尊龙凯时,人生就是搏远谋深“算” 打通供需闭环“国内算力行业面临国外技术垄断，培育国产算力生态非常关键”，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域主任褚晓文教授说：“目前，国产算力的用户比较少，只有用户多了，市场才可以调节，对芯片供应商、服务器供应商等才有经济上的回报，才利于促进整个国产算力生态的发展。”

　　广州人工智能公共算力中心（简称“广州算力中心”）从建设之初就注意到这个难题。中心主任、广州数据集团副总经理李学军说：“我们现在和大学、培训机构合作，从学生抓起。如果学生学习AI技能的过程中就掌握国内的系统，大概率他在工作时也能适应、使用这个系统。这是一个漫长的过程，但世界上所有的计算机软硬件厂商都采用这样的方式。”

　　现阶段，在不同的系统之间迁移会产生隐性成本。有国产算力用户反映，这些隐性成本是无法具体估量的，这将影响算力用户使用国产算力的积极性。

　　在广州算力中心看来，这个问题是困扰当前国产算力推广的首要难题。对此，算力中心一方面投入资金，组建了一支十余人的专业团队，支持企业完成模型适配迁移工作；另一方面，算力中心主动降低了价格，其算力使用价格目前基本为成本价，单台租用价格大约是同样算力级别的国外算力服务器租赁价格的1/3。

　　而培育国产算力生态是一个漫长的过程。广电运通总经理助理、信息中心总经理王飞说，作为公共算力中心，广州算力中心与广州各个区联动，打造品牌，并通过更多的路演活动为业内人士提供交流的机会，带动产业生态上每一个环节的主体主动拥抱国产生态。同时，他建议，在这个过程需要政府积极主导，在政策上给予支持，调动企业以及行业协会一起来推动。

　　国家超级计算广州中心（简称“广州超算中心”）对此也有自己的思路——创建“星光”超算应用平台，降低用户对业务迁移的感知度。广州超算中心从起步阶段就开始研发“星光”平台。如今，该平台已经实现了超算应用的一站式开发、运行和管理，突破了异构资源统一管理、多模式数据管理和访问、领域工作流管理等技术，支撑超算与大数据、应用融合和高效运行。

　　赛迪华南智创中心主任、正高级经济师龚佳勇表示，大模型和技术的发展不断培育用户消费算力的行为，这个过程需要按照市场规律进行，不能操之过急。同时，他指出，如今看到的大部分是单点算力，但未来的发展趋势是算力集群。“在单点算力阶段，一个一个客户来培养，需要很大精力。未来，我们要顺利打通整个产业链，形成算力集群，整体培养用户。”

　　在调研期间，“算力如何找到合适的应用场景”成为热度最高的话题，而这正是目前整个行业面临的难题之一。

　　对此，广州算力中心正在布局四大领域，而这也正是广州具有产业优势的垂直赛道。第一是AI教育，算力中心在中学、中职院校和大学开展AI课程，提升学生对AI的认识和解决问题的能力；第二是低空经济，算力中心将提供算力和模型给领域的技术人员进行实际运行的仿真；第三是定制家居，中心为家居公司及其上游的设计公司提供算力，让他们更好地优化定制家居等智能服务；第四是健康医疗，主要是为做智慧医疗的开发者提供算力支持。

　　今年4月9日，广州算力中心成立广州人工智能算力及应用创新联合体。目前，联合体的成员包括华为、广州移动、亿航智能尊龙凯时,人生就是搏、欧派家居、图灵新智算等。联合体不是单一的链式结构，而是聚焦医疗健康、AI、、定制家居四大垂直赛道，通过算力中心这一横向平台，把“场景-数据-应用-算力”的供需闭环打通。“以前是产业链式发展，现在要‘拓圈强链，串链成面’，打破原来的链式结构，将其变成一个网式结构。”李学军说。

　　一个典型案例是广东三维家信息科技有限公司借助超算实现3D家居云设计，从而成长为中国家居行业最大的软件供应商之一。三维家成立于2013年。此前，该公司尝试通过算力支持缩短家装设计图的渲染时间。后来，在超算资源的支持下，打造出3D家居云设计平台。设计师一键输入设计方案，只需3分钟，客户就可以看到全屋720全景图，戴上VR眼镜后，还可以提前游览未来的家。从3D家居设计软件起家，之后贯穿家居产业营销、设计、生产全流程，从定制家居到全行业，从前端设计到后端生产，三维家对产业越挖越深，如今成长为广州“未来独角兽”创新企业。

　　在人工智能时代，挖掘有效应用场景，广州超算中心走出的更为重要的一步是——去年年底推出了新一代国产超级计算系统“天河星逸”。该系统以应用为中心，采用国产先进计算架构、高性能多核处理器、高速互连网络、大规模存储等关键技术构建，满足日益增长的高性能计算、AI大模型训练以及分析等多种应用场景的需求。

　　目前，超算中心的应用大致分为6个类别，囊括了大气海洋、能源材料、风能核能、生物医药、智慧城市等领域。未来，新一代系统将重点聚焦国家、粤港澳大湾区及广东省的重点研究领域（如、新材料等），深化超算的应用。

　　目前，广州算力产业的发展所面临的挑战和压力是非常大的，因为现阶段的算力使用大户主要是运营商、互联网以及大模型，而广州相对缺乏这三大群体的重点企业。

　　大模型将来一定是往行业模型、小模型的趋势发展。下一个阶段，从训练到推理之后，模型一定要和行业的业务场景结合起来，解决实际的问题。到那个阶段，广州优厚的产业基础将发挥出强劲的优势。

　　在现阶段，广州应做好算力规划，把基础设施建设好。广州可以结合自身的产业布局，往自动驾驶、智能家居、、智能制造等方向，推动人工智能与其他产业的融合赋能，促进产业升级发展。

　　在培育国产算力生态上，政府是制定政策的角色。目前，国产算力的绝对性能的性比价相对没那么高，政府要对国产算力有所倾斜。国内很多城市都在发放算力券，鼓励用户使用国产算力。广州在给予政策支持国产算力方面可以加大力度，引导更多科研机构加入到国产算力生态培育上来。

　　另一方面，政府可以加大对国产算力生态领域科研项目立项的支持力度，比如支持校企联合立项来鼓励产学研深度融合。

　　广州很多传统产业都面临产业升级和数字化转型，加上广州有很多新兴产业，这些都对算力有旺盛的需求，未来在广州市场上将出现很多机会。若按传统的计算机和人工智能单一培养模式，要一个大学毕业生去解决传统制造业的问题是不容易的。所以跨学科、交叉学科培养很重要。学生在学习阶段既要具备人工智能的技术，又要对某个专业有深刻理解，一旦毕业，很快就能到企业帮助其解决实际问题。

　　广州高校多，人才汇聚，可以更有前瞻性地围绕国产算力生态做服务，这里面有很多科技含量很高的服务业。比如，目前，在算力用户与使用国产算力之间有培训缺口。市面上大部分做国产算力培训的都是相应的国产算力供应商，目前尚未发展成成熟的业态。未来，广州可以发展培训使用国产算力的业态，这将成为一个高端服务行业。

　　国家提出“人工智能+”“数据要素×”，就是要促进人工智能和赋能千行百业，发挥人工智能与其他行业深度融合创新的功能以及的乘数效应。广州有诸如箱包皮具、布匹服装、定制家居等众多传统制造业，都面临着转型升级，有很多人工智能的应用场景有待开发，这将需要强大的算力支持。

　　在为算力找到应用场景方面，可以通过人工智能的应用场景创新推动算力应用的创新。第一，建议在政策上支持企业开发、创新人工智能应用场景，促进人工智能软件和硬件相互适配、性能优化和应用推广，加快人工智能产品从能用到好用的过程；第二，广州可以通过举办大型赛事来激发社会上人工智能应用场景创新的活力与智慧；第三，大力培育和引进人工智能应用场景领域相关的人才，加强产学研合作，为人工智能场景创新提供人才支撑。

　　现阶段，有些排名会对比各座城市的算力规模，这样的对比不够科学。算力能力如何衡量是我们一直要探讨的问题。目前来说算力有多少P只能反映机器本身的能力，但如果没应用起来，作用于经济，就不是有效算力，还可能成为冗余。

　　算力未来的发展方向应该是统一调度。不同的算力中心发展成熟后，应该是集群式发展，实现统一调度。比如，这个区域不够了可以从另一个地方调度过来。

　　目前，算力处于快速发展的阶段，政府相关部门可以在数据管理、法律法规、标准安全以及政策指引方面多作支持。

　　广州的算力产业可以结合粤港澳大湾区的商业生态做有针对性的开发。未来，可以向两个方面重点发力：

　　第一个方面是针对行业性的B端算力需求。比如直播电商、跨境贸易、服装设计等，这些行业未来都会有很多开源大模型的部署需求。除了算力部署，广州在软件生态的建设上面也可以作相应的规划和建设尊龙凯时,人生就是搏。

　　第二个方面，广州是强市，聚集着许多高校，未来大学生也迫切需要掌握AI 技能，在学习阶段将需要大量算力支撑。广州可以重点结合院校的需求，在这方面提供算力支持，重点开发应用。

　　目前，广州要加强行业算力建设布局，可先在一些拥有优势资源的重点行业寻找应用场景，挖掘示范应用，在这些有广泛应用需求的示范场景里“先试先行”，以此不断拉近算力资源与应用场景之间的距离。

　　广州拥有丰富的教育资源，有众多高校、职业学校，可考虑先行在教育领域引入算力服务，与学校合作，培育适合当下社会发展趋势的高质量人才。从算力应用的人才培育角度说，广州可发挥科教融合协同育人的优势，让学生掌握相关算力应用知识和技能，逐步培育起广州的高质量算力应用人才库。

　　如今，算力已成为推动发展的核心生产力。随着人工智能技术的快速发展，算力资源的需求不断增加，但供需之间的匹配度并不高。同时，由于场景、数据、应用和算力之间的关系复杂，需要更多的创新和技术突破来打通供需闭环。

　　目前，广州人工智能公共算力中心把算力资源有序、高效、普惠地开放给当地的企业、科研机构和高校，解决当地AI技术发展和产业智能升级的算力和服务需求。同时，产业聚合发展平台作为整个体系的平台尊龙凯时,人生就是搏，其重要性也不容忽视。在产业聚合发展平台的建设中，应当注重创新资源的整合和共享，以及创新生态的营造和培育。通过搭建开放式的创新平台，吸引更多的创新资源汇聚于此，激发创新活力，推动AI技术的持续进步和发展。

　　此外，人才培养平台作为AI产业发展的核心驱动力之一，需要高度重视人才的培养和引进。对此，我们看到算力中心正在通过与高校合作开设创新实践课程、举办技术培训和交流活动等方式，提高人才培养的质量和效率。同时，还应积极引进高层次人才和优秀团队，为产业发展提供强有力的人才保障。（陈钧圣）

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