撰文 | 懂懂

编辑 | 秦言

来源：懂懂笔记

「 “当某一天人工智能的智慧超越人类，你会发现人工智能将会以迅雷不及掩耳之势改变世界，那个改变是不可逆的，极其迅速。” 」

浪潮信息董事长彭震在“IPF2024”上的这个观点，正是当今世界在AI影响下急速前行的真实写照。

记得英伟达CEO黄仁勋曾将ChatGPT的落地称为“AI的iPhone时刻”。而在今年两会期间，“人工智能+”更是被写进政府工作报告……一场轰轰烈烈的人工智能革命正式拉开了序幕。

时代的交替，同时也意味着底层思维逻辑的变化。显然，推动PC时代发展的摩尔定律逐渐失效——AI时代，算力正在被重构。

“速”不可挡的AI爆发

从农耕时代到工业时代、信息时代的进化，每一次生产力的迭代，同时给人类社会带来巨大变化，并且这种变化的势能一次大于一次。

如今，人类正在向AI时代迈进，这一次对整个社会的影响会更大。

“人工智能所产生的影响要比以往任何技术更为迅猛，曾经有一份报告指出，人工智能在2023年到2030年累计对GDP产生的影响，将会超越蒸汽机过去在80年内对整个经济影响的4.5倍。”身处计算产业一线，彭震对业界快速的变化非常敏感，他认为今天已经“一切计算皆AI”。

AI正在快速普及，给千行百业的效率带来了巨大提升：比如编码效率提升了2.2倍，音视频剪辑提升了10倍，制药进程提升了3倍。“人工智能对人的劳动是颠覆性的，很多工种将会彻底消失，人工智能在未来将会带来25万亿的市场规模。”

2023年整个市场都在“卷”生成式大模型，2024年风向则“卷”到了应用。业界普遍认为，2024年应该是人工智能和大模型应用的爆发之年。

2023年底，当英国《经济学人》杂志展望新年时曾这样预测：生成式人工智能将在2024年成为主流。因为在2023年，许多公司已在尝试ChatGPT等生成式人工智能产品。

随着试验阶段逐步结束，企业正在考虑更大规模地部署新技术。毕马威的一项调查发现：80%的公司表示计划到2024年中期将这方面投资增加50%以上。

来自IDC的观察也是一样。“37%的受访者认为人工智能有可能颠覆他们的行业。”IDC副总裁钟振山也指出正是看到AI的颠覆性，越来越多的企业将投资转向AI，“在2023年，AI及自动化项目已经跃居IT投资的第一位，随之基础设施的建设也从第五位上升到第三位。”

对于AI应用的爆发，IDC给出非常激进的预测：“我们预计到2027年全球将部署约10亿个应用程序，是现有应用程序数量的两倍。未来5年内创建的新应用程序将与过去40或50年创建的一样多。”

应用的爆发，无疑将改变今天人们的工作和生活方式。比如对于个人而言，写作、编辑视频、画画、写歌都可以借助AI工具；对于医疗、保险、交通、能源、制造等行业而言，也将与AI深度结合转型升级。

与AI应用爆发同时发生的，就是对算力需求的爆发。根据OpenAI发布的报告，自2012年以来AI训练任务所运用的算力每3—4个月就会翻一番；2012—2018年，AI算力需求增长了30万倍。有分析认为，从2018年到2030年，智能出行对算力的需求将增长390倍，智慧工厂的算力需求将增长110倍。

“算力焦虑”不是杞人忧天，而是真实存在的挑战。

挑战的同时也是机遇，据IDC预测未来将有更多的投资投向基础设施：2021年大约每7美元中只有1美元花在计算上，到2028年将会有大约三分之一的投资在计算上。从七分之一到三分之一的变化，意味着基础设施越来越受到重视，占IT投资的比例将大幅上升。

可见，今天的AI不是势不可挡，而是“速”不可挡，应用的爆发，以超出我们预料的速度正在改变着这个世界。计算遇到前所未有的挑战，也酝酿着巨大的市场机遇。

以应用为导向，以系统为核心——作为计算领域的领导厂商，浪潮信息给出自己的答案。在懂懂看来，浪潮信息的这一“解题思路”，是将应用作为AI发展的牵引力，而算力作为推动力，在一推一拉双重作用力下，将促进AI全面落地，产生真正的价值。

重构计算：从单点思维到系统思维

AI的计算与PC互联网时代的计算已经不可同日而语。彭震指出，千亿参数是大模型的智能涌现的临界点，千亿参数的模型就会有更好的智慧涌现，参数规模越大，涌现的能力越大。当然参数规模越大，计算复杂度也越高。

浪潮信息很早就洞察到了这一变化，并在2016年提出广义的计算要依赖算法、数据、算力三大要素。“我们要发展人工智能，要以系统为核心，在算力、算法、数据三个方面协同发展。人工智能的突破要从这三个方向一起来发力，而不仅仅揪住某一方面。”

所谓算法是人工智能发展的大脑，算力是人工智能发展的支撑工具，数据是人工智能高质量发展的原料。过去8年时间，浪潮信息一直在这三个维度上持续发力。

具体到狭义的算力来讲，可以看到两个明显的趋势：一是大，计算进入万卡时代；二是复杂，底层芯片是多元的、异构的，上层的大模型是多模并存的。

在我们传统的认知中，算力取决于芯片。Transformer模型是2017年诞生的，如果按照摩尔定律18个月芯片性能翻一番，芯片智能只提升了8倍，但事实是人工智能计算的性能提升了超过1000倍。显然，在PC时代的摩尔定律已经失效。从8倍到1000倍的裂变，靠的是系统的全面提升。

“在一个大规模计算里面单点效率是非常有限的，而系统的互联、高效组织和协调、算法的优化、互联的优化等变得越来越重要。”彭震强调。

首先是算法调优。通过对源大模型的探索，浪潮信息在算法层面做了大量优化，对结构进行创新，通过分布式训练算法，针对多元芯片P2P互联带宽较低的现状，性能方面较业界经典算法提升33%。

其次是全新的架构。在硬件层面，打破以芯片为中心的单机系统设计思路，基于未来万卡时代，构建以系统为核心的架构创新设计，将CPU、GPU、内存、存储等资源全部池化，随需调用。而在软件层面，会构建业务感知的资源弹性调度系统，可以主动意图感知，并且随需调动资源。这个系统很像人类的大脑，大脑是由神经元组成，分不同的区域管理不同的能力，形成一个极其复杂的协同智能涌现系统。“混合专家系统”就是模拟了这样一个产生的过程，以应对多模态复杂环境里的计算。

最后是网络互联。大模型训练节点之间的数据交互是以GB为单位数据交互量，这需要庞大的带宽，可预测性要求非常高。超级以太网正在成为趋势，未来都将是由交换机+智能网卡组成高效网络。

那么，浪潮信息为什么可以前瞻性地提出系统思维？

作为一家领先的计算厂商，浪潮信息一直紧密地与客户联合创新，一直走到变化的最前沿，对用户需求的变化感知也非常敏锐。

此外，浪潮信息很早就开始投入做大模型，2021年就推出了“源1.0”。当时大模型并不火爆，行业甚至对生成式大模型还没有清晰的认知。浪潮信息做大规模并不是要靠大模型“吃饭”，而是看到未来的趋势，希望深刻理解大模型会对计算带来哪些变化，以及它的创新价值点在哪里。

“创新不能站在岸边去想你在水里怎么游泳，创新首先要投入其中，真干实干，在解决问题中找到创新的路径、找到创新的方法，”彭震解释系统为中心也分为不同的层面：在广义的计算层面是算法、算力、数据的系统性创新；在狭义的算力层面是算法、架构、网络的系统性创新。

从PC时代向AI时代过度，本质是需要思维模式的变化，系统思维显然有别于过去的单点思维，“不能依赖于某一个厂商，依赖于某一个技术，依赖于某一个生态。它是包容性的，是整体向下思考的过程。”彭震表示。

‍‍‍‍以开源开放建立正向循环的生态

浪潮信息所指的以系统为中心，还有一个层面是指生态系统。

AI的全面落地是一个很长的链条，涉及的技术非常多，这样的产业发展更依赖于开源开放。正如中国工业经济学会会长、中国社科院大学教授、博导江小涓所述：“在当今科技全球化、产业全球化的格局下，‘会做的全部自己做’并不是最优选项，这种全能产业结构得不到分工带来的规模经济、技术快速迭代、利用全球资源、分享全球市场等诸多利益。有些重要产业链的核心技术和未来关键技术，我们要坚定不移的推进自主，提升科技自立自强水平，推动高水平开放与科技自立自强相互加持相互促进。”

人工智能+的初期，百花齐放、百家争鸣，产业的活力来自于开源开放。“多元算力、多模争霸，这是历史必然。有些人认为这是重复造车，但也是百舸争流、百家争鸣，这是对产业极大的促进。”彭震认为。

开源开放的同时，就会带来多元、多模的复杂局面：底层来自不同企业的芯片，多元算力在产生，CPU、GPC、TPU、NPU各种各样的芯片都在做AI方面的创新；上层的大模型来自不同的厂商，尤其是中国市场出现了千模争霸的局面，并且除了通用大模型，还有垂直行业大模型、企业大模型……

可以说，在AI发展之路上，中国与美国有着巨大差别。在底层芯片技术上的差距不是短期内可以追上的，但是中国市场的优势是场景多、数据多，所以可以发挥在应用方面的创新试验场和创新的引领作用，实现弯道超车。

如何让这个生态更高效地运行？“回顾过去元脑生态的发展，坦率讲这个进程还是比较慢的，达不到我们的目标。过去我们更多是采取了点对点沟通的方式，我们把芯片厂商、模型厂商和应用厂商拉在一起做创新，但是这个创新的效率非常慢。”彭震表示，基于系统思维，浪潮信息未来将支持合作伙伴和更多的模型厂商、芯片厂商产生联系，建立多维的合作关系，而不是一定锁定在某个厂商、某条技术路线、某个路径上。

也就是说，浪潮信息的左手是芯片、模型、数据、框架等底层技术伙伴，右手是咨询、开发、集成、服务等面积具体应用的伙伴，最终要做的就是将这两端的伙伴以更高效方式联合起来。

在左手，支持开源开放，多元兼容，通过不断进行系统创新，搭建一个开放共生的高效的算力基础设施，把所有新的厂商、新的技术都融入到平台里，为企业提供一个好的平台，为应用提供便利。

在右手，从一个好算法到好应用之间，还有着巨大无比的GAP，为了弥补这道GAP，浪潮信息提供快速开发工具，有助于应用的快速开发、快速落地。也就是等于为用户提供了一个强有力的智能化转型加速器，而且这个加速器可以支持多元多模。

也就是说，通过平台、工具来分别赋能，将左手伙伴和右手伙伴联接在一起，快速面向行业应用做创新。

事实上，生态的繁荣和可持续发展，商业闭环是关键。算力是未来企业竞争力甚至是国家竞争的核心，建立算力的竞争优势，关键是把算力真正用起来，形成强大的用户集群，进入正向的从技术到商业的循环。

浪潮信息的思路就是在开源开放的基础设施上，为客户提供足够的开发能力，以应用为牵引力，帮助更多的企业创新业务；让企业看到AI的价值，使得算力厂商可以打造成熟的商业模式和稳定的利润回报，进而继 续高强度投入研发，获得更大技术优势—— 一个从技术到应用的商业正循环形成了闭环，才是生态发展的根基。

【结束语】

AI的“速”不可挡，带来巨大挑战，但对于所有企业而言这也是千载难逢的机遇。

随着时代的交替，很多以前适用的方法、规律正在失效。面向AI时代，必须以新的思维方式、新的方法、新的工具去解题。

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