中國人工智能公司排名,人工智能平台有哪些

隨着人工智能產業的發展成熟,一個新的生意隨之而來——向人工智能企業出售算力,幫助其將技術的模型變為現實。7月9日,中科院人工智能產學研創新聯盟(下稱“聯盟”)發布了新一代人工智能計算平台。

算力、算法、數據是人工智能的三駕馬車,人工智能計算平台解決的主要是算力問題,這類項目已被國家列為新基建的一種,指的是提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務的公共算力基礎設施。

據聯盟單位介紹,該平台是由聯盟聯合院內多家院所企業,基於中國科學院多項重大科技成果,共同構建的新一代智能計算頂層規劃及技術方案。

該平台的定位是,國內首個跨模態、通用化的AI公共創新服務平台,有着開放包容、通用融合、綠色高效、普惠可及的特點。

平台有四大優勢,其一,採用開放架構,可以兼容主流軟件應用生態;其二,支持多元芯片組合,提供多樣豐富算力,可勝任模擬、訓練、推理等AI全鏈條應用需求;其三,底層算力基礎設施採用相變浸沒式液冷技術,單位算力效率大幅提升且能耗成本降低30%;其四,通過透明化價格模型,為市場提供參考依據和建設標準,有效避免公共財政資源浪費。

算力何以成為一門生意?

中科院計算所研究員、CCF高性能計算專業委員會秘書長張雲泉表示,在人工智能產業中,算力正在成為一種商品,也正在成為一種通用的可量化服務,被流通和買賣。

和雲計算、大數據的概念不同,智能計算完全依託於人工智能產業,與很多高科技產業類似,出於對效率、經濟的追求,當產業趨於成熟,總會出現垂直分工的趨勢。

隨着AI模型越來越複雜,參數量越來越多大。如今人工智能中較大的模型參數規模從千億直接突破萬億,這種情況下,只有超大型的超算中心或者人工智能計算中心才能支撐。

人工智能領域算力需求的增長速度超過了摩爾定律,同時,算力成本也在不斷攀升,這都給社會的AI創新造成巨大負擔。

市場的邏輯

在這樣的背景下,智能計算中心成為一個的熱點,很多企業參與進來,市場上有有運營商、互聯網公司、ICT硬件公司。

聯盟表示,從模式上看,AI算力基礎設施是越來越集約化發展的,要以規模效應去降低整個智能計算中心的建設成本,以及後期運維的成本。

通過集中資源建設大型算力中心,為大規模AI模型的創新與訓練提供充裕算力。同時,要減少閑置浪費,通過算力共享模式,大幅降低社會AI算力成本,支持更廣泛的AI創新研究和應用。

同時,算力中心作為一個公共基礎設施,還肩負着降低人工智能使用門檻的任務,未來人工智能的算力資源和平台服務,會更加便捷可及。

據聯盟介紹,目前也存在部分智能計算中心存在價格混亂與虛高現象,亟待業界權威的算力定價標準予以規範。

據網絡公開信息顯示,2020年城市A每100P16位算力的智能計算中心建設成本為7500萬元,2021年城市B同等精度下的100P算力建設成本則達到了4.6億元,定位相同、功能相近的智能計算中心,建設投入相差達到6.2倍。

但智能計算中心也面臨一系列問題和挑戰,張雲泉表示,主要概念混淆、定價混亂,系統封閉、能源消耗的問題,未來要構建一個通用開放、安全綠色、經濟合理的新一代人工智能計算中心。

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