作者 | 香草编辑 | 漠影
人工智能（AI）产业正在以惊人的速度迅猛发展，如同一场席卷全球的科技风暴。
“百模大战”之下，不同大模型之间的性能差距逐渐缩小。但在技术真正创造新质生产力之前，尤其是对于中小企业、创新企业来说，高昂的计算资源成本、技术人才的短缺、参差不齐的数据质量等难题，都成为阻碍技术落地应用的绊脚石。
智东西6月26日报道，北京数字经济算力中心（AIDC）项目启动施工已三月有余，其按照“AI工厂”的全新理念打造，具备底层算力、模型开发调优等全栈AI能力，为中小企业提供从芯片、网络、存储、模型调优，到数据、场景应用的全套解决方案。
AIDC项目由北京电控旗下北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”）设计与建设，并将承接未来的运营。北电数智是一家专注于原创性、颠覆性、引领性科技创新的人工智能科技企业。致力于通过建设AI基础设施，AI核心产业加速和AI创新平台服务，实现从算力、模型到数据的全栈AI能力布局，打造国企新质生产力典范。
一、智算产业生态薄弱，算力难以转化为生产力
随着AI向多场景、规模化、高融合度的方向不断发展，大模型训练推理所需的数据量急剧增长、算法模型愈加复杂、应用不断延伸，这对智能算力的发展提出了新的要求。
工信部数据显示，2023年我国算力总规模达到230 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），智能算力比例逐步提升，规模达到了70 EFLOPS，增速超过70%。据中国电信研究院预测，到2024年底，全国算力规模将超270 EFLOPS。
尽管算力基础设施发展迅速，但在数据隐私和安全、能耗、生态合作等方面仍面临挑战，要将算力转化为生产力，还需要多重因素支撑。
其中，AI生态的建设对于智算产业发展尤为重要。
一个良好的AI生态，可以吸引更多企业、研究机构和开发者参与其中，用思想的碰撞催生出新的技术和应用创新。通过整合产业链上下游资源，可以让各环节开发商协同工作，提高整个产业的运作效率，加速产业发展。
以英伟达为例，其用GeForce系列等领先的GPU硬件产品、CUDA等配套的软件工具和框架吸引了大量开发者和用户，同时与知名企业、科研机构等深度合作，提供技术支持和资源共享，构建了一个涵盖多个环节的全面生态系统，这些广泛的应用和用户基础逐渐巩固了其在智算行业中的垄断地位。
智算产业的应用涉及众多领域，需要跨领域的合作和资源共享，而现阶段，我国各个领域的标准和技术往往不统一，缺乏互操作性。同时，智算产业涉及算力提供方、应用开发方、数据提供方等多个环节参与方，如何有效管理供应链，保证各阶段的合作效率和利益平衡也是值得关注的问题。
另一边，国内的算力底层生态林立。长期以来，国外芯片在市场上占据主导地位，形成了较强的市场认知和信任基础，国产芯片得不到广泛的应用，缺乏使用场景而难以形成迭代，且不同芯片厂之间缺乏统一的算力标准。这对于AI用户和开发者来说，需要花费大量的时间精力来打消算力边界，效率很低。
在大模型快速迭代发展的同时，国内外部分厂商也出现技术“套壳”、刷题刷榜等现象，带来更多行业噪音。
因此，如何克服生态薄弱的难题，将算力真正转化为高效生产力，成为智算产业发展的关键所在。
针对这一困境，北电数智董事长荆磊谈道，在生态层面上，北电数智的目标是成为“一级节点”。
不局限于传统的算力提供，北电数智正基于自身在“大算力+大模型+大数据”的全栈AI能力布局，加快推动产业生态的扩圈提质，实现政务、先进制造、交通、医疗、传媒、教育等领域场景应用落地。
例如，北电数智正协同某国家级医院，针对专项病种定制医疗大模型，开发诊疗助手应用，实现诊疗效率提升；助力某半导体龙头企业围绕供应链、设备管理等智能应用，探索定制开发工业大模型。
二、大算力+大模型+大数据，破局AI产业“无人区”
即便是发达国家也仍处于AI产业的探索期，未找到产业发展的标杆。AI产业整体处于“无人区”的状态，面临诸多困惑。
智算中心不能是简单的服务器堆砌，这会为产业的持续健康发展带来极大隐患，形成极大浪费。荆磊谈道，实际上大多数客户需要获得从芯片、模型、数据，到网络、存储等的全方位一体化技术支持。
依托重大项目牵引，北电数智已拥有“大算力+大模型+大数据”的AI全栈服务能力。
▲北京数字经济算力中心（AIDC）
“大算力”，AI行业迅猛发展，面对当前国内算力的巨大缺口，北电数智通过持续不断的建设全栈AI能力，对性能各异、规格不同的国内外芯片统一管理和调度，提高国产芯片的可用性，也通过“以评促用”的方式，为国产芯片找到迭代的方向；同时通过精细化运营技术，切实推动算力成本的下降。
“大模型”，技术如何转化为生产力、如何真正改善国计民生，是目前行业普遍面临的挑战。一方面北电数智通过广泛适配底座大模型来提高AI普适化，另一方面通过提供有特色政务、先进制造、交通、医疗、传媒、教育等关键行业的垂类模型，加速推动特定行业的人工智能落地。
“大数据”，数据作为AI发展的重要资源，数据的充分流动和使用面临着安全与可信的挑战。北电数智通过隐私计算、区块链、分布式数据库和跨域数据控制等技术，实现数据“安全共享、可信流通”，打造可信数据空间，为政企及相关行业打通实现数据价值的路径。
在AI基础设施层面，荆磊认为，具备“大算力+大模型+大数据”全栈能力的“AI工厂”，才能称为标杆级别的智算中心。
不同于过去仅仅作为存储和提供算力的“算力仓库”，“AI工厂”从单纯的算力运营，扩大到对整个AI生态的建设和支持。
北电数智正在建设的北京数字经济算力中心（AIDC），基于对异构算力的智能化调度与管理，可通过MaaS支撑AI行业大模型及上层AI应用，实现以精细化运维的方式提供高性价比算力服务，以云化方式将传统算力服务升级为集成底座大模型、行业大模型、一栈式AI工具链等配套服务的AI工厂。
在AI核心产业加速层面，北电数智的智算云服务，先进计算迭代验证平台，通过对芯片全方位与主流大模型进行适配和解耦，实现对混元芯片的加速，并通过混推混训方式，提供精细化运维服务，满足不同企业算力需求。
▲在4月25日的2024中关村论坛上，北电数智的先进计算迭代验证平台上榜中关村论坛《百项新技术新产品榜单》AI版块
结语：“AI工厂”年底落成，要做国企新质生产力典范
从历史发展的角度来看，在第二次工业革命中，爱迪生之所以能够取得成功，是因为其发电厂生产的电被大家用起来了，成为了真正的生产力。在AI时代，如果大模型等技术只用来“刷榜炫技”，而不是落到实处为大家所用，也无法发挥其最大的价值。
北电数智的“AI工厂”将于今年年底落成和投入使用，这只是北电数智在AI领域发力的一个起点。我们期待其全栈AI能力能为推动智算产业的发展和应用做出更大的贡献。同时，我们也期待更多的企业和机构能够加入到智算产业的发展中来，共同推动AI技术的创新和应用，为经济社会的发展注入新的动力和活力。
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