謝嵐

    近日，據報道，AI芯片巨頭英偉達在中國市場銷售的A800芯片價格出現了大幅上漲，不到兩周時間就上漲兩三成超過了10萬元/片，即便如此還供不應求。

    AI芯片是AI算力的“心臟”。AI芯片價格暴漲的背后，是本不富裕的AI算力隨著眼下“百模大戰”的興起更是雪上加霜。

    算法、算力和數據并稱為大模型的三大基石。本屆WAIC上，畢馬威和聯想集團聯手發布的《普慧算力開啟新計算時代》報告顯示，以構建GPT-3為例，OpenAI數據顯示，滿足GPT-3算力需求至少要上萬顆英偉達GPU A100，一次模型訓練成本超過1200萬美元，這還不包括模型推理成本和后續升級所需的訓練成本。大模型浪潮推動AI算力需求爆發式增長，買不到AI芯片的企業和研究機構嗷嗷待哺，買到了也不得不被架在火上烤。

    如何破解算力荒？國產GPU芯片自研替代被認為是根本路徑。與此同時，2022年2月我國全面啟動“東數西算”工程，通過全國一體化的數據中心布局建設，擴大算力設施規模，提高算力使用效率，實現全國算力的規模化和集約化發展。

    不過，這兩條路應該說是中長期之策，無論是研發突破還是布局建設，都需要時間。短期來說，如何讓更多的企業和研究機構獲得低成本的優質便捷算力？尤其是大模型在各行各業加快落地應用離不開中小企業，而算力是中小企業眼下奔向大模型的最大“堵點”。

    時不待人，在筆者看來，各地相關部門應該充分發揮戰略性新興產業發展中的引導者、支持者角色，積極研究出臺創新舉措，加快推動“算力普惠”，釋放數字紅利。事實上，也已經有不少城市開始行動起來。

    一方面，打造城市級AI算力平臺，統一算力調度和交易，充分利用算力資源減少閑置，降低企業算力成本。目前幾大超一線城市已經跑在前頭，今年5月底，深圳就提出要建設城市級算力統籌調度平臺，實現“算力一網化、統籌一體化、調度一站式”。上海依托市人工智能公共算力服務平臺實現算力調度，探索建設算力交易中心。針對彈性算力需求，北京亦已提出建設統一的多云算力調度平臺。

    另一方面，通過多樣化的財政補貼等政策緩解企業資金壓力。譬如，成都、上海等地已率先宣布發放“算力券”，其中成都目前的發放總額為每年千萬元，上海則最高按算力租用合同費用的20%進行支持。近日，有消息稱，北京亦在籌劃出臺相關政策，支持基于大模型落地應用場景的中小企業獲取多元化、低成本的優質算力，算力價格可能是市場價格的五六折左右。

    當前，大模型在各行各業應用正處于0到1的階段，加快算力普惠，給更多企業和研究機構一個“支點”，或許我們很快就會迎來那個關鍵的突破點，真正踏入新世界的大門。

（編輯 白寶玉）