不论是政府或是企业，要实现更加多远、强大的智能化应用，除了AI技术本身的发展之外，底层的算力将会成为发展的核心制约要素。