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算力供需如何精准匹配?业内人士呼吁加大技术投入提升算力利用效率

2024-10-30来源:封面新闻编辑:瑞雪

记者 欧阳宏宇

作为数字经济发展的底层支撑,算力为人工智能产业的快速发展提供了强大支持。然而我国算力资源分散,算力提供主体多,呈现出碎片化的特征。那么,如何让算力供需双方实现精准匹配?

10月29日,在成都智算中心举行的算力供需专场对接会上,多位行业专家及业内人士表示,当前亟须实现算力供需匹配,打破算力流通壁垒,从而提升算力利用效率。

当前,算力是数字经济时代的核心生产力,正在不断催生新技术、新模式、新业态,助力各行业加快数字化智能化转型。以成都为例,目前已有丰富的算力供给。

成都智算中心智慧城市运营总监廖显认为,应该通过加大技术投入,提升算力利用效率。他以成都智算中心为例谈到,借助基于华为昇腾AI基础软硬件的AI集群,算力达到300P,另外还有30P的燧原算力,已在智慧城市、智慧医疗、智慧金融等场景应用示范,并且端到端打通了“产”“学”“研”“用”全产业链。

大规模算力供给的成果,是造就了成都的人工智能产业集群。数据显示,成都已建大型数据中心(标准机架3000架以上)9个,产业规模达800亿元,已有8家大模型通过备案登记。

不过,在有关专家看来,人工智能高速发展的背后也存在高质量数据集不足、价格战挤压企业生存空间、产业生态不完善、外部竞争压力大四大挑战。

对此,业内人士建议,行业应以高质量数据集市场化供给流通、算力基础设施高质量发展、人工智能大模型创新应用为重点,推动产业要素多元聚集、产业发展成群成势、产业生态跨界融合,打造“数据+算力+算法”于一体人工智能大模型全要素产业生态体系。

“智能体模型是人工智能发展的必然趋势。”明途科技副总经理周波表示,以纵深垂直模型为研究对象,以业务智能应用场景为目标导向,智能体数字人已在企业管理、政务服务、教育管理、健康管理等方面得到充分应用。中鱼互动CEO任兴则认为,从“厂商到工厂”的D2M模式将是商业的未来,能够满足个性化需求。

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