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胡厚崑:推进算力网络建设 让算力中心从点走向面

来源:光明网2022-09-01 18:21

  9月1日,华为轮值董事长胡厚崑在上海出席2022世界人工智能大会开幕式,并发表题为《打牢智能根基,加速行业升级》的演讲。他表示,人工智能产业下一步发展的关键是,建好、用好算力基础设施,规划好应用创新方向,为各行各业数字化转型升级,打下更坚实的智能根基。

  以下是胡厚崑发言全文:

  非常高兴又和大家相聚在浦江之畔,参加2022年世界人工智能大会。

  在刚刚结束的SAIL奖颁奖仪式上,华为的人工智能辅助药物设计平台获得了今年的SAIL之星奖,感谢大家认可华为在人工智能技术发展及应用方面做出的努力。

  谈到人工智能辅助药物设计和开发,我也想和大家分享一个最新的案例。大家知道,细菌耐药已经成为人类重大健康威胁,据世卫组织统计,全球每年至少有70万人因此死亡,远远超过了疟疾和艾滋病致死人数。一个好消息是,西安交大一附院最近取得了突破,研发出了一款新的超级抗菌药,有望成为全球近40年来新靶点、新类别的抗生素。在这个项目里面,华为提供的AI药物分子大模型做出了一定的贡献。这个大模型对上亿个分子化合物提前进行预测筛选,帮研究人员在很短的时间内大大缩小了筛选范围。在AI的辅助下,先导药的研发周期从数年缩短至一个月,研发成本降低70%,这是巨大的进步。

  我们看到,人工智能应用于各行各业、不同场景的案例越来越多,而且越来越深,即深入到不同场景中的生产作业中去。这个变化传递了一个重要的信息,正如电力和互联网,人工智能作为一项通用技术,其技术价值的发挥恰恰在于将它化有形为无形,让它深深嵌入到各行各业的作业场景中去。

  在过去一年,人工智能产业取得了很多进步。比如,在算力方面,国内现在已经有20多个算力领先的城市,正在加速建设公共的人工智能计算中心,当前已经有10个城市上线,包括深圳、武汉、西安、成都等等。近期上海人工智能公共算力平台的建设,也必将为上海科技创新与数字经济发展注入强劲动力。

  有了大算力,就能够产生系列大模型,应用创新就有了坚实基础。如刚刚分享的药物开发案例,应用创新的突破口就来自药物分子大模型。大模型让每个场景化AI应用开发,都不必从0开始,真正实现从小作坊式向工业化开发转变。无论是互联网、金融等领域,还是在煤矿、农业以及气象等行业中,都可以看到大模型的身影。

  人工智能产业需要一步一个脚印,踏踏实实发展。我们认为下一步的关键是,建好、用好算力基础设施,规划好应用创新方向,为各行各业数字化转型升级,打下更坚实的智能根基。 

  第一,持续推进算力网络建设,让算力中心从点走向面。

  随着全国各地算力中心的建成,我们不仅仅要将计算中心作为独立的系统发挥作用,也要逐步形成相互联接的算力网络,发挥更大的价值。

  我认为,关于算力网络的部署,有三个关键。

  首先我们可以“AI先行”。根据预测,未来10年,人工智能算力需求将增长500倍,成为未来算力的最大增量。算力网络的建设,可以从这个增量开始,通过新建的人工智能计算中心来先行先试,形成人工智能算力网络,为国家“东数西算”战略落地实践率先迈出关键一步。

  其次,算力网络正走向融合异构。不仅仅是人工智能计算中心联网,各地超算中心、一体化大数据中心,都可以并入算力网络,形成统一的算力大市场,支撑数字经济高质量发展。

  算力网络,算力很重要,网络也非常关键。我们将通过全光技术的创新,构建一个更大带宽、更低时延、具有高度确定性的网络,保障数据、应用、算法的高效调度。

  当前,我们看到深圳鹏城实验室、国内几大运营商等都在推进算力网络计划,华为也将与产学研各界共同推动算力网络的建设和发展。我期望,就像今天的电力网、通信网和高铁网一样,未来的算力网络也能为我国数字经济发展提供强劲的动力。

  第二,建得好更要用得好,算力网络的运营需要打好基础。

  当前,各个计算中心所产生的数据格式、算法都不尽相同,相互之间无法直接调用,只能在本地发挥价值,这就给算力基础设施的统一运营造成了很大的困难。

  为此,我们需要构建相对统一的标准。具体来说,在算力硬件、应用接口、节点互联和数据共享多个层面,实现标准的相对统一与兼容,做到“同唱一首歌”。这样,才能使算力、数据与生态形成汇聚,实现全网的共享和高效的运营。

  此外,仅有统一的标准还不够,发展AI基础软件生态是做好运营的关键支撑。我们认为,在大力发展芯片、网络等硬件的同时,也要注重基础软件,如AI框架、开发套件、基础模型的协同发展,释放硬件算力,最终让AI落地行业。

  当前,华为正在联合产业伙伴,打造统一的AI基础软件生态,构建产业韧性。我们的AI框架昇思MindSpore自2020年开源以来,得到产业界伙伴及开发者的积极响应,昇思社区已成为了国内热度最高的AI开源社区。我们希望跟伙伴一起,共同打造全球主流的AI框架。

  第三,加速行业应用的孵化与创新,让人工智能技术发挥更大的价值。

  当前,孵化大模型已经成为行业与场景创新突破的共识。就拿前面提到的药物研发来说,场景复杂多样,比如蛋白质-小分子结合的预测,小分子属性的预测,以及小分子的优化与生成等等,如果每一个场景都单独训练AI模型,效率非常低;现在通过一个医药行业的盘古预训练大模型,基于超大规模的参数、海量训练的数据,就可以适配药物研发的多个关键场景,大大缩短药物研发周期。

  但是,大模型的研发门槛高,费时费力,要避免重复投资和开发。因此,我们呼吁政、产、学、研、用联合起来,梳理行业场景需要的基础大模型与行业大模型,规划大模型沙盘,牵引大模型的孵化与创新,这既可以减少重复投入,也有利于集中优势资源共同加速AI应用向各产业和行业的渗透。

  当然,大模型只是完成了算法开发,还要结合行业know-how才能落地成为行业应用。通过这一年的探索,我们认为通过产业联合体可以快速打通产学研用,大大提高了应用落地的效率。当前,面向遥感和多模态两个产业联合体已经开花结果,吸引了70多家科研机构和企业加入,孵化了20多个行业新应用,推动AI大模型在遥感、纺织、金融等行业落地。在明天的昇腾人工智能生态大会上,我们也将成立流体力学人工智能联合体,期待AI为科学领域带来更大价值。

  人工智能产业发展是一个持续加速的过程,我们要不断增强向心力打牢根基,不断扩大同心圆繁荣生态。华为将坚持技术创新,努力做好基础软硬件平台,携手生态伙伴,共同为人工智能产业高质量发展和数字经济的腾飞做出更大贡献!(李记)

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