智東西（公眾號：zhidxcom）
作者?|?香草
編輯?| 漠影
人工智能（AI）產業正在以驚人的速度迅猛發展，如同一場席卷全球的科技風暴。
“百模大戰”之下，不同大模型之間的性能差距逐漸縮小。但在技術真正創造新質生產力之前，尤其是對于中小企業、創新企業來說，高昂的計算資源成本、技術人才的短缺、參差不齊的數據質量等難題，都成為阻礙技術落地應用的絆腳石。
智東西6月26日報道，北京數字經濟算力中心（AIDC）項目啟動施工已三月有余，其按照“AI工廠”的全新理念打造，具備底層算力、模型開發調優等全棧AI能力，為中小企業提供從芯片、網絡、存儲、模型調優，到數據、場景應用的全套解決方案。
AIDC項目由北京電控旗下北京電子數智科技有限責任公司（以下簡稱“北電數智”）設計與建設，并將承接未來的運營。北電數智是一家專注于原創性、顛覆性、引領性科技創新的人工智能科技企業。致力于通過建設AI基礎設施，AI核心產業加速和AI創新平臺服務，實現從算力、模型到數據的全棧AI能力布局，打造國企新質生產力典范。
一、智算產業生態薄弱，算力難以轉化為生產力
隨著AI向多場景、規模化、高融合度的方向不斷發展，大模型訓練推理所需的數據量急劇增長、算法模型愈加復雜、應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了新的要求。
工信部數據顯示，2023年我國算力總規模達到230 EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），智能算力比例逐步提升，規模達到了70 EFLOPS，增速超過70%。據中國電信研究院預測，到2024年底，全國算力規模將超270 EFLOPS。
盡管算力基礎設施發展迅速，但在數據隱私和安全、能耗、生態合作等方面仍面臨挑戰，要將算力轉化為生產力，還需要多重因素支撐。
其中，AI生態的建設對于智算產業發展尤為重要。
一個良好的AI生態，可以吸引更多企業、研究機構和開發者參與其中，用思想的碰撞催生出新的技術和應用創新。通過整合產業鏈上下游資源，可以讓各環節開發商協同工作，提高整個產業的運作效率，加速產業發展。
以英偉達為例，其用GeForce系列等領先的GPU硬件產品、CUDA等配套的軟件工具和框架吸引了大量開發者和用戶，同時與知名企業、科研機構等深度合作，提供技術支持和資源共享，構建了一個涵蓋多個環節的全面生態系統，這些廣泛的應用和用戶基礎逐漸鞏固了其在智算行業中的壟斷地位。
智算產業的應用涉及眾多領域，需要跨領域的合作和資源共享，而現階段，我國各個領域的標準和技術往往不統一，缺乏互操作性。同時，智算產業涉及算力提供方、應用開發方、數據提供方等多個環節參與方，如何有效管理供應鏈，保證各階段的合作效率和利益平衡也是值得關注的問題。
另一邊，國內的算力底層生態林立。長期以來，國外芯片在市場上占據主導地位，形成了較強的市場認知和信任基礎，國產芯片得不到廣泛的應用，缺乏使用場景而難以形成迭代，且不同芯片廠之間缺乏統一的算力標準。這對于AI用戶和開發者來說，需要花費大量的時間精力來打消算力邊界，效率很低。
在大模型快速迭代發展的同時，國內外部分廠商也出現技術“套殼”、刷題刷榜等現象，帶來更多行業噪音。
因此，如何克服生態薄弱的難題，將算力真正轉化為高效生產力，成為智算產業發展的關鍵所在。
針對這一困境，北電數智董事長荊磊談道，在生態層面上，北電數智的目標是成為“一級節點”。
不局限于傳統的算力提供，北電數智正基于自身在“大算力+大模型+大數據”的全棧AI能力布局，加快推動產業生態的擴圈提質，實現政務、先進制造、交通、醫療、傳媒、教育等領域場景應用落地。
例如，北電數智正協同某國家級醫院，針對專項病種定制醫療大模型，開發診療助手應用，實現診療效率提升；助力某半導體龍頭企業圍繞供應鏈、設備管理等智能應用，探索定制開發工業大模型。
二、大算力+大模型+大數據，破局AI產業“無人區”
即便是發達國家也仍處于AI產業的探索期，未找到產業發展的標桿。AI產業整體處于“無人區”的狀態，面臨諸多困惑。
智算中心不能是簡單的服務器堆砌，這會為產業的持續健康發展帶來極大隱患，形成極大浪費。荊磊談道，實際上大多數客戶需要獲得從芯片、模型、數據，到網絡、存儲等的全方位一體化技術支持。
依托重大項目牽引，北電數智已擁有“大算力+大模型+大數據”的AI全棧服務能力。
▲北京數字經濟算力中心（AIDC）
“大算力”，AI行業迅猛發展，面對當前國內算力的巨大缺口，北電數智通過持續不斷的建設全棧AI能力，對性能各異、規格不同的國內外芯片統一管理和調度，提高國產芯片的可用性，也通過“以評促用”的方式，為國產芯片找到迭代的方向；同時通過精細化運營技術，切實推動算力成本的下降。
“大模型”，技術如何轉化為生產力、如何真正改善國計民生，是目前行業普遍面臨的挑戰。一方面北電數智通過廣泛適配底座大模型來提高AI普適化，另一方面通過提供有特色政務、先進制造、交通、醫療、傳媒、教育等關鍵行業的垂類模型，加速推動特定行業的人工智能落地。
“大數據”，數據作為AI發展的重要資源，數據的充分流動和使用面臨著安全與可信的挑戰。北電數智通過隱私計算、區塊鏈、分布式數據庫和跨域數據控制等技術，實現數據“安全共享、可信流通”，打造可信數據空間，為政企及相關行業打通實現數據價值的路徑。
在AI基礎設施層面，荊磊認為，具備“大算力+大模型+大數據”全棧能力的“AI工廠”，才能稱為標桿級別的智算中心。
不同于過去僅僅作為存儲和提供算力的“算力倉庫”，“AI工廠”從單純的算力運營，擴大到對整個AI生態的建設和支持。
北電數智正在建設的北京數字經濟算力中心（AIDC），基于對異構算力的智能化調度與管理，可通過MaaS支撐AI行業大模型及上層AI應用，實現以精細化運維的方式提供高性價比算力服務，以云化方式將傳統算力服務升級為集成底座大模型、行業大模型、一棧式AI工具鏈等配套服務的AI工廠。
在AI核心產業加速層面，北電數智的智算云服務，先進計算迭代驗證平臺，通過對芯片全方位與主流大模型進行適配和解耦，實現對混元芯片的加速，并通過混推混訓方式，提供精細化運維服務，滿足不同企業算力需求。
▲在4月25日的2024中關村論壇上，北電數智的先進計算迭代驗證平臺上榜中關村論壇《百項新技術新產品榜單》AI版塊
結語：“AI工廠”年底落成，要做國企新質生產力典范
從歷史發展的角度來看，在第二次工業革命中，愛迪生之所以能夠取得成功，是因為其發電廠生產的電被大家用起來了，成為了真正的生產力。在AI時代，如果大模型等技術只用來“刷榜炫技”，而不是落到實處為大家所用，也無法發揮其最大的價值。
北電數智的“AI工廠”將于今年年底落成和投入使用，這只是北電數智在AI領域發力的一個起點。我們期待其全棧AI能力能為推動智算產業的發展和應用做出更大的貢獻。同時，我們也期待更多的企業和機構能夠加入到智算產業的發展中來，共同推動AI技術的創新和應用，為經濟社會的發展注入新的動力和活力。
