中國人工智慧公司排名，人工智慧平台有哪些

隨著人工智慧產業的發展成熟，一個新的生意隨之而來——向人工智慧企業出售算力，幫助其將技術的模型變為現實。7月9日，中科院人工智慧產學研創新聯盟（下稱「聯盟」）發布了新一代人工智慧計算平台。

算力、演算法、數據是人工智慧的三駕馬車，人工智慧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，指的是提供人工智慧應用所需算力服務、數據服務和演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，有著開放包容、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，可以兼容主流軟體應用生態；其二，支持多元晶元組合，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，在人工智慧產業中，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慧產業，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。

隨著AI模型越來越複雜，參數量越來越多大。如今人工智慧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慧計算中心才能支撐。

人工智慧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硬體公司。

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，還肩負著降低人工智慧使用門檻的任務，未來人工智慧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。

據網路公開信息顯示，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。