谁成为AI的领导者，谁将统治世界！
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谁成为AI的领导者，谁将统治世界！
文丨华商韬略 张静波
过去十年，人工智能（AI）大爆炸，并第一次走进普通人的生活。
但蓬勃发展的AI却碰到一个空前棘手的问题：自2012年以来，AI算力需求6年增长30万倍，远超摩尔定律！
人类现有的基础设施，已跟不上AI算力需求的增长。未来，该怎么办？
一百多年前，人类也曾面临同样的难题。
1866年，德国西门子发明自激发电机，开启了人类的电力时代。
此后十几年，虽然很多企业纷纷采用电能这种新的动力，但一台电机只能供应一栋房子或一条街道的现状，制约了电力的进一步普及。
直到1882年，爱迪生在珍珠街建起了第一个中央发电厂，照亮了整个曼哈顿。
与一百多年前相比，今天的世界正发生翻天覆地的变化。
自1946年第一台计算机诞生以来，算力逐渐成为新的电力，推动人类社会不断从物理世界向数字世界迁移。
在此期间，人类对算力的需求不断增长。尤其2012年以后，随着深度学习等算法的突破，AI第一次走进普通人的生活。
一方面，AI的应用场景越来越多，从语音、目标识别，到智慧工厂、智慧城市……乃至战争中的武器。
另一方面，AI模型的大小、算法参数也呈几何级增长，鹏城实验室最新发布的“鹏程.盘古”预训练大模型，拥有惊人的2000亿个参数！
这样的大模型，以及越来越广泛的应用场景，对AI算力的需求呈现爆炸式的增长。
几年前，谷歌AI负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）曾预言：“我们真正需要的是超过现在100万倍的计算能力，而不仅仅是几十倍的增长。”
即便如此大胆的预测，也还是显得太保守。
事实上，从2012年到2019年，短短七年，人类对AI算力的需求增长了30万倍，平均每100天就会翻倍，远超摩尔定律。
与此同时，AI算力的实际增长却有限，需求和供给之间形成一个巨大的鸿沟。
为了填补这个鸿沟，一种新的AI基础设施诞生了，它就是：人工智能计算中心。
在此之前，人类建过许多大型的计算中心。比如，我们熟知的超算中心，集中了一个国家或地区的最强算力，主要用于科研。
还有阿里、华为等云厂商兴建的云计算中心，基于云平台，向全社会提供大数据的计算、存储等服务。
它们虽然也对外提供AI算力，但毕竟不是主业。
而人工智能计算中心专为AI打造，主要用于AI模型的开发、训练和推理，能够为全社会提供AI所需的专用算力。
这种新的AI基础设施，自诞生之日起，就成为全球主要AI大国的角力场。
比如，美国投资18亿美金，计划在全国打造三个E级超算，其中一个的算力，超过目前全球十大超算的总和。
德国早在2018年就推出国家级人工智能战略，并资助一批高校建设人工智能计算中心。
中国也先后建成了深圳鹏城云脑和武汉人工智能计算中心。还有多个城市已开工或者正在筹建人工智能计算中心。
在政府主导下，许多头部企业也纷纷下场。谷歌自研AI专用的TPU芯片，并通过云平台对外输出AI云服务。
微软也宣布，斥资10亿美元，构建一个AI计算平台。
在中国，阿里投入重金，建立超大规模机器学习平台。而华为，更是鹏城云脑和武汉人工智能计算中心背后的建设主力军。
蓬勃发展的AI产业，无限放大了全社会对算力的需求。
为了迈过这道鸿沟，全世界以政府主导、头部企业参建的模式，正掀起一场AI算力的军备竞赛。
【2】
在人工智能计算中心出现前，人们是如何解决AI算力问题的呢？
除了超算中心和云计算中心“兼职”外，更多靠企业自建。例如，谷歌早期就用GPU来加速。后来，为了训练AlphaGo，开发了TPU芯片。
但像谷歌这样财大气粗的企业，毕竟是少数。更多的企业，缺乏足够的资金来搭建自己的AI算力。
勉强搭起来，算力也有限。而且不同企业的算力，还分散在全国，各自为政。
以这样的算力，很难训练出大模型，更别提GPT-3这种超级大模型。而后者，是推动AI技术不断进步、产业不断发展的关键。
这有点类似于爱迪生修建珍珠街中央发电厂之前的情况。
彼时，电力还属于少数有钱人或大企业的奢侈品，门槛高，难普及。直到爱迪生修建中央发电厂，改变了这一情况。
未来，AI产业要想大发展，同样需要降低算力门槛。
类似OpenAI那样，花1200万美元，训练一个GPT-3模型的事情，很少有企业或个人负担得起。
解决的办法是，像爱迪生建中央发电厂一样，在各地集中建设AI基础设施，也就是人工智能计算中心，降低AI的算力成本。
一个人工智能计算中心，就像一个电厂，通常包含机房，以及各种软硬件设施。
比如，鹏城云脑就长这个样子：
还有大名鼎鼎的谷歌TPU服务器机房：
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