不知道客官最近有没有刷到过这条消息:我国算力规模排名全球第二。
这个数据不假,据工信部统计,截至去年底,我国算力总规模已经达到180EFLOPS(每秒18000京次浮点运算),存力总规模超过1万亿GB,算力核心产业规模超过1.5万亿元。
但是诸多财经博主借这条消息大肆渲染情绪,仿佛我们已经达到算力巅峰,可以弹冠相庆从此坐享胜利果实。
(相关资料图)
富二忍不住呈上一杯冷水,这才哪到哪儿,咱们的算力自由之旅才刚刚离开起点啊。就算是目前全球排名第一的美国,也在面临算力不足的问题,比如前阵子由于需求量过大,OpenAI就曾暂停过升级服务,ChatGPT突然不支持Plus付费了,引发了大家对于现有算力体系是否成为AI发展掣肘的广泛讨论。
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算力到底是啥?算力的提高会产生什么作用?算力的背后又有哪些投资机会?富二今天就给大家掰扯掰扯。
算力,指的是设备每秒可处理的信息数据量,单位是FLOPS,即每秒的浮点数运算次数。再直白一点,你可以理解为“计算能力”。其实算力不是新鲜玩意,古代人用的算筹、算盘就是人类最早使用的计算工具,它们能处理的数据量比较小,但也是一种原始算力;现代算力是基于电子技术和集成电路的计算机系统产生的,比如CPU、GPU、DPU等。
就是这么个看不见摸不着的东西,在如今的智能时代,其实已经无处不在了。
从电商到社交,从游戏到金融,从医疗到教育,从交通到航空航天,互联网各行各业都需要算力。比如你常刷的某宝,每天有数十亿的交易数据,单是搜索引擎就需要处理数百亿个商品数据,才能为你呈现符合你胃口的“猜你喜欢”。
据中国信通院统计,截至2022年,算力需求最大的行业是互联网,占整体算力份额的49.7%,其次,政府、服务和电信业也在加大算力投入,占比分别为12%、10%、7.2%。
就像19世纪50年代,“电力”开始普及之后,各行各业有了突飞猛进的发展,工业化的时代车轮仿佛突然被上了加速器。在如今数字经济时代,“算力”从某种程度上承担了当年“电力”的角色,成为最重要的生产力之一。
根据信通院数据测算的结果,2020年我国算力规模为2亿元,直接带动的经济总产出为1.7万亿,间接带动6.3万亿,换算来看,每在算力市场投入1元,将带动大约4元的经济产出。
(数据来源:信通院,时间截至2020-12-31)
好家伙,这是能靠算力直接迎来经济腾飞的节奏啊。先别忙着兴奋,就目前的情况来看,算力离真正转化为生产力还有很远的距离。这也是富二在开头说的,哪怕现在咱们算力规模已经达到全球第二,但对于算力的驾驭依然在起步阶段。
➤首先,从算力本身的属性来看,算力的承载主体是数据中心,建造数据中心的主要成本有电力成本和土地、设施建设等固定成本。西部的建造成本从各个方面来看都具备很大优势,但算力真正的需求集中地却在东部的人口密集地区,这就造成了东西部算力供给和需求错配的情况。咱们国家今年2月启动的“东数西算”工程就是在着手解决这个问题。
➤第二,就像电力当年被普及应用的关键因素在于爱迪生发明了电灯,应用端的需求被直接拉起。如今算力被推广的前提,也需要像电灯这样的“超级应用”的出现。
今年惊艳四座的ChatGPT模型或许就是这类型应用的开端。GPT-3模型拥有的参数达1750亿,训练过程需要355个GPU年的算力(一块GPU运行355年的算力),随着ChatGPT-3升级到ChatGPT-4,算力更是呈几何级增长。需求是有了,但是看看成本呢,据国信证券测算,GPT-3训练成本预计在500万美元/次,GPT这孩子的“学费”可不是一般家庭承受得起的啊……未来,为了满足越来越多的巨量计算需求,还需依托更多云计算、智算中心的发展。
尽管路漫漫其修远兮,但算力经济这条路咱们是走定了,算力自由已成为我们这代人终将触达的远方。这背后的投资机会当然得早了解早布局,可从三个方面关注:
1
基础设施。作为咱们这代人的新型基础生产力,算力的发展离不开工具和技术,芯片、数据中心、网络等基础设施建设可以为算力及其应用提供可持续发展的保障。
2
算力应用。未来,算力会深度融入互联网、电信、金融、制造等行业,智能化改造和数字化转型势在必行。各种新业态、新商业模式的出现,也会带来更多投资机会。
3
算力与实体经济产业融合之后,工业互联网、金融科技、自动驾驶、智慧医疗等产业数字化加速,新的需求会产生的大量数据,超大算力将会大展宏图。
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