聯(lián)想集團(tuán)副總裁陳振寬：AI 2.0 時(shí)代，算力發(fā)展該如何破局？
AI 2.0：算力盛宴，抑或畫餅充饑？
“算力！算力！沒(méi)有算力，AI就是空中樓閣！” 這句話近來(lái)在科技圈甚囂塵上，仿佛算力成了萬(wàn)能靈藥，只要有了它，AI就能無(wú)所不能。聯(lián)想集團(tuán)副總裁陳振寬在2024中國(guó)算力大會(huì)上更是高呼，AI 2.0時(shí)代，要從“算力可用”躍遷到“算力好用”。聽(tīng)起來(lái)很美好，但現(xiàn)實(shí)真的如此嗎？我們是否正被裹挾在一場(chǎng)算力狂歡中，而忽略了其他關(guān)鍵因素？
誠(chéng)然，AI 的發(fā)展離不開算力支撐。《2023 — 2024 年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年中國(guó)智能算力規(guī)模將以驚人的速度增長(zhǎng)。各地紛紛上馬智算中心項(xiàng)目，仿佛不建個(gè)智算中心就落后于時(shí)代潮流。然而，這種一窩蜂式的建設(shè)，是否真的能解決AI發(fā)展面臨的瓶頸？
我的第一個(gè)觀點(diǎn)是：算力固然重要，但并非萬(wàn)能鑰匙。
AI的發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，算法、數(shù)據(jù)、人才等因素同樣至關(guān)重要。僅僅堆砌算力，而不注重算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升和人才培養(yǎng)，無(wú)異于建造空中樓閣，最終只會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)和低效發(fā)展。如同擁有頂級(jí)跑車卻缺乏駕駛技術(shù)，最終也只能在原地打轉(zhuǎn)。
以自動(dòng)駕駛為例，即使擁有強(qiáng)大的算力可以實(shí)時(shí)處理海量傳感器數(shù)據(jù)，但如果算法不夠智能，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜路況和做出正確決策，自動(dòng)駕駛汽車依然無(wú)法安全上路。特斯拉的自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然算力強(qiáng)大，但依然事故頻發(fā)，這恰恰說(shuō)明了算法的重要性。
第二個(gè)觀點(diǎn)：重硬件輕軟件的現(xiàn)象亟待改變。
國(guó)家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣指出的“重硬件輕軟件難以滿足多元場(chǎng)景需求”一針見(jiàn)血。當(dāng)前，許多企業(yè)和機(jī)構(gòu)在AI建設(shè)中過(guò)度重視硬件投入，而忽視了軟件和應(yīng)用的開發(fā)。這導(dǎo)致算力資源利用率低，無(wú)法有效轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。
試想一下，一個(gè)擁有頂級(jí)配置的電腦，如果沒(méi)有安裝操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序，它只是一堆昂貴的電子元件。同樣的道理，即使擁有強(qiáng)大的算力，如果沒(méi)有相應(yīng)的軟件和算法支撐，也無(wú)法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。
根據(jù)斯坦福大學(xué)2023年AI指數(shù)報(bào)告，全球AI私人投資總額在2022年達(dá)到919億美元，但其中大部分資金流向了硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而軟件和算法領(lǐng)域的投資相對(duì)較少。這種投資失衡無(wú)疑制約了AI的整體發(fā)展。
第三個(gè)觀點(diǎn)：混合式AI是未來(lái)發(fā)展方向，也是破解算力瓶頸的關(guān)鍵。
陳振寬提到的混合式AI框架，即個(gè)人大模型、企業(yè)大模型與公有大模型共存互補(bǔ)，無(wú)疑為AI發(fā)展提供了新的思路。這種模式可以有效降低對(duì)單一巨型算力的依賴，同時(shí)提升算力效率和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。
想象一下，未來(lái)每個(gè)人都可以擁有自己的個(gè)性化AI助手，它可以根據(jù)你的需求和習(xí)慣提供定制化服務(wù)，而無(wú)需將所有數(shù)據(jù)上傳到云端。這不僅可以提升效率，更能保障個(gè)人隱私安全。
IDC預(yù)測(cè)，2027年全球AI解決方案支出將超過(guò)5000億美元。這龐大的市場(chǎng)需求，不可能僅僅依靠少數(shù)巨頭提供的公有大模型來(lái)滿足。混合式AI的出現(xiàn)，將為更多企業(yè)和個(gè)人參與AI發(fā)展提供機(jī)會(huì)，形成百花齊放的局面。
那么，未來(lái)算力發(fā)展該如何破局？
首先，要轉(zhuǎn)變觀念，從“算力為王”轉(zhuǎn)向“算法為先”。加大對(duì)算法研究和軟件開發(fā)的投入，提升算力利用效率。
其次，要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)更多AI領(lǐng)域的高端人才。沒(méi)有人才，再?gòu)?qiáng)大的算力也只是一堆廢鐵。
最后，要構(gòu)建開放的AI生態(tài)，鼓勵(lì)創(chuàng)新，促進(jìn)合作。只有形成良性競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境，才能推動(dòng)AI技術(shù)的快速發(fā)展和普及應(yīng)用。
AI 2.0時(shí)代，算力是基礎(chǔ)，但不是全部。我們不能被算力迷了眼，而忽略了其他關(guān)鍵因素。只有軟硬件協(xié)同發(fā)展，算法、數(shù)據(jù)、人才齊頭并進(jìn)，才能真正釋放AI的巨大潛力，讓AI真正造福人類。否則，這場(chǎng)所謂的算力盛宴，最終可能只是一場(chǎng)畫餅充饑的幻覺(jué)。