專題：2024中國高新技術(shù)論壇

　　“2024 中國高新技術(shù)論壇”于11月14日在深圳舉行。北電數(shù)智CMO、戰(zhàn)略與市場(chǎng)負(fù)責(zé)人楊震出席并演講。他表示，希望通過北電數(shù)智提供的平臺(tái)和產(chǎn)線，讓廣泛的企業(yè)能勇敢的把人工智能使用起來，真真正正形成新質(zhì)生產(chǎn)力。

　　以下為演講實(shí)錄：

　　楊震：非常開心有這個(gè)機(jī)會(huì)在高交會(huì)的平臺(tái)上跟大家分享一下北電數(shù)智對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的一些理解以及北電數(shù)智在新質(zhì)生產(chǎn)力方面做的一些事情。

　　剛才兩位院士已經(jīng)對(duì)人工智能算力以及大模型提出了自己的觀點(diǎn)，也提出了算力是核心競(jìng)爭(zhēng)力，模型是引擎。下一步就是如何把算力、模型這些人工智能時(shí)代的東西變成新質(zhì)生產(chǎn)力。

　　回頭看人類歷史過程中，尤其是近代，無論是蒸汽機(jī)、電力、計(jì)算機(jī)一直到互聯(lián)網(wǎng)，都屬于通用技術(shù)的范疇。每一次通用技術(shù)的出現(xiàn)都改變了整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)模式，帶來了一個(gè)大的躍進(jìn)，確實(shí)成為了生產(chǎn)力。但就像剛才謝總分享的，我們?nèi)绻胱屗兂尚沦|(zhì)生產(chǎn)力，還有蠻多路要走。以電為例，發(fā)電機(jī)出現(xiàn)后，直到電力進(jìn)入工廠，全面替代蒸汽動(dòng)力，花了50年時(shí)間。為什么？因?yàn)樗懔Φ某霈F(xiàn)、模型的出現(xiàn)、人工智能的涌現(xiàn)，北電數(shù)智認(rèn)為它是替換了一個(gè)動(dòng)力源，謝總也好，北電數(shù)智也好，我們致力于把生產(chǎn)工具和生產(chǎn)系統(tǒng)也替換掉，這樣才能實(shí)打?qū)嵉陌研碌膭?dòng)力源轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)力。

　　我們就不說上世紀(jì)50年代達(dá)特茅斯后的計(jì)算機(jī)，個(gè)人計(jì)算機(jī)1980年代已經(jīng)出現(xiàn)了，但真正進(jìn)入企業(yè)帶來效能提升也花了二三十年時(shí)間，高院士剛才提到2006年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出，2012年AlexNet，再到2022年的ChatGPT，但系統(tǒng)性的變革在哪里？這是蠻關(guān)鍵的一件事情，如果沒有這個(gè)系統(tǒng)性變革，依然是無法解決人工智能能賦能千行百業(yè)帶來推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本性原因。

　　人工智能這件事情，在全世界大家的步伐都差不多，雖然美國相對(duì)走入收斂期，但目前依然在模型層（所謂操作系統(tǒng)工具層）發(fā)力，左邊的柱子是目前的業(yè)績(jī)收入，但即便是模型層占人工智能產(chǎn)業(yè)只有7%，主要在芯片產(chǎn)值層做布局投入。

　　今年早些時(shí)候，有大模型廠商坐在一起討論說大模型落地究竟先是To C還是To B。剛才講到幾個(gè)通用技術(shù)，To B端落地應(yīng)該是率先的，而且確實(shí)能夠推動(dòng)整個(gè)社會(huì)發(fā)展。這時(shí)候又提出一個(gè)問題，To B目前大模型還在做點(diǎn)狀應(yīng)用，并沒有形成系統(tǒng)性的工程。聊天機(jī)器人可能對(duì)個(gè)人來說更有用，但并不能真真正正解決企業(yè)的問題。

　　之前參加一個(gè)信創(chuàng)的會(huì)，我們聽到鄔賀銓院士提到說中國的大型企業(yè)搞信創(chuàng)有三個(gè)難點(diǎn)：不敢、不會(huì)和不愿。不會(huì)更多在硬件層、系統(tǒng)層。不敢主要在數(shù)據(jù)的問題。雖然剛才提到國內(nèi)也逐步進(jìn)入收斂期，但如果看到算力層，目前國內(nèi)的GPU廠商還有將近30家，大部分廠商提供的芯片數(shù)據(jù)依然是單片的實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，缺乏集群數(shù)據(jù)和實(shí)際場(chǎng)景使用中的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，就會(huì)造成我們想用國產(chǎn)芯片、國產(chǎn)GPU，但選誰家的，怎么用，就是核心問題。二是模型層，算力相對(duì)結(jié)構(gòu)性有些缺乏時(shí)，如何有效支持模型訓(xùn)練呢？上個(gè)月參加一個(gè)金融討論，很多國內(nèi)銀行已經(jīng)開始嘗試用大模型支持很多金融場(chǎng)景。但由于算力有限，很多任務(wù)都在排隊(duì)，這也是核心問題。三是數(shù)據(jù)問題，9月以來國家數(shù)據(jù)局國務(wù)院推了一系列政策，從早期的“20條”到現(xiàn)在鼓勵(lì)引入市場(chǎng)化機(jī)制，共創(chuàng)商業(yè)模式，都希望讓數(shù)據(jù)釋放出應(yīng)有的價(jià)值，但安全合規(guī)的問題、隱私的問題以及公平定價(jià)的問題依然制約著這部分還是在摸索和探索當(dāng)中。

　　我剛才跟各位分享的是系統(tǒng)性的問題、工具的問題，是要解決不敢和不會(huì)的問題。愿意不愿意的問題，除了資金問題、政策問題，還有企業(yè)自身策略的問題，怎么思考人工智能和現(xiàn)有業(yè)務(wù)之間的結(jié)合點(diǎn)。

　　中國目前還沒有真真正正進(jìn)入收斂格局，相對(duì)離散。當(dāng)它離散時(shí)就造成大家選芯片難、選模型難、選工具鏈更難。

　　國產(chǎn)芯片的狀況，院士和專家都提到國產(chǎn)芯片和國際上芯片相對(duì)表現(xiàn)有一定差距，在這個(gè)情況下，再加上臺(tái)積電又停止了7nm的供應(yīng)，整體算力的量也會(huì)受牽制。如何讓不同的芯片集群協(xié)同作戰(zhàn)，包括和國內(nèi)存量的英偉達(dá)協(xié)同作戰(zhàn)，能有效支持模型的服務(wù)和訓(xùn)練。?

　　大模型的工程也有如何高效調(diào)度計(jì)算資源，如何提升計(jì)算精度，如何在復(fù)雜的分布式情況下平衡不同硬件資源，讓它有效支撐。最后是每一家芯片都有自己的生態(tài)，異構(gòu)的生態(tài)會(huì)造成同一個(gè)數(shù)據(jù)中心里不同的算力集群依然在煙囪里待著，不能協(xié)同作戰(zhàn)，這都是要解決的問題。

　　北電數(shù)智到這個(gè)月應(yīng)該是第15個(gè)月，但我們是一家人工智能國企，我們看到算力確實(shí)是核心競(jìng)爭(zhēng)力，但如何能夠解決結(jié)構(gòu)性的矛盾，如何能夠有效地讓國產(chǎn)算力以及國產(chǎn)算力和存量英偉達(dá)協(xié)同作戰(zhàn)起來，是北電數(shù)智“前進(jìn)·AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)”正在解決的事。這里面有蠻多技術(shù)，一言而蔽之，我們可以讓同一個(gè)數(shù)據(jù)中心里不同算力集群協(xié)同作戰(zhàn)，大家可以把一個(gè)智算中心看作一塊巨大的虛擬GPU。

　　今年3月GTC發(fā)布會(huì)時(shí)，說如果都用英偉達(dá)的卡，一個(gè)數(shù)據(jù)中心就是一塊巨大的虛擬GPU。不同的是，面對(duì)異構(gòu)的條件時(shí)有非常多問題要解決。比如要統(tǒng)一通信，比如要全面普適性的補(bǔ)齊算子庫，以保證不同集群之間能夠協(xié)同作戰(zhàn)，向同一模型提供服務(wù)。比如也要有非常多靈活的調(diào)度策略，確保當(dāng)我是一塊巨大的虛擬GPU時(shí)，解決陳院士說的“老三高”問題。傳統(tǒng)智算中心、數(shù)據(jù)中心是用裸金屬租賃的方式，這時(shí)候有大量算力冗余，非常浪費(fèi)和可惜。這也是我提到的結(jié)構(gòu)性矛盾的問題。當(dāng)我們把它變成一塊巨大虛擬GPU時(shí)，大家使用算力時(shí)不需要再按臺(tái)、卡、匹數(shù)計(jì)費(fèi)，更多按實(shí)際消耗計(jì)費(fèi)。真正讓算力變成電力一樣實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也不需要考慮是核電還是火電，不需要考慮是哪個(gè)集群向你提供的服務(wù)。比如模型的A會(huì)話調(diào)用了兩三個(gè)集群的能力，B會(huì)話又調(diào)動(dòng)了另外集群的能力，但使用者完全無感。這個(gè)層面我們嘗試解決說不會(huì)的問題，就是大家不知道怎么選國產(chǎn)芯片，如何選擇最好的國產(chǎn)芯片。

　　當(dāng)我們實(shí)現(xiàn)了不同的算力集群和模型之間的交叉、普適、適配時(shí)，進(jìn)一步解決了和主流開發(fā)框架之間的交叉、普適和適配性。非常多開發(fā)者在我們的智算平臺(tái)或者智算云上不用選擇底層的芯片細(xì)節(jié)，依然可以使用他慣用的開發(fā)套件平臺(tái)做他的智能應(yīng)用。

　　不敢的問題，就是數(shù)據(jù)的問題。數(shù)據(jù)20條解決了確權(quán)的問題，最近國家持續(xù)推動(dòng)的政策也提出了可信數(shù)據(jù)空間概念，要解決數(shù)據(jù)實(shí)際流通和交易的問題。數(shù)據(jù)的交易量在過去三年非常少，數(shù)據(jù)交易所和數(shù)據(jù)交易中心的存在，解決了信息差的問題，大家知道什么樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)握在誰手里。我們認(rèn)為之所以數(shù)據(jù)難以流動(dòng)和難以交易，最主要的原因是數(shù)據(jù)作為第五要素，和前面四個(gè)要素完全不一樣，不具備稀缺性和不可復(fù)制性。如果把數(shù)據(jù)真正交出去，有可能被重復(fù)復(fù)制，交出去時(shí)無法控制使用用途和使用次數(shù)。在這個(gè)前提下，我們做出的可信數(shù)據(jù)空間更多是讓數(shù)據(jù)并沒有被真正被交出去，而是在這個(gè)空間內(nèi)被使用，可用不可得。同時(shí)在這個(gè)空間內(nèi)被使用的前提下，通過區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字合約技術(shù)，可以有效約定使用次數(shù)和用途，給到這個(gè)數(shù)字定價(jià)底層支撐，讓雙方達(dá)成雙方都愿意的支付價(jià)格，確保數(shù)據(jù)在某種意義上被流通和使用起來，也配合了隱私計(jì)算、同態(tài)加密、聯(lián)邦計(jì)算，包括TE技術(shù)，讓數(shù)據(jù)不裸奔，可用不可見的狀況，保證了數(shù)據(jù)的隱私和安全。

　　我們也希望通過這樣一個(gè)產(chǎn)品，無論是企業(yè)級(jí)還是行業(yè)級(jí)或者區(qū)域級(jí)的，能夠把數(shù)據(jù)不敢被使用、不敢被交易的狀況解決掉。

　　這是北電數(shù)智紅湖·可信數(shù)據(jù)空間整體的架構(gòu)（見PPT），無論是底層基礎(chǔ)設(shè)施層還是技術(shù)層和平臺(tái)層、空間層，我們也提供了全棧、可信、自主可控的信創(chuàng)平臺(tái)，能夠讓人工智能尤其是我國特色的信創(chuàng)人工智能有一個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)或者生產(chǎn)線來使用。

　　最后快速說一下北電數(shù)智。

　　我們是只成立了15個(gè)月的人工智能國企，由于我們做了AI全棧布局，算力層、算法層、數(shù)據(jù)層，目前也在做一些垂類模型工作，比如今年4月我們揭榜掛帥了北京政務(wù)大模型，我們和數(shù)家全國醫(yī)院和三甲醫(yī)院聯(lián)手做?？漆t(yī)療輔助助手醫(yī)療模型等等方面。我們把建設(shè)數(shù)字中國作為我們這家公司的使命，同時(shí)也以總書記對(duì)科技企業(yè)提出的“三性”（原創(chuàng)性、顛覆性、引領(lǐng)性）作為我們自身的要求。

　　我們是北京電控旗下企業(yè)，北京電控可能很多在座嘉賓聽說過，它也孕育出像京東方、北方華創(chuàng)這樣在80年代解決了“卡脖子”問題的企業(yè)，我們也希望在人工智能時(shí)代能夠承擔(dān)起這樣一個(gè)時(shí)代的重任。

　　剛才提到北電數(shù)智的布局與能力，也源于我們承載了比較多國家和北京市的重點(diǎn)項(xiàng)目，比如12月底建成達(dá)產(chǎn)的北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)算力中心，是目前北京五環(huán)內(nèi)唯一的智算中心，整體是五層建筑，一層做了全面開放設(shè)計(jì)，里面有算力劇場(chǎng)、展廳、聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和協(xié)同辦公空間，免費(fèi)提供給人工智能生態(tài)伙伴使用，希望在這里有一個(gè)產(chǎn)業(yè)聚集和產(chǎn)業(yè)展示的空間。同時(shí)我們也承載了先進(jìn)計(jì)算迭代驗(yàn)證平臺(tái)重大項(xiàng)目，目的也是讓國產(chǎn)芯片從單片可用到集群好用，同時(shí)提供“以評(píng)促用”讓大家知道什么樣的場(chǎng)景、什么樣的用途可以用什么樣的國產(chǎn)芯片。

　　我們通過提供了全棧的AI產(chǎn)品，有效搭起人工智能時(shí)代的設(shè)備和生態(tài)產(chǎn)線，讓智能和算力真真正正能成為新質(zhì)生產(chǎn)力，讓每一個(gè)企業(yè)都能有自己的AI工廠。

　　最后稍微講一點(diǎn)不愿的問題。最關(guān)鍵的是我們究竟是站在現(xiàn)在看未來，看人工智能能給我哪些，還是要站在未來看現(xiàn)在，重新思考我從事這個(gè)業(yè)務(wù)有沒有可能被重塑，要不要重新思考這個(gè)商業(yè)模式和我為市場(chǎng)以及客戶提供的價(jià)值。

　　以上是我的分享，也希望借這個(gè)機(jī)會(huì)，介紹北電數(shù)智提供的平臺(tái)和產(chǎn)線，讓廣泛的企業(yè)能勇敢的把人工智能使用起來，真真正正形成新質(zhì)生產(chǎn)力。感謝各位！

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