专访全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究张云泉:“东数西算” 枢纽节点需要适时调整 建议建立起完善的准入和退出机制

2024-03-11 22:16:00 - 21世纪经济报道

21世纪经济报道记者缴翼飞、周慧北京报道

更高技术含量的劳动资料是新质生产力的源泉。

加快推动算力建设,将有效激发人工智能产业的创新活力,加快数字产业化和产业数字化进程。今年政府工作报告提出,将适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系。如何确保“东数西算”工程的高质量健康发展?

中国人工智能领域的科技创新还将如何发力?近日,全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉在两会期间接受21世纪经济报道记者专访。

专访全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究张云泉:“东数西算” 枢纽节点需要适时调整 建议建立起完善的准入和退出机制

张云泉建议,为确保“东数西算”工程的高质量发展,要建立起“东数西算”工程的动态调整机制,发扬“东数西算”精神内核而不拘泥于具体的规划,建立起完善的准入和退出机制,健全问责和扶持体系,在保持总体稳定的基础上,根据区域经济发展、产业转型升级、能源结构调整等因素的变化,适时调整枢纽节点的规划范围、节点数量和布局,实现资源的优化配置和高效利用,护航算力经济更健康有序地高质量发展。

对“东数西算”枢纽节点设置准入及退出机制

《21世纪》:大模型浪潮对智能算力的需求是显而易见的,但现在还有超过七成属于通用算力,你认为当前应该如何更高效地利用好已有的存量算力?

张云泉:目前很多的存量算力在大模型看来是属于低端算力,可以选择一部分进行面向推理服务进行定制化的优化改造,这方面对于芯片性能需求相对较低,存量算力具有一定价格优势,可以将存量算力。

亚马逊之前预测大模型推理服务的全球市场规模可能在未来达到一万亿美元,预测中国的推理服务市场规模则可能在一万亿元人民币以上。同时,大模型推理服务市场面向各行各业,部署灵活,对于相关公司而言有更为多样化的参与机会,参与门槛也相对较低。据我所知,国内已经有公司开始在推理服务方面创业了,并且开始产生收益了。而对于基础大模型,未来经过市场淘汰,中国可能也就需要2~3家,去进行国际前沿竞争。

《21世纪》:你今年的提案中建议打造公开透明可操作的准入和退出机制,以及行之有效的考核评估办法。主要是出于什么考虑?这其中的核心衡量指标有哪些?算力产业偏向重资产投资,回报周期较长,你认为合适的考核评估周期应该多久?

张云泉:“东数西算”国家枢纽节点的遴选缺乏准入和退出机制,缺乏完善的考核评估机制,不利于“东数西算”的高质量发展。部分国家枢纽节点的布局缺乏深入系统的论证,缺乏公开透明可操作的准入和退出机制,更缺乏行之有效的考核评估办法,无法及时跟踪和评估枢纽节点的发展状况,并根据发展情况及时对国家枢纽节点的数量和布局进行动态调整,确保“东数西算”工程的高质量发展。

对此,我建议建立枢纽节点动态准入退出机制,定期对“东数西算”国家枢纽节点的运行状况、产业发展趋势和行业应用需求等进行全面评估,并根据评估结果对枢纽节点的数量和布局进行动态调整。通过评估,可以将非“东数西算”布局内但具备一定超前发展优势的地区纳入“东数西算”的枢纽节点版图中。对于发展滞后、运营能力不足的国家枢纽节点,可以适时进行清退。

同时,通过适度的政策倾斜,吸引新项目落地在国家数据中心规划区域(如起步区),壮大国家数据中心集群规模,有序引导数据中心和算力中心产业向规划区域内转移,确保规划范围内的数据中心和算力中心高质量健康发展。

另外,现在部分国家枢纽节点存在数据中心集群规划范围与市场自然形成的数据中心集聚区域重合度较低的问题。我认为可以加强对现有枢纽节点国家数据中心集群起步区周边项目的审核,对符合准入条件的项目可以纳入起步区,对确实不符合准入条件的项目予以调整,提升区域重合度和起步区活跃度。复核在新基建浪潮中获批但不在“东数西算”工程规划范围内的数据中心项目,用“东数西算”的准入规则严格考核用能和环保水平,符合标准且有实际应用需求的可以批准、授予能评;对于确实不适合纳入规划范围的,可采用逐步退出的机制;原则上不再批准新的数据中心项目,旧有数据中心在现有设施到期后逐步淘汰,原则上不予改造。

商业文化不能急功近利

《21世纪》:在人工智能领域,中国的数学和计算机人才培养都是非常优秀的,造成当下的中外差距是什么原因造成的?

张云泉:首先,最关键的原因是商业文化的差距。中国的人工智能企业,商业化变现压力比较大。投资界缺乏耐心,更加注重短期回报,所以急于变现的情绪在中国很强烈。一个技术稍微有点进步,马上就要落地盈利,然后停止新的技术研发。OpenAI是中立的机构,没有过多商业化的变现压力,能够长期不发文章、不出产品、不参加比赛,进行自由探索,反而有利于研究。

第二,技术路线的选择有误。中国的大模型技术起初曾经是领先于美国的,OpenAI达到千亿参数的时候,中国的技术水平已经达到万亿了,但中国的万亿参数大模型是通过稀疏化把权重低的神经元消除,降低计算密度实现的。OpenAI没有增加参数量,而是选择做对齐、做标注、做增强学习,虽然这些工作发不了文章和专利,但是在打到最后一桶油的关键路径上走通了。

第三,算力供应卡脖子。一方面,中国过去在人工智能领域较为领先,对竞争对手放松警惕,没有预感到OpenAI面世以后美国会进行制裁。另一方面,当时很多创业公司都在做GPU,我们对国外GPU的先进性没有足够的认识,没有及时采购,导致制裁来了以后算力被卡住了。

《21世纪》:今年中央经济工作会议比较重点在提新质生产力,地方政府也都在突出一些科技前沿的产业布局。你怎么看新质生产力这个概念的?

张云泉:我们科技创新的从业者,对于新质生产力来说应该是创造者,尤其是我们研究信息科技的这批人。新质生产力涉及到的科技创新领域,很大一部分和我们从事的行业相关,比如人工智能、信息技术、量子计算、大数据等。

我们应该是来创造这种新质生产力的工具、方法、体系的人,我们应该通过我们的科技创新,提升国产化的新质生产力的供给能力,确保它能够稳定和高水平的供给,给中国数字经济、新质生产力的发展保驾护航。

我相信算力产业一定是新质生产力,因为现在是算力时代,算力是大众的一个生产要素,所以算力的发展是一个划时代的东西。

(作者:缴翼飞,周慧编辑:周上祺)

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