探索中国人工智能算力的未来发展趋势

以ChatGPT为代表的人工智能技术的迅猛发展，对算力需求提出了更高要求。中国在迎接新一轮人工智能热潮中，拥有自身的算力增长点。本文将深入分析中国算力的发展趋势，探讨大模型所需的算力和构建算力网络的重要性。

大模型的崛起和算力需求

人工智能大模型在应用层面带来巨大变化，对算力的需求持续增长。

中国科学院院士陈润生指出，大模型将在多个领域引发变革，并耗费大量算力。

中国工程院院士郑纬民表示，大规模算力基础设施是ChatGPT等大模型诞生的基础。

中国人工智能算力的升级

中国人工智能算力占比逐步提高，年均增长率明显高于其他算力。

清华大学教授陈文光认为，智算中心的利用率相较传统超算中心更高，显示出人工智能渗透程度加深的趋势。

曹振南副主任表示，人工智能算力缺口仍较大，未来算力易得且廉价时，对计算精度提出更高要求是可能的。

通用算力+专用算力的趋势

"通用算力+专用算力"将成为人工智能算力基础设施的关键。

算力基础设施应满足广泛应用场景的通用性，并支持高要求个性化应用场景的高效性。

构建算力网络的重要性

将现有的不同体系架构的算力中心通过网络连接起来，可以实现算力资源的合理配置、共享、调度和释放。

国家超算互联网的启动有助于解决算力分布不均衡问题，实现算力资源的互联互通和共享。

中国科学院院士钱德沛强调，算力基础设施不仅应提供算力，还要配备用户所需的软件和应用服务，实现算力资源的最大化利用。

随着人工智能技术的迅猛发展，中国在人工智能算力方面有着显著的增长和发展潜力。大模型的崛起和算力需求的提升使得通用算力和专用算力的结合成为发展趋势，并且构建算力网络将在实现算力资源的充分利用和共享方面发挥关键作用。中国正朝着数字中国建设的“高速路”迈进，助力人工智能技术的发展与创新。