聯(lián)想集團副總裁陳振寬：AI 2.0 時代，算力發(fā)展該如何破局？
AI 2.0：算力盛宴，抑或畫餅充饑？
“算力！算力！沒有算力，AI就是空中樓閣！” 這句話近來在科技圈甚囂塵上，仿佛算力成了萬能靈藥，只要有了它，AI就能無所不能。聯(lián)想集團副總裁陳振寬在2024中國算力大會上更是高呼，AI 2.0時代，要從“算力可用”躍遷到“算力好用”。聽起來很美好，但現(xiàn)實真的如此嗎？我們是否正被裹挾在一場算力狂歡中，而忽略了其他關鍵因素？
誠然，AI 的發(fā)展離不開算力支撐。《2023 — 2024 年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》預測，未來幾年中國智能算力規(guī)模將以驚人的速度增長。各地紛紛上馬智算中心項目，仿佛不建個智算中心就落后于時代潮流。然而，這種一窩蜂式的建設，是否真的能解決AI發(fā)展面臨的瓶頸？
我的第一個觀點是：算力固然重要，但并非萬能鑰匙。
AI的發(fā)展是一個復雜的系統(tǒng)工程，算法、數(shù)據(jù)、人才等因素同樣至關重要。僅僅堆砌算力，而不注重算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)質量提升和人才培養(yǎng)，無異于建造空中樓閣，最終只會導致資源浪費和低效發(fā)展。如同擁有頂級跑車卻缺乏駕駛技術，最終也只能在原地打轉。
以自動駕駛為例，即使擁有強大的算力可以實時處理海量傳感器數(shù)據(jù)，但如果算法不夠智能，無法準確識別復雜路況和做出正確決策，自動駕駛汽車依然無法安全上路。特斯拉的自動駕駛技術雖然算力強大，但依然事故頻發(fā)，這恰恰說明了算法的重要性。
第二個觀點：重硬件輕軟件的現(xiàn)象亟待改變。
國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣指出的“重硬件輕軟件難以滿足多元場景需求”一針見血。當前，許多企業(yè)和機構在AI建設中過度重視硬件投入，而忽視了軟件和應用的開發(fā)。這導致算力資源利用率低，無法有效轉化為實際生產(chǎn)力。
試想一下，一個擁有頂級配置的電腦，如果沒有安裝操作系統(tǒng)和應用程序，它只是一堆昂貴的電子元件。同樣的道理，即使擁有強大的算力，如果沒有相應的軟件和算法支撐，也無法發(fā)揮其應有的作用。
根據(jù)斯坦福大學2023年AI指數(shù)報告，全球AI私人投資總額在2022年達到919億美元，但其中大部分資金流向了硬件基礎設施建設，而軟件和算法領域的投資相對較少。這種投資失衡無疑制約了AI的整體發(fā)展。
第三個觀點：混合式AI是未來發(fā)展方向，也是破解算力瓶頸的關鍵。
陳振寬提到的混合式AI框架，即個人大模型、企業(yè)大模型與公有大模型共存互補，無疑為AI發(fā)展提供了新的思路。這種模式可以有效降低對單一巨型算力的依賴，同時提升算力效率和數(shù)據(jù)隱私保護。
想象一下，未來每個人都可以擁有自己的個性化AI助手，它可以根據(jù)你的需求和習慣提供定制化服務，而無需將所有數(shù)據(jù)上傳到云端。這不僅可以提升效率，更能保障個人隱私安全。
IDC預測，2027年全球AI解決方案支出將超過5000億美元。這龐大的市場需求，不可能僅僅依靠少數(shù)巨頭提供的公有大模型來滿足。混合式AI的出現(xiàn)，將為更多企業(yè)和個人參與AI發(fā)展提供機會，形成百花齊放的局面。
那么，未來算力發(fā)展該如何破局？
首先，要轉變觀念，從“算力為王”轉向“算法為先”。加大對算法研究和軟件開發(fā)的投入，提升算力利用效率。
其次，要加強產(chǎn)學研合作，培養(yǎng)更多AI領域的高端人才。沒有人才，再強大的算力也只是一堆廢鐵。
最后，要構建開放的AI生態(tài)，鼓勵創(chuàng)新，促進合作。只有形成良性競爭的市場環(huán)境，才能推動AI技術的快速發(fā)展和普及應用。
AI 2.0時代，算力是基礎，但不是全部。我們不能被算力迷了眼，而忽略了其他關鍵因素。只有軟硬件協(xié)同發(fā)展，算法、數(shù)據(jù)、人才齊頭并進，才能真正釋放AI的巨大潛力，讓AI真正造福人類。否則，這場所謂的算力盛宴，最終可能只是一場畫餅充饑的幻覺。