算力是 人工智能 发展的“底座”,继ChatGPT造成算力需求的爆发式增长之后,Sora进一步引爆全球算力需求。
中国电子商务专家服务中心副主任郭涛在接受《证券日报》记者采访时表示:“相较于ChatGPT,Sora所造成的算力需求增长将是倍数级。不管ChatGPT还是Sora,都反映了 人工智能 模型向更大规模和更复杂结构发展的 势头,未来全球对算力的切实需求将进一步增加。”
当 人工智能 受到瞩目的同时,全球算力“底座”建设也在加快进行。A股上市公司中,已经有 高新发展 、 神州数码 、 中国长城 、 中际旭创 等数十家企业布局算力赛道。春节之后, 证通电子 等许多家上市公司则披露了在算力产业方面的新进展。
Sora算力需求有多大?
Sora能够根据用户输入的提示词、文本指令或静态图像,生成长达1分钟的视频。 国泰君安 证券发布的研报认为,Sora延续了此前ChatGPT模型的技术路径,这意味着其发展成熟同样需要 海量数据 、大规模参数和大算力作为基座。
根据 华西证券 研报,Sora可以理解成一种融合Transformer(一种基于自注意力机制的神经网络模型)与Stable Diffusion(一种基于潜在扩散的机器学习模型)的模型。通过 华西证券 计算机研究团队的测算,Sora架构的练习与传统大语言模型架构的练习算力需求存在近百倍差距,并据此推测由于Sora的出现,算力需求有望持续显现几何规模的倍增。
深度科技研究院院长张孝荣向《证券日报》记者表示:“尽管Sora参数量可能只有30亿,但从技术角度看,处理视频所需计算资源远高于文本,其训练成本将会达到一个绝无仅有的水平。”
中国信息协会常务理事朱克力向《证券日报》记者表示:“ChatGPT已经让全球算力需求经历了一次洗礼,但Sora的出现就像在湖面投下一颗重磅炸弹,其深度学习和大规模数据处理的能力要求远超ChatGPT。这样的切实需求增长使全球算力缺口愈发明显,尤其是在高性能计算领域,缺口之大几乎可以用‘饥渴’来形容。当前算力基础设施面对Sora造成的挑战显得左支右绌,急需大规模的升级和扩展。”
美国开放 人工智能 研究中心OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼发帖表示:“世界对AI基础设施的切实需求,包含芯片制造能力、能源供给、 数据中心 等,已经远远超过了当前的建设计划。”
据了解,OpenAI正在筹备一项最高可达7万亿美元的AI基础设施投资计划,以满足其实现通用 人工智能 所期望的算力需求。根据市场调查机构Gartner初步统计结果,2023年,全球半导体营业收入总额为5330亿美元。
算力“竞速”进入新阶段
算力产业链上游包含GPU(图形处理器)、服务器、光模块、数据库、中间件、交换机、路由器等软硬件及设备,中游为 人工智能 计算、 边缘计算 、互联网 数据中心 服务、网络设备、网络平台、算力安全等算力网络及平台,下游应用于互联网行业、服务业、电信业、金融业、制造业、教育行业等领域。
全球算力“竞速”正进入新阶段。英伟达作为GPU全球头部企业,架构持续升级,产品迭代速度不断加快。其最大的两个竞争对手超威半导体公司和英特尔也在加速追赶。根据Choice 东方财富 板块数据,我国算力领域上市公司已经有80余家。例如, 浪潮信息 、 中国长城 、 拓维信息 、 神州数码 等上市公司在服务器等领域布局, 中际旭创 、 剑桥科技 、 通宇通讯 、 联特科技 等上市公司在光模块等领域布局。
春节之后,已经有多家上市公司披露了在算力产业布局的最新进展。 证通电子 2月21日晚间发布公告称,公司拟以自有资金投资1亿元在武汉设立全资子公司,推动建设及运营武汉 数据中心 项目,开展互联网 数据中心 与算力网络运营,重点部署渲染算力池及 人工智能 高性能算力资源池,近日该子公司已办理完成工商注册登记手续。 弘信电子 2月18日晚间发布公告称,拟以现金方式收购安联通100%股份,安联通为英伟达中国区精英级合作伙伴,具备英伟达众多 人工智能 解决方案产品能力,包含算力服务器整机、 数据中心 专业级GPU卡、软件产品、IB和以太网高性能网络产品等在中国区的销售和市场拓展资质。
算力的发展,离不开政府对 人工智能 产业的高度重视。2023年10月份,工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出到2025年我国算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%。最近,国务院国资委召开的“AI赋能产业焕新”中央企业 人工智能 专题推进会强调,中央企业要把发展 人工智能 放在全局工作中统筹谋划,深入推进产业焕新,加快布局和发展 人工智能 产业。要夯实发展基础底座,把主要资源集中投放到最需要、最有优势的领域,加快建设一批智能算力中心,进一步深化开放合作,更好施展跨央企协同创新平台作用。
朱克力表示,面对Sora引发的算力竞争,政府和企业需要共同推动算力发展。政府层面,应当出台相关政策鼓励和引导企业加大在算力上的投入,同时还应建立完善的算力交易和市场机制,增进算力的合理分配和高效利用。企业层面,应重视技术创新和人才培养,强化与高校及研究机构的合作,强化企业之间的合作,共同构建开放、共享的算力生态。