央广网北京6月20日消息（记者吕红桥）据中央广播电视总台经济之声《天下财经》报道，系列报道《算力——新的关键生产力》第二篇：大模型，需要的算力有多大？

在广州人工智能公共算力中心，记者见到了几个与众不同的机柜，它们有专门的存放空间和设施。一问才知道，这是这个算力中心为对接新需求，专门打造的人工智能算力，总规模为100PFLOPS，大概相当于50万台普通电脑的算力。这个规模听起来似乎非常大，不过，在大模型人工智能出现后，全球智能算力需求大爆发，单个模型的算力需求有时就是这个数字的几倍甚至几十倍。中国工程院院士邬贺铨提供了这样一组数据。

邬贺铨说：“总的来说，从2012年到2019年，人工智能的训练算力需求扩大了30万倍，也就是三个半月翻一番。现在像ChatGPT它的算力是每天需要3640PFLOPS，也就是实际上要7至8个算力达到500PFLOPS的数据中心。那么算下来，要建设这么大容量的数据中心，大概要三四十亿元。”

算力分为通用算力、智能算力和超算三种。其中，人工智能特别是大模型需要的是智能算力。大模型称得上是“数据黑洞”，需要研发人员不停地“喂”给它数据，而且一次要“喂”很多数据，它才能成长壮大，这个环节叫做训练。大模型训练成熟提供服务后，就要接收和处理指令，这个过程叫做推理。无论是训练还是推理，都需要算力支持。那么，在国内，大模型究竟需要多大的算力？浩云长盛网络公司董事长助理杨俊认为，这取决于大模型的商业化进展。

杨俊表示：“其实我自己了解了一下，可能不同的调研机构，包括政府，他们的观点都不太一样。有的认为今年底大模型就可能商业化，但有的认为还很遥远，所以我觉得其实对大家来说都是个新课题。从我们的角度来讲，及时反映市场就是生存之道。”

不久前发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，目前，中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了79个，在全球占比很高。一名业内人士表示，如果这些大模型都能走向市场，算力需求会非常可观。

业内人士说：“目前来看，整个国内对于算力这种训练的需求或者预训练的需求并不是特别大。那么，未来有没有可能爆发？我觉得一定会爆发，是因为在大模型真正训练成熟之后，那么对各方面的推理需求、实时推理的需求应该一定是非常大的。”

除了规模，大模型对算力布局和数据传输也提出了要求。广东联通算网研究运营基地市场总监骆益民认为：“目前大模型还是基于整个节点租赁提供算力服务的这种模式。如果要满足这种超大规模计算、高通量的带宽，我们只能把业务的需求和算力节点更加靠近一点，来解决传输时延的问题，以及节点内通讯的问题。第二是要做算力梯次化、层次化、合理化布局，将来实现算力、标注、训练一体化的功能。”

在供应层面，目前，全国90%左右的算力都是通用算力，智能算力和超算算力占比很小。一些企业发现了巨大的需求潜力，开始布局智能算力。在中国联通互联网应用创新基地，智能算力的规划占比高达25%。

工作人员说：“机架构成，现在如果是按比例算，通用算力应该是2，然后智算和超算都是1，也就是2:1:1的关系，现在是以通用为主。”

搜索各地发布的信息可以发现，不少地方都在超前布局建设智能算力基地。一些专家用“零敲碎打”“遍地开花”这样的词来形容当前智能算力的发展态势。广州广电研究院董事长、总经理邓家青认为，算力的智能化是一大趋势，但超前布局要适度。

邓家青说：“ChatGPT出来之后的跟风也好，其它也好，我们也是一直在研究探讨。如果说每个区都建一个，每个国企自己也建一个，每个民营企业自己建一个，建了之后面对的客户是谁？市场化运营以后要赚钱，作为企业，投入跟产出要匹配。”