專訪畢馬威中國張慶杰：短期來看算力缺口可能變大，需從三大途徑解決問題丨WAIC 2023

每經記者｜朱成祥    每經編輯｜梁梟    

7月7日，在2023世界人工智能大會期間，聯想集團與畢馬威聯合發布《普慧算力開啟新計算時代》報告。當日上午，畢馬威中國數字化賦能咨詢服務主管合伙人張慶杰就算力相關問題接受了《每日經濟新聞》記者專訪。

張慶杰首先分析了算力短缺。他認為，整個算力緊缺可分為三個階段。在深度學習之前，（算力需求）增長并沒有那么高；有了深度學習之后，算力需求開始出現倍增的態勢；自從大模型出來后，則是10倍到100倍的（算力）需求增長速度。相比之下，算力的建設需要基建周期的，并不是一年、兩年就能完全滿足。因此，在當下的時間點，短期來看算力缺口可能變大。

畢馬威中國數字化賦能咨詢服務主管合伙人張慶杰

圖片來源：受訪者供圖

三大途徑解決算力短缺

那么，如何去解決算力短缺問題呢？首先是算力建設。張慶杰表示：“真正基于傳統意義上基礎設施的算力的計算是需要大發展的。其實中國在這方面，國家政策給了很好的優惠條件，像剛才說的東數西算的布局，包括財政的支撐。即便如此還依然要大發展，聯想集團更多地在發力。”

關于算力建設，聯想集團副總裁、ISG中國服務器事業部總經理陳振寬也表示，大模型訓練對于算力的要求極高，算力需求也因此開始迸發式增長。聯想集團ISG全球AI基礎設施業務年度收入已突破20億美元，并且未來三年將追加投資10億美元，以加速全球企業的AI部署。在已經擁有的150多個AI解決方案的基礎上，這項關鍵性投資進一步擴展了AI-ready基礎設施解決方案的開發，幫助客戶克服部署復雜性，更輕松地應用AI，為市場提供變革性的服務和產品。

其次是基礎設施的共享與優化。張慶杰認為，讓既有算力規模更好地發揮它的實際效能，這非常重要。一是通過共享，二是通過優化，使得在既有基礎設施算力的約束條件下，讓應用端獲得更多的算力。

此外，不是只唯算力，還要看算法的優化和數據的質量。張慶杰表示，真正在應用端，算法、數據的質量（也很重要）。數據是千億級（參數）還是百萬級（參數）就能達到效果，不僅看絕對的數量，也要看數據的質量。

通用大模型+專用大模型

既然算力短缺，國內又是“百模大戰”，那么是否可用互聯網、AI巨頭們開放通用大模型，再在通用大模型的基數上，由廣大中小廠商開發更專業的行業專用大模型，這種方式來節約算力？

對于這種想法，張慶杰認為，其實行業已經有廠商在做了。因為真正到行業專用大模型，很多大廠商是心有余而力不足。這時候不是缺算力，而是缺高價值的行業數據。所以，現在尷尬之處在于，有算力的廠商缺數據，有數據的廠商缺算力。

既然如此，是否可以通過隱私計算的方式，由數據擁有者把數據通過加密的方式傳輸到云端，再進行訓練與推理？

張慶杰表示：“數據安全永遠是一個‘相對論’，數據只要放到互聯網上，就不會存在所謂的加密概念。（傳輸到云端），擔心的人依然會有擔心。”他表示，目前很多同仁已經在嘗試，比如做脫敏。但是，“大數據怎么做？大數據不是加工幾個G、幾個T，（大數據）的存儲的數量非常廣域，不是通過簡單做一點脫敏就完全OK。但你所說的方向，大家都在努力。我相信可能后續區別于不同的行業，不同的場景可能會有不同成果的展現。”

封面圖片來源：受訪者供圖