5月29日，2023中國算力發展研討會在中科院計算所召開。
此次研討會以ChatGPT下算力的機遇與挑戰為主題，匯集了包括中國科學院院士陳潤生、錢德沛，中國工程院院士鄭緯民、廖湘科，北京應用物理與計算數學研究所研究員袁國興，中國信通院院長、黨委副書記余曉暉，國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣，中科院計算所研究員張云泉，清華大學教授陳文光，中科院計算機網絡信息中心研究員陸忠華，國家高性能計算機工程技術研究中心副主任曹振南在內的多位業內權威專家與學者，從技術、生態等多維度展開深度交流研討，厘清算力產業的發展風向，并就當下人工智能基礎設施及算力服務建設等課題給出應對之策。
算力基礎建設的關鍵在于“通專”結合
今年以來，ChatGPT概念持續走紅，進一步加速AI技術與千行百業的融合進程。愈發多元、復雜的應用場景涌現，對計算能力提出了前所未有的需求。與此同時，人工智能算力基礎設施作為算力供給的重要引擎，也在建設布局等方面迎來“大考”。
目前，全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，基本都是采用“政府主導、企業承建、聯合運營“的模式。即由地方財政統一出資，建成后為各行各業提供公共算力服務。在此模式下，智算中心定位于公共服務設施，首先要滿足廣泛的應用場景，具備普適性，實現通用。其次，也要能支持部分對于計算精度、效率要求高的個性化應用場景，具備高效性，實現專用。
與會專家一致認為，“通專”結合將成為人工智能算力基礎設施的建設關鍵，并基于此給出兩條核心建設路徑。一是，算力的融合。人工智能算力基礎設施應具備全精度算力，成為一個算力“通才”。讓用戶可以根據 AI for Science、AI for industries等實際應用場景調配算力資源，包括通用算力、專用算力，乃至高性能的算力，來支持自身業務的發展。二是，生態的融合。“通專”結合的人工智能算力基礎設施是一套綜合性方案，更考驗底層架構的開放性。既需要不同技術路線的百花齊放，也需要殊途同歸的適配兼容，以便形成包羅萬象的整體架構。在降低應用遷移門檻的同時，也帶動產業生態的發展。
算力網絡不止于連接資源，更在于連接生態
此外，在ChatGPT的爆火下，行業與區域算力分布不均問題日益凸顯，算力網絡的發展也成為當下備受矚目的話題。
與會專家在探討中認為，其依托計算和網絡兩大IT與CT基礎設施，讓用戶便捷化地使用到算力資源。對于算力網絡建設而言，將遍布全國的各類型計算中心統一管理調度，實現對算力、存儲、網絡以及數據等分布資源的整合，只是初級階段。更重要的建設環節，在于整個產業生態的深層連接，即連接人、連接應用和服務。
超算互聯網作為算力網絡的重要形態，從實踐層面詮釋了算力網絡的建設本質。首先是狹義的互聯，即在物理層面，連接不同體系架構的算力中心，構建可以統一使用、對外服務的基礎設施，實現資源的調度、共享。其次是廣義的互聯，即在生態層面，以互聯網的思維運營超算中心，基于計算、軟件、應用解決方案等資源進行深度整合，建立一個以應用服務為主導的創新型平臺，并通過市場化的運營和服務體系，緊密鏈接上下游，使供需方快速對接，快速找到各自需要的資源。
通過物理及生態層面的雙重互聯，算力網絡可進一步使能算力服務，合理配置、融合、釋放算力，降低應用門檻。讓算力資源從高不可攀的技術變成普適普惠的服務，支撐國家重大的科研項目、社會民生以及千行百業的發展。
