每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳星    

2024中關(guān)村論壇年會(huì)于4月25日至29日舉行。本屆論壇以“創(chuàng)新：建設(shè)更加美好的世界”為主題，上百位頂尖專(zhuān)家、上千名演講嘉賓圍繞科技創(chuàng)新引領(lǐng)社會(huì)進(jìn)步、民生改善、可持續(xù)發(fā)展等議題，共話(huà)開(kāi)放創(chuàng)新，共謀發(fā)展機(jī)遇，為建設(shè)更加美好的世界貢獻(xiàn)智慧和力量。

在29日舉辦的平行論壇“僑海創(chuàng)新發(fā)展論壇”期間，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)NBD）記者采訪(fǎng)。

楊帆 圖片來(lái)源：主辦方供圖

NBD：大模型蓬勃發(fā)展的背景下，作為新基建的智算中心是否會(huì)出現(xiàn)泡沫？

楊帆：大模型的發(fā)展推動(dòng)了對(duì)算力的大量需求，智算中心作為提供這種算力的基礎(chǔ)設(shè)施，其建設(shè)和發(fā)展受到了極大的關(guān)注。2023年，中國(guó)算力總規(guī)模達(dá)到每秒1.97萬(wàn)億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，位居全球第二，近5年年均增速接近30%。

當(dāng)前，智算中心作為智慧時(shí)代承載算力的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，在政策、市場(chǎng)的雙重驅(qū)動(dòng)下，進(jìn)入了高速建設(shè)周期，應(yīng)用前景及賦能潛力逐步凸顯。預(yù)計(jì)到2028年中國(guó)智能算力規(guī)模將接近2800 EFLOPS（EFLOPS是指每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），顯示出智算中心行業(yè)的廣闊前景。

智算中心的建設(shè)投資巨大，且有多個(gè)大型項(xiàng)目正在進(jìn)行中。以商湯為例，SenseCore商湯大裝置管理的算力實(shí)現(xiàn)了全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的統(tǒng)一調(diào)度，在上海、深圳、廣州、福州、濟(jì)南、重慶等地都拓展了新的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，總算力規(guī)模高達(dá)12000 petaFLOPS（1 petaFLOPS即每秒完成1000萬(wàn)億次運(yùn)算），已有超4.5萬(wàn)塊GPU（圖形處理器），其中臨港AIDC（人工智能計(jì)算中心）為8400 petaFLOPS，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出立項(xiàng)規(guī)劃的3740 petaFLOPS算力總量。

當(dāng)前，國(guó)家已出臺(tái)十余項(xiàng)智算中心相關(guān)政策，引導(dǎo)智算中心發(fā)展。其中，《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023年）》提出加快高性能、智能計(jì)算中心部署。《“十四五”國(guó)家信息化規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)統(tǒng)籌建設(shè)面向區(qū)塊鏈和人工智能等的算力和算法中心。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出推動(dòng)智能計(jì)算中心有序發(fā)展，打造智能算力、通用算法和開(kāi)發(fā)平臺(tái)一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)施。

算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新型生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，以全要素生產(chǎn)率大幅提升為核心標(biāo)志。算力已經(jīng)成為國(guó)家重要的戰(zhàn)略資源，與新質(zhì)生產(chǎn)力中提到的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來(lái)產(chǎn)業(yè)緊密相關(guān)。一個(gè)國(guó)家的算力水平在一定程度上代表了其科技創(chuàng)新能力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)能力。

NBD：各行各業(yè)的用戶(hù)對(duì)算力的需求多種多樣，存在差異，您認(rèn)為應(yīng)該怎樣降低算力的使用門(mén)檻？

楊帆：在算力層面，AI新基建重構(gòu)了算力的供給體系。它通過(guò)提供規(guī)?；⒏咝?、集約化的算力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，能夠大幅提高各行各業(yè)算力的利用能力，降低傳統(tǒng)自建算力方式的使用成本，實(shí)現(xiàn)了算力這一要素供給效率的提高。除此之外，通過(guò)多年對(duì)AI的理解和沉淀，我們開(kāi)發(fā)了不同層級(jí)的軟件產(chǎn)品和服務(wù)體系，幫助大家更加低門(mén)檻、低成本地做人工智能大模型的研發(fā)以及使用。