日前，在剛剛舉行的2023云棲大會上，百川智能創(chuàng)始人王小川暢談大模型時代，復旦特聘教授漆遠借助復旦大學智能計算平臺CFFF引出人工智能推動科研范式變革，也有基于AIGC能力的兒童故事產品帶來分享。

當一場云計算大會由AI相關內容占據(jù)主論壇的半壁江山，或許已經說明了“計算”風向：AI正在成為不可忽視的計算主角。

AIGC將有更多爆發(fā)2024年是大模型商業(yè)化元年

過去十來年，云計算不斷發(fā)展、應用，服務了社會數(shù)字化進程。今天，隨著大模型技術的迅速發(fā)展，智能化時代正在開啟。人工智能將成為各行各業(yè)的新型生產力，以ChatGPT為代表的大模型應用僅僅是一個開始。

今年以來，眾多大模型產品發(fā)布，基于大模型的AIGC技術在文本生成、知識回答、圖像生成、邏輯推理等方面表現(xiàn)出遠超預期的效果，吸引了大量用戶與市場關注。

以生產力視角看，AIGC具備多方面優(yōu)勢，第一是大幅度節(jié)省人力和時間成本，很多東西可以秒級生成；第二是比較大幅度改善內容質量，經過訓練后輸出的內容質量超過95%以上人力的智能。

國內推出的過百個大模型以基礎大模型為主，多停留在對話、圖像生成用途，AIGC的第三點優(yōu)勢尚不能體現(xiàn)，即如同曾經云計算帶來的數(shù)字化變革一般，將有助于眾多產業(yè)、行業(yè)的數(shù)字化，將為數(shù)字經濟建設發(fā)揮重要作用。

因此，行業(yè)認為當下的AIGC火爆只是剛剛開始，后續(xù)還將迎來更多爆發(fā)。

圖源《中國AIGC產業(yè)全景報告暨AIGC 50》

《中國AIGC產業(yè)全景報告暨AIGC 50》顯示，預計2023年我國市場規(guī)模可達170億人民幣，AIGC企業(yè)在業(yè)務場景變現(xiàn)還處于探索驗證時期。而后隨著產業(yè)加速增長，商業(yè)化落地逐漸深入、產業(yè)生態(tài)逐步完善，分別來到應用蓬勃期（2025-2027）和整體加速期（2028-2030），2030年市場規(guī)模將超萬億人民幣，產業(yè)鏈、價值鏈和業(yè)務鏈完全整合在一起。

在AIGC產品百花齊放的同時，變現(xiàn)是大模型廠商們接下來必須要考慮的問題。

目前大模型的營收方式主要有四種：MaaS、按產出內容量付費、軟件訂閱付費、模型定制開發(fā)費。ChatGPT主要依賴軟件訂閱付費和MaaS收入，其母公司OpenAI的CEO近日透露公司年化營收達13億美元（折合人民幣近95億）。

國內廠商尚在進行商業(yè)模式的探索，是參考ChatGPT還是綁定其他業(yè)務賺錢，大模型的營收變現(xiàn)有待進一步明確。有AI芯片企業(yè)負責人表示，今年下半年開始，商業(yè)模式如何賺錢將成為大模型廠商的必答題。

他認為，2024年將是大模型商業(yè)化的元年，也是關鍵一年。

智算需求只增不減明年迎海量部署消耗

看得見的AIGC蓬勃發(fā)展背后，是看不見的智能算力在支撐。

大模型爆發(fā)掀起了新一輪AI熱潮，也改變了智能算力需求與格局。

眾所周知，AI要經過訓練與推理兩個步驟，訓練即模型產生的過程，推理即模型部署的過程。大模型從業(yè)者向筆者表示，大模型出來后則分成了三個階段：首先預訓練，然后微調——把大模型垂直化，最后是推理部署。

“現(xiàn)在預訓練的過程中，大家都是堆卡、堆集群，動不動燒幾千萬上億訓練大模型。微調階段就已經進入了行業(yè)化，做推理的時候已經進入了商業(yè)部署，這兩個階段怎樣真正賺錢而不是像預訓練那樣燒錢就變得非常重要。行業(yè)化和商業(yè)化的關鍵在于性價比，如何能夠真正大規(guī)模部署AI應用，能不能通過底部支撐的算力系統(tǒng)集成部署打造極致性價比？”

產業(yè)專家指出，總體來看，大模型所需的智能算力需求將只增不減。今年通用大模型最火，單模型算力需求基本以千P為單位。未來大模型必然要走專業(yè)化、行業(yè)化的發(fā)展方向，形成眾多產業(yè)大模型，其算力單個需求可能只有幾百P，但產業(yè)場景越來越多，總量需求將比現(xiàn)有通用大模型的智能算力總需求更大。

智能算力從哪來？智算中心

根據(jù)工信部等六部門新政策中的定義，使用大規(guī)模異構算力資源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要為人工智能應用——如人工智能深度學習模型開發(fā)、模型訓練和模型推理等場景，提供所需算力、數(shù)據(jù)和算法的智算中心，在推進人工智能和數(shù)字經濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。

成都智算中心

大模型需求驅動下，智算中心項目如雨后春筍般涌現(xiàn)。中國信通院云大所副所長栗蔚指出，預計2023年將有超過30個城市在建或者籌建智算的中心。而據(jù)中國IDC圈不完全統(tǒng)計，僅在2023年7月到9月，以“智算中心”為名字的項目規(guī)劃在建及建成的就超過36個，預計總投資規(guī)模超過460億。

有算力領域企業(yè)表示，當前一些智算中心建設偏盲目，邏輯是“先建算力，再找需求”。

他判斷未來會趨向謹慎，尤其是to G（政府主導）的智算中心建設。2024年國內智算中心建設，一定是先找當?shù)氐乃懔ο{，再根據(jù)算力需求再建相關算力匹配。

“2024年大模型會大規(guī)模部署、賦能，這一過程中對于算力的消耗是海量的。”

從液冷應用到多云部署大模型改變數(shù)據(jù)中心

智能化時代正在開啟，AI將成為各行各業(yè)的新型生產力，也對算力提出更高的要求。

今天，從大模型服務到底層智能算力再到算力基礎設施，都正在面向AI時代進行全面的技術升級和創(chuàng)新。

算力市場分為三個層級，在大模型位于的最上層，面臨系統(tǒng)的適配中心、業(yè)務遷移耗時、定制開發(fā)的投入等問題。中層的算力平臺需要滿足支持CPU+GPU的調用、硬件接口的統(tǒng)一、互聯(lián)協(xié)議的標準、軟件生態(tài)的兼容性等要求。在最下層，即智算中心這一基礎設施層，主要解決大算力背景下的高電能散熱問題。

此前數(shù)據(jù)中心以普通CPU服務器為主，AI大模型訓練和推理運算使用GPU服務器，單臺設備的額定功率最高達12千瓦以上，遠超CPU功率水平。當前數(shù)據(jù)中心單機柜功率以6kw、8kw為主，4KW亦不少見，未來智算中心單機柜功率可能十幾千瓦，幾十千瓦，單體智算中心可能上百兆瓦。

高功耗帶來高熱量，原有風冷很難滿足GPU散熱需求，液冷成為更好的解決方案。除散熱效率更高外，占地面積低、綠色節(jié)能也是液冷的優(yōu)勢。今年以來，液冷在數(shù)據(jù)中心的應用部署量已經顯著上升。

當單個計算中心的算力無法滿足大模型的巨大算力需求，需要將多個算力中心連接起來，共同為大模型提供訓練的相關能力，同時巨大算力消耗又帶來高能源消耗。

因此，單機柜高功率、高效散熱、低PUE、多云間的互聯(lián)、滿足云架構的部署，都是大模型發(fā)展對智能算力與智算中心提出諸多新要求。

此外，大模型訓練與推理場景的不同，生物醫(yī)療、圖像識別等不同應用對算力精度的不同需求，也影響著智算的布局與算力配置。

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