联想臻算服务2.0,重塑算力交付“新范式”

成都联想服务器总代理 804 2023-10-17 https://www.lenovohs.com/

  今天,当你按下摄影快门,经过拍摄和修图后,就能得到一张“美颜”后的照片。这一切归功于“通过对信息数据进行处理,实现目标结果输出”的计算能力。简言之,就是算力。

  提及算力,我们印象中总是“看不见、摸不着”。实际上,它早如王谢堂前燕般飞入寻常百姓家。不仅仅是拍照那一瞬间,无论是政务平台办事、智慧教育以及电商购物等涉及的普算场景,还是气象预报服务、地震预测和信息发布等的高性能计算场景,亦或是AI内容创作之类的智算场景,算力都得到了广泛应用。

  数字经济时代,算力已经成为核心生产力。以往我们凭发电量来判断经济,哪个地方电力雄厚,就代表其经济的繁荣。但进入智能化时代,这背后顶缸的就是算力!

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  最近几年,大家都在服务上感受到满满幸福,“双十一”抢购快捷又方便、年节跟前几亿人购票顺畅无阻、看亚运直播也是无比流畅……这些怎么来的呢?就是因为中国拥有了世界领先的算力。

  能否掌握算力资源,把握时代机遇,也成为关乎企业生死存亡的问题。然而,算力基础设施高昂的前期投入成本,以及超长投资回报周期带来的风险令多数企业望而却步,沦为“奢侈品”。

  不同于79元一支的眉笔让“打工人”破防,算力的奢侈自有其理由。

  在需求层面,随着AIGC的爆发,算力高度增长。2010年至2012年,算力大约每20个月翻一番;2012年至2018年深度学习时代,大约每6个月翻一番;而2018年基于Transformer架构的大模型推出以后,算力每年增长达百倍,远超摩尔定律,其中AI算力的复合增长率更是高达52.3%。

  在技术层面,算力在生产组织、科技创新、社会治理、民生改善等多个领域都发挥着重要的作用,所涉及的真实生产环境的计算场景也多种多样,这对算力的“属性”有了更高要求。比如,科学研究对计算精度要求极高,需要高性能、强逻辑性的算力;人工智能对计算精度的要求相对较低,但对并行计算性能有更高要求;大数据需要近数据计算,对存算一体化的需求更强烈等等。

  算力的多元化发展趋势增加了开发成本。建设一座算力基础设施,需要涉及到场地厂房建设,服务器、芯片等计算中心相关的设备和产品,以及后期的运维成本和电力耗费等等——满足基本的AI计算中心的建设需要一两个亿起步的投入规模。尤其是在AI大模型训练上,算力更是“洛阳纸贵”,一台用于大模型推理的服务器,动辄高达数百万元,而且还不算高昂的电力成本。

  此外,当下大部分企业基本只具备行业认知,缺乏智能化转型经验和技术理解,包括软硬件的采购、机房的搭建、后期运维等环节,哪一个环节出现问题,都会导致建设成本的增加。高投入、高风险的特征,决定了算力基础设施基本只有实力突出的大型企业才敢想。

  当然,无论实力高低,企业都希望能够与专业且懂行的算力基础设施及服务提供商合作,以更方便、稳定、低成本的订阅经济商业模式来构建数字基座,把“一锤子买卖”变为价值的持续交换与经营。



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