财联社6月6日讯（记者郭松峤） 算力是AI发展的基础设施。财联社记者了解到，以“AI工厂”理念打造的北京数字经济算力中心基础设施建设近日正式启动施工，预计将于今年完成基础设施建设。
目前，项目已在酒仙桥地区部署完成了400PFlops国内外算力设备上架和调试等工作。预计2024年年底完成北京数字经济算力中心基础设施建设。整体投产后，将逐步累计实现2000PFlops智能算力供给，为人工智能产业提供普惠算力服务，支持朝阳区乃至北京市数字经济产业发展。
中国 工业协会数字经济平台分会副会长高泽龙对财联社记者表示，通过建设算力中心，可以提供强大的计算资源，这对于数字经济的发展至关重要，因为算力是支撑大数据、云计算、人工智能等数字技术的核心。此外，普惠算力服务可以降低企业尤其是中小型企业的技术门槛和成本，使他们能够更容易地接入和使用先进的数字技术，从而推动产业升级和转型。
中国工程院院士郑纬民此前曾做过这样的计算，在大模型训练过程中，70%开销要花在算力上；推理过程中95%的花费也是在算力上。
郑纬民表示，现有14个国家挂牌的超算系统，每台机器的建设成本都很高，成本在10亿元至20亿元，甚至更高。这些超算系统已经为我国国民经济发展作出巨大贡献，但有些系统还有空余算力，这些空余算力也可被用来做大模型训练，且经过优化甚至可降低大模型训练成本。
算力的发展，离不开政府对人工智能产业的高度重视。2023年10月，工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年我国算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。
具体到城市来看，财联社记者了解到，今年北京计划新增公共智能算力8000P，目前北京人工智能公共算力平台京能上庄节点2000P高性能算力已就位，率先达到3500P算力供给，年内将结合产业发展需求进一步扩容，规划打造万P算力，形成大规模算力集群。
当前业界大模型在性能不断提升的同时，也面临着消耗算力大幅攀升的问题，对企业落地应用大模型带来了极大的困难和挑战。而大幅提升的模算效率将为企业开发应用生成式AI提供模型高性能、算力低门槛的高效路径。
今年以来，已有多个大模型厂商完成架构升级，并发布了基于MoE架构的大模型，从测试数据来看，新架构下的大模型性能有了明显提升。
从企业端来看，浪潮信息日前发布了“源2.0-M32”开源大模型，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华对财联社记者表示，当前业界大模型在性能不断提升的同时，也面临着所消耗算力大幅攀升的问题，对企业落地应用大模型带来了极大的困难和挑战。我们一直在想如何以更低的算力消耗，提高整个大模型的应用效果，能让企业、机构以更小的算力代价去获得更高的模型能力。
吴韶华进一步对记者表示，整体来看，尽管当前模型的能力提升非常之快，但之前大家更多关注单个维度问题，即平均精度的提升。但大模型进入快速落地时代，就不得不考虑更多维度的问题，包括模算效率、精度、算力开销等。
来源：财联社
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