人工智能算力产业发展有多大空间面临问题及挑战？

随着大模型等AI工具的快速发展，对高性能算力的需求呈爆发式增长，正在推动通用算力向超级计算、智能计算升级。 近期，各地也实施了相关算力布局规划，加快完善算力网络。

近日，上海自贸区临港新片区发布《加快构建算力产业生态行动计划》，提出到2025年，形成以智能算力为核心的多元计算电源。中流砥柱，基础算力和超级算力协同。 系统中，人工智能算力占比80%，算力产业整体规模突破100亿元； 而在6月4日举行的2023中国科幻大会上，算力网络和元宇宙的发展也成为热议的焦点。

目前算力行业火爆，也引起了资本市场和相关企业的关注。 那么，算力产业还有多大的发展空间，我们还面临着哪些问题和挑战？

据统计，目前国内各大公司、事业单位和科研院所已经推出了数十款大型机型。 随着人工智能应用的快速发展，对算力的需求也呈现爆发式增长趋势。 由此，算力技术和网络也吸引了众多上市公司积极布局。

云天励飞近日在投资人平台上表示，公司将加大软硬件设备研发、研发人员等方面的投入，包括建立大规模AI模型基础算力中心等； ，公司目前的计算能力可以满足大型模型的训练。

信息消费联盟理事长项立刚告诉《证券日报》记者，目前很多地方和企业都在不断建设算法平台，为大规模模型应用打下坚实的基础。 随着算力网络逐步完善，产学研合作加速科技成果转化，人工智能大规模多场景应用加速，相关投资机会不断涌现。 目前，市场正逐渐从对大模型和算力的“热议”转变为“热赞”。

算力是人工智能产业发展的重要基础设施，但也存在能耗要求高、生态兼容性低、技术差异形成算力孤岛、科研转化力度不够等问题和挑战。

中科院计算技术研究所、高通量计算机研究中心高级工程师李明宇在接受《证券日报》记者采访时表示，随着大模型的开发和应用，消费算力越来越大ai大模型日报，现在很多企业和高校在建设超算中心时，都面临着GPU采购困难、数据迁移成本高等问题。 这就需要我们尝试跨站点调度，加快建设覆盖全国的综合算力网络。

中国石油东部物探公司数据中心原总工程师赖能和告诉记者，异构计算已经成为多样化算力发展的主要趋势。 从供应链的角度来看，可以分为两大类：GPU和加速器。 腾讯、寒武纪等布局较快，相关兼容也在开放中，这需要我国加快新型算力生态体系建设。

在产业融合方面ai大模型日报，南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐飚认为，目前，高性能计算在学术研究和高校创新科研人才培养等方面发挥着重要作用。 “产业链、高校和科研机构要抓住技术发展机遇，将研究目标和科研任务结合起来，推动新技术落地。”