麦肯锡期望大赦国际在2030年前向全球经济贡献25.6万亿美元,而创世纪大赦国际的贡献为7.6万亿美元。 基本模式的“战争”已经结束,该模式正在“向”工业和工业“推进 ”, 越来越多的创新企业正在进入大型商业和工业模式市场,使得该模式能够真正地创造土地并创造经济价值。
该行业假设GPT 4在90-100天的时间里已经使用了20,000多个GPU集群,培训费用高达6000-8000万美元,这反映了AI基础设施对于大型模型培训的独特性、大规模和长期性。 中小型创新公司既无法投资自己的成本,也无法与大型公司竞争有限的计算资源,因此难以参与快速增长的模型AI技术。
目前,许多地方政府和企业都在投资情报中心,云电厂也在投资AIAAS,几乎全部集中在服务头创新公司上。 只有拥有长期服务结束服务的中小型创新企业的AI基础设施才能真正改变市场竞争模式,让中小型创新企业参与大型AI型市场,并释放大型模型的包容性红利。
大型模型和新一代人工智能正在加速从基于CPU计算核心的计算系统向基于GPU加速计算核心的计算系统过渡。 目前,加速芯片正在膨胀:NVIDIA GPU家族是独一无二的,Google TPU、AWS Tainium、各种GPU和AI加速芯片的国家生产正在蓬勃发展,新一代的AI基础设施要求很高,但同位素AI芯片是多种多样的,不是普遍的,而且生态非常有限,给大型模型造成了瓶颈。
新一代的AI基础设施不仅面临芯片级瓶颈,而且面临大型系统的创新挑战,其依据思想是大型模型“更好的奇迹 ” 。 万亿或10万个参数模型对传统数据中心构成了巨大的挑战,包括需要建造大型的10,000克拉集群、高速分布存储、高速可预见网络以及快速发送加速框架。
为了为中小型创新企业服务,除了芯片、系统硬件、系统软件和基础设施方面的创新外,新一代的独立创新基础设施还需要在软件层面创新,如计算机、大型模型和生成软件开发、应用部署、端对端应用生态学,以便真正降低中小企业的门槛,并释放个体创新的生产力。
为中小型创新企业建设新一代大型AI型基础设施的关键是智能计算生态。 中国工程学院孙泉中曾指出,目前经济的运行状况是计算机智能薄弱,而NVIDIA CUDA的生态完整性则造成了事实上的垄断。
通过十多年的努力,荷兰国际合作署创建了以CUDIA为基础的庞大智能计算生态,比国家智能芯片公司高出近20 000倍,比国家智能芯片公司发达:荷兰国际合作署CUDA生态,是该国所有智能芯片公司总和的20倍;有550个SDK的CUDA,是该国相关企业数的数百倍;荷兰国际合作署每年投资50亿美元,是该国公司数的数十倍;此外,AI发展框架TensorFlow占据了工业市场,PyTorch占据了研究市场,拥有外国框架的国家的AI生产量只有10度。
根据国际报告,亚马逊正在试图与荷兰航天局在人工智能芯片领域的支配地位竞争,经过四年多的努力,它仍然面临低使用率、兼容性差距和项目移民等挑战。 伯恩斯坦的分析家认为,每个主要技术公司都想获得荷兰航天局的生意份额,但谁也不能取得进展。
对于中小型创新企业来说,建设具有灵活选择、灵活布局、灵活定价、灵活交付和全部能力的AI基础设施,超越了NVIDIA的 " 垄断 " 和Yunda的 " 内在 " AI基础设施,并打破智能生态计算系统的 " 墙 ",是中国工程师说,即使只有60%的国家芯片设计用于编程、平行加速、调度器、记忆分布系统、故障系统和储存系统,中国的芯片也会非常受欢迎。
2024年5月,北京最大的高科技公司北京电信控制公司(北京电信控制公司)加入了2024年中国-京村论坛(中国-京村论坛 2024年), 规划并建立了新一代的AI数字经济计算中心,北数字首次进入AI工业愿景的更大模型。 九个月后,这一突破最初利用了国有智能计算生态,为服务行业的小型创新企业创建了全成本“AI工厂 ” 。
特别是,北数字公司正在通过三大创新举措为中小型创新企业建设新一代的国家人工智能基础设施:先进的计算机迭代验证平台、北京数字经济智能和可靠数据空间中心。
先进的计算机迭代验证平台主要使用VGPU技术,该技术将物理学GPU分为多个虚拟GPU“切片”,然后将虚拟GPU“切片”与不同的国家生产ALI芯片混为一谈,形成“高频和低频”混合推理、培训等模式,面向不同的情景,如文字、视频、图片等,充分利用不同国家生产AI芯片在不同情景下的能力,并与通用GPU一道,满足不同情景的算术需求,其资金价值更高。
先进的计算机迭代验证平台通过软件加速、数据库完成、网络、通信等加快并改善了本地芯片的性能,并向外部世界提供了多种假想。 目前,北方经济审计师已经能够将本地芯片的性能从30-80提高到70-90,使用户愿意为其付费。 该平台还被用来“促进”使用国家生产计算,“发现”真实场景中缺乏芯片的情况,并促进从使用点到使用点的替代。
与CUDA的目标相反,CUDA需要解决不同模型如何在NVIDIA GPU上运行的问题,而CUDA则需要解决同样的大模型如何在不同AI芯片上运行,然后以水或电的形式提供给开发商的问题,这反过来又给中国新一代AI基础设施带来问题,即打破从识数平台层而不是芯片层的生态障碍,这既减少了困难,又减少了工业路径。
换句话说,先进的计算机迭代验证平台首先解决供需问题,即确定本地生产的芯片计算用户,并向客户建议,本地生产的芯片计算应用于具有经济规模效应的本地生产的芯片计算,以便本地生产的芯片算法能够参与实际场景,并能够随时了解客户的真正需求。 其次,高级计算尺度验证平台综合并优化了从算术池、框架、模型到系统和应用的端到端,为开发者提供了超常的性能和成本优化,允许大型模型真正下降,同时不断优化本地生产的芯片在这一过程中的绩效,同时给予不同国家的芯片“核心”和用户选择的适切性。
在规模的底部,先进的计算机迭代验证平台构建了同位素资源库,此外,它还包括大型系统创新,即北京数字经济计算中心,这是北动力理念正在建造的阿尔利工厂。作为范卡尔集群的智囊团,北京数字经济艺术中心已经建立了完整的人工智能能力――算术、算术计划、算法框架、大型模型、马亚斯和应用开发平台。在每一层面,它汇集了众多的生态伙伴,将户主聚集在一起,研磨基于平台的产品,允许中小型企业直接开发自己的大型定制模型和生产型AI应用,并且以全行业全行业能力为基础,开发生产要素集中模式、生产能力发展和全行业赋权,并为AI行业生态企业提供服务,以进一步实现AI的工业生态运作。
可靠的数据空间使数据能够通过隐私计算、街区链、可靠的数据库等技术和机制“安全共享和信任流通”,并使数据供求能够通过数据收集、储存、处理、分类、传输、交易等更容易地匹配。 可靠的数据空间提供政府、金融数据、医疗数据等,为政府和企业提供安全的数据驱动服务、解密数据服务以及获取可靠的数据流途径。
除了算术、算法和数据之外,北方电力公司还以大型模型幻觉、大型模型安全、知识产权、工业合规等形式提供丰富和全面的解决办法和服务。 最后,北方电力公司也以AI云服务的形式向中小企业提供低门槛、低价智能服务,这是一种真正包容性的AI模型。
所有这些都必须通过综合情报来计算生态向上和向下。 目前,北权组织与700多个AI行业的生态伙伴建立了联系,包括芯片、服务器、数据中心、AI大型模型和工程、政府和公共服务、先进制造业、大众运输、卫生、教育、视频媒体等。
为了打破生态企业的壁垒,北区经济审计师采取了多种办法,其中之一是“艾河和湖泊工业的生态封闭 ” ( Eco-closing of the Ai River and Lake Industries ), 为了同样的目的,将竞争的生产者聚集在一起,以解决整个生态所面临的问题,显示了“专注于大事物”的好处。 事实上,大型模型的出现是对AI和经济的未来的重新思考,以及过去的竞争者需要坐下来重新思考未来并调整其行动。
在建设北京数字经济艺术中心的同时,北电力经济公司在北京推出了一个大型政府示范项目,同时通过先进的计算机迭代验证平台为用户提供指导,为芯片制造商提供可能的开发途径,促进在可靠数据空间分享数据的“安全可靠的运作环境”,为整个生态带来有形的商业利益,并使国家情报能够计算生态系统,形成积极和积极的循环。
针对客户的需要,北电公司正在采取三个步骤,帮助中小企业尽快利用其情报:第一步是“诊断”现场,帮助用户制定合理的升级途径,使企业不需要大规模发展投入;第二步是从实践中提取符合用户需要的“计算加模型”的最佳组合,缩短AI开发周期;第三步是与生态企业合作,提出最适合用户需要的AI解决方案。
在新一代AI基础设施的新战场上,北电王朝率先实施了中国的计划。 北电王朝是北京拥有的电力控制企业。 在北京的总体战略布局下,北妇科正在充分利用其全能,拉丁美洲AI型工业链生态模型,整个技术链从实际场面到智能应用、大型模型、开发框架、系统软件、智能芯片等的端端对端连接,逐步发展具有竞争力的AI型国家生产技术系统。
全面总结:新一代的国家AI基础设施是通用AI红利模式和重新塑造未来竞争模式的下一个战场。 以北方技术为代表的公司正在成为新一代国家AI基础设施的“人群 ”, 汇集工业资源和深耕工业的需求,通过该行业的关键节点组合建设AI产业链。
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