发布时间:2024-05-16 16:13:51 浏览量:156次

封面新闻记者 孟梅 张越熙
Sora火爆之后,多家券商机构发布研报表示,Sora大模型的发布将进一步扩大算力缺口。随着越来越多应用端商业化落地,算力需求将再次激增。
Sora可能引发的算力需求有多大?当前的算力基础设施是否足以面对Sora带来的挑战?面对Sora可能带来的一系列算力问题,封面新闻专访了成都智算中心CTO余明川及成都智算中心品牌总监郑敏芝。
如何面对Sora等AI模型带来的挑战?
需要多方努力共同解决
Sora作为一个多模态大模型,在文生视频领域显示出巨大潜力,据研究推测,Sora的参数规模估计在30亿左右。这可能引发的算力需求有多大?据估算,基于这个参数规模,可以推导出Sora训练单次算力需求可能达到8.4×10^23 FLOPS,相当于GPT-3 175B模型的2.7倍。随着Sora模型不断迭代优化和训练数据集规模扩大,未来的算力需求预计将呈指数级增长。
面对如此巨大的算力需求,当前我国算力基础设施情况如何?是否能应对Sora带来的挑战?郑敏芝介绍,中国算力基础设施规模持续保持全球领先地位,算力总规模位居全球第二,保持着30%左右的年增长率。智能算力占比过半,成为算力增长的新引擎。智能算力规模与去年相比增长了41.4%,规模占比达到了22.8%,超过了全球整体智能算力增速。2024年工信部等6部门联合印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出到2024年的主要发展目标,包括算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%。
“虽然中国的算力基础设施正快速发展,但Sora等AI模型的算力需求预计将呈几何级数增长,可能超出现有算力基础设施的处理能力。”她指出,因此,要完全应对Sora等AI模型带来的挑战,还需在技术创新、产业链自主可控、资源优化配置等方面做更多努力。同时,政策的引导、支持和企业的积极投入将是推动中国算力基础设施发展的关键。
Sora引发全球算力架构升级大战
相对于ChatGPT,Sora引发的算力需求增长将是倍数级。无论ChatGPT还是Sora,体现了人工智能模型向更大规模、更复杂结构发展的趋势,未来全球对算力的需求将进一步增加。
郑敏芝认同这一观点,她指出,Sora模型的出现对全球算力架构提出了新要求,可能加速全球算力架构的升级。郑敏芝举例称,OpenAI公布的数据显示,大模型训练所需算力增速保持在3~4个月/倍速度增长,远超摩尔定律的增速。强大的算力意味着更快的数据处理速度、更强大的大模型服务能力。为满足Sora等模型的算力需求,可能会促进新硬件设计、算法优化和并行计算技术的发展。
随着算力需求增长,全球数据中心和网络基础设施可能需升级,以提供足够的计算资源和数据传输能力。《行动计划》提出,到2024年,网络传输方面,国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输,重点应用场所光传送网覆盖率达80%,骨干网全面支持IPv6,SRv6等新技术使用占比达40%。
“因此,我认为,Sora模型的出现可能加剧全球在AI算力领域的竞争,各国和企业可能会加大投资,以确保在AI技术和算力基础设施方面保持领先地位。”郑敏芝总结。
Sora背后蕴含新机遇
Sora的出现展示了人工智能的无限可能,也让许多行业感到担忧。但相较焦虑,Sora带来的机遇更令人兴奋。余明川介绍了Sora可能带来的变革:Sora可根据文本提示生成逼真视频,将极大改变内容创作方式,降低制作成本,提高生产效率。对于短视频、电影、游戏等行业,Sora可作为强大辅助工具,帮助创作者实现更丰富视觉效果。同时,Sora可用于创建教育视频,提供更生动互动学习体验,在科学研究领域,利用Sora进行模拟实验,帮助研究人员预测结果而无需实际实验。Sora技术还可用于创建更真实沉浸虚拟环境,为VR和AR应用提供高质量内容。
余明川指出,算力基础设施建设和升级往往需要巨大资本投入和长期规划,通常是国家和政府层面的战略决策。企业在算力竞争中的策略更多围绕业务需求和目标,通过各种方式优化算力资源使用,而非直接投资基础设施建设,基于AI算力中心打造生成式大模型是对抗Sora挑战的解决方案之一。
企业层面,余明川给出了一些建议:首先是战略层面,许多企业未将AI战略与公司整体战略紧密结合,缺乏顶层设计和规划,导致AI技术无法发挥潜力。企业往往把AI当作技术问题,而忽视其对业务模式、流程和组织结构的深远影响。其次是技术创新,企业或许无法大规模投资基础设施,但可在软件和算法层面创新,如开发更高效AI模型、优化数据处理流程等,减少对算力的需求。再次是技术应用和变现能力,尽管AI技术应用日益广泛,但许多企业尚未找到有效途径将AI技术转化为显著营收增长和利润贡献,在利用AI创造价值方面仍有提升空间。

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