За глобальной картой вычислительных мощностей стоит жесткая конкуренция за вычислительные мощности.

Источник: Frontline цифровой разведки.

Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI

В этом году одна из самых обсуждаемых историй в области вычислительной мощности ———

29 мая основатель Nvidia Дженсен Хуанг просто надел легендарную кожаную куртку и объявил миру: "Мы достигли переломного момента в области генеративного ИИ. С этого момента в каждом уголке мира будут вычислительные потребности".

Конечно, не только Nvidia, но и в цепочке индустрии вычислительной техники, включая Inspur Information, Cambrian, ZTE и т. д., считается за единицу, а цена акций с начала года почти удвоилась. Никто не сомневается, что большая модель принесет беспрецедентный толчок рынку вычислительной мощности.

Но на самом деле задолго до большой модели рынок вычислительной мощности переживал бум в течение многих лет, и он считался столь же важным, как вода в сельскохозяйственную эпоху и электричество в индустриальную эпоху. Ведь тяга вычислительных мощностей к экономике не так уж и велика. Недавно в «Отчете об оценке глобального индекса вычислительной мощности за 2022–2023 годы», совместно опубликованном IDC, Inspur Information и Институтом глобальных отраслевых исследований Университета Цинхуа, показано, что каждый раз, когда индекс вычислительной мощности страны увеличивается на 1 пункт, цифровая экономика будет расти на 3,6 ‰, а ВВП увеличится на 1,7 ‰**, и ожидается, что эта тенденция сохранится с 2023 по 2026 год. Еще одно более прямое соответствие заключается в том, что каждый доллар, вложенный в расходы на ИТ, может обеспечить 15 долларов выпуска цифровой экономики и 29 долларов ВВП.

Эти компании/учреждения публикуют отчет об индексе глобальной вычислительной мощности уже в третий раз.В дополнение к базовой модели глобальной вычислительной мощности и неуклонному росту влияния вычислительной мощности на экономику внимание отрасли также привлекли некоторые новые тенденции.

Китай и США лидируют в течение трех лет, и преследователи яростны

На мировом рынке вычислительной мощности США и Китай по-прежнему являются самыми сильными.

С момента выпуска первого отчета в 2020 году Соединенные Штаты и Китай три года подряд** лидируют в мировом рейтинге вычислительной мощности**. В случае полной оценки 100 в 2022 году, как единственные две страны с оценкой 60, Соединенные Штаты увеличили свою оценку на 5 баллов до 82**, полагаясь на существенное увеличение инвестиций в вычислительную мощность сверхкрупномасштабных интернет-гигантов**. Тем не менее, Китаю мешали повторяющиеся эпидемии, и его инвестиции в вычислительную мощность замедлились, но общий темп роста по-прежнему выше, чем ВВП, а ** оценка увеличилась на 1 балл до 71 балла **.

Что касается остальных дюжины или около того стран в списке, то они по-прежнему находятся в эшелоне охотников (от 40 до 60 баллов) и стартующих (ниже 40 баллов), и до «проходной черты» еще далеко — 60 баллов. Например, разница между Японией и Китаем на третьем месте составляет 13 баллов, что составляет 58 баллов.

Для стран, находящихся в разных эшелонах, разрыв в баллах также означает огромный разрыв в эффекте экономического стимулирования от увеличения инвестиций в вычислительную мощность. «Эти две линии представляют собой не наклонную линию, а параболу, которая ускоряется вверх». Вице-президент IDC China Чжоу Чжэнган (Zhou Zhengang) заявил, что, когда национальный индекс вычислительной мощности достигает значений выше 40 пунктов и выше 60 пунктов, индекс увеличивается на 1 пункт, а импульс к росту ВВП увеличивается в 1,3 раза и в 3 раза, когда индекс ниже 40 пунктов соответственно.

Однако есть различные признаки того, что конкуренция между тремя эшелонами становится все более жесткой. По состоянию на 2022 год среди 15 стран, включенных в шорт-лист, стартовый лагерь сокращается.Например, Индия поднялась на восьмое место благодаря своим инвестициям в вычислительную мощность и новые технологии, от новичков до преследователей.

Сингапур и Ирландия были включены в оценку стран впервые, что в основном зависит от инвестиций в облачные вычисления и центры обработки данных. Например, на этот раз Сингапур сразу занял пятое место с 55 очками. За этим стоит то, что за последние несколько лет многие поставщики облачных услуг по всему миру создали свои центры обработки данных в Сингапуре, чтобы завершить излучение на всю Юго-Восточную Азию.

Догоняющие страны, в основном европейские страны, сокращают отставание от Китая и США по вычислительным возможностям ИИ**. Например, рынки серверов искусственного интеллекта в Германии, Великобритании, Франции, Японии и Южной Корее выросли более чем на 40% в годовом исчислении.

Почему говорят, что вычислительная мощность Китая превращается в высококачественную разработку

Наблюдая за характеристиками китайского рынка вычислительной мощности, Ли Дунхун, вице-президент Глобального научно-исследовательского института промышленности Университета Цинхуа, сообщил Data Intelligence Frontline, что в ходе опроса они обнаружили заметные изменения в этом году: несколько основных показателей претерпели значительные изменения. новый этап качественного развития**.

Например, в подпункте уровня приложения оценка Китая увеличилась с 70 до 72. Этот подпункт в основном включает инвестиции в программное обеспечение, оборудование и услуги, связанные с пятью новыми технологиями больших данных, искусственного интеллекта, Интернета вещей, блокчейна и робототехники. Особенно в области Интернета вещей и робототехники Китай набрал больше баллов, чем США, и занял первое место. Наоборот, искусственный интеллект и большие данные еще нуждаются в дополнении.

Эффективность вычислительной мощности также является ключевым показателем, а это означает, что при той же вычислительной мощности более эффективные могут выполнять больше задач. Повышению эффективности вычислений, как правило, способствуют облачные вычисления, скорость проникновения новых технологий и интенсивное строительство центров обработки данных**.

Китай может увидеть значительное улучшение этих факторов. Например, облачные вычисления, Ли Дунхун сказал, что масштаб китайского рынка облачных вычислений достигнет 455,24 млрд юаней в 2022 году, увеличившись в годовом исчислении на 33,5%. В прошлом предприятия часто использовали дополнительный сервер для каждого приложения, но теперь все используют облачные технологии или другие технологии планирования, чтобы сделать использование всего сервера более эффективным.

С точки зрения инсайдеров отрасли, экологически чистое развитие необходимо для качественного развития вычислительной мощности. В 2021 году средний показатель PUE (индекс энергоэффективности центров обработки данных) в Китае составляет 1,55, но к концу 2022 года будет построено в общей сложности 153 национальных экологически чистых центра обработки данных, а PUE крупных и крупных центров обработки данных, которые планируется построить, упадет до 1,30. Рынок серверов с жидкостным охлаждением находится на подъеме, и в 2022 году темпы роста в годовом исчислении составят 305,2%.

В связи со все более сложными сценариями приложений, инновации Китая в области многопроцессорной вычислительной мощности ускоряются.Серверы на базе Arm - это отрасль, которую нельзя игнорировать.В 2022 году китайский рынок вырастет на 138% в годовом исчислении. Чтобы удовлетворить потребности рабочих нагрузок ИИ, все больше и больше серверов используют карты ускорения, такие как графические процессоры, FPGA и ASIC. Согласно статистике IDC, в 2022 году рынок акселерационных серверов Китая вырастет на 4,40 млрд долларов США по сравнению с 2019 г., и половина прироста рынка серверов придется на акселерационные серверы. «Будущие вычислительные мощности должны быть диверсифицированы». — сказал Чжан Донг, вице-президент Inspur Information. Отрасль увидела, что Inspur Information создала множество платформ вычислительной мощности для различных приложений, таких как «облачные вычисления, большие данные, граничные вычисления, искусственный интеллект, AI4S (искусственный интеллект для науки, то есть искусственный интеллект для науки)».

Чжан Донг сказал Data Intelligence Frontline, что при наращивании вычислительной мощности предприятия должны сбалансировать программное и аппаратное обеспечение.Им нужно не только покупать оборудование, но и инвестировать в программное обеспечение, такое как базовое программное обеспечение, такое как операционные системы, виртуализация и облако, чтобы полностью использовать оборудование.

Производственная вычислительная мощность превосходит финансовую отрасль

В 2022 году самой большой «темной лошадкой» в отраслевом рейтинге вычислительной мощности будет обрабатывающая промышленность.

В этом году уровень вычислительной мощности обрабатывающей промышленности одним махом вырос на 3 балла, а финансовая отрасль с результатом 62 превысила 61 балл и стала отраслью со вторым по уровню развития вычислительной мощности после Интернета. По темпам роста с ним могут сравниться только правительство и сфера образования, обе они станут отраслями с самым быстрым ростом вычислительной мощности в 2022 году с добавленной стоимостью 7 баллов.

Понятно, что интернет-индустрия продолжает прочно занимать лидирующие позиции, ведь вычислительная мощность сама по себе является важным производственным инструментом для получения дохода. Однако несколько удивительно, что финансовая отрасль, которая всегда была более продвинутой в цифровых технологиях, уступила место обрабатывающей промышленности. Почему обрабатывающая промышленность добилась «контратака»?

Люди в отрасли обычно считают, что это связано с тем, что все страны борются за командные высоты производственных мощностей и постоянное углубление цифровой трансформации обрабатывающей промышленности.

В последние годы развитые страны одну за другой реализовывали стратегии «реиндустриализации», чтобы стимулировать возвращение отечественных производственных предприятий. Китай также впервые предложил в «14-й пятилетке» цель «сохранения доли обрабатывающей промышленности в основном стабильной». В настоящее время многие провинции и города приняли меры, например, провинция Гуандун предложила, чтобы добавленная стоимость обрабатывающей промышленности к 2027 г. составляла более 35% регионального ВВП, что является шагом вперед по сравнению с целью «составлять более 30% к 2025 г.», предложенной два года назад.

В то же время цифровизация обрабатывающей промышленности переходит от предыдущей операции и управления к основным сценариям, таким как исследования и разработки и производственные процессы. В «Докладе» также отмечается, что в 2023 году цифровизация предприятий станет переломным моментом, вступив в эпоху цифрового бизнеса из эпохи цифровой трансформации. Этот этап будет иметь несколько ключевых особенностей, таких как поддержка и продвижение со стороны генерального директора и руководителей бизнеса, использование цифровых технологий для деловой конкуренции и инноваций. ** Суть в том, чтобы в полной мере использовать ценность элементов данных и реализовать коммерциализацию данных. **

Специфические для подсекторов обрабатывающей промышленности, особенно новых транспортных средств, полупроводников и других отраслей с «быстрым развитием и быстрыми рыночными изменениями», являются наиболее активными. Типичный пример — Geely Automobile.В июле 2022 года Geely построила первый в отечественной автомобильной промышленности мультивычислительный интеллектуальный вычислительный центр в Хучжоу, провинция Чжэцзян — Xingrui Cloud Intelligent Computing Center, официальное открытие которого состоялось в феврале этого года.Общая эффективность НИОКР Geely увеличилась на 20%.

Sany Heavy Industry, еще одна ведущая компания-производитель оборудования, при содействии Inspur Information создала интеллектуальное вычислительное решение для глобальных заводов и научно-исследовательских центров, открыла бизнес-процессы искусственного интеллекта, объединяющие облачную, периферийную и конечную интеграцию, и может поддерживать более 75 автоматизированных производственных систем и подключать десятки тысяч периферийных устройств.

Enjie, крупнейший в мире производитель сепараторов литиевых аккумуляторов с мокрым процессом, также использует интеллектуальную производственную машину «все в одном» Diana, разработанную совместно Inspur Information и Zhanwan Technology на основе граничных вычислений и технологии промышленного Интернета вещей, для сбора и обработки данных, таких как работа оборудования, производство производственной линии и качество продукции в режиме реального времени, повышение качества и эффективности производства производственной линии и помощь в принятии бизнес-решений.

Вычислительная мощность обеспечила хорошее соотношение затрат и результатов в обрабатывающей промышленности. «Отчет» показывает, что среди 30 ведущих производственных компаний мира каждый доллар, вложенный в ИТ, может обеспечить доход в размере 45 долларов и прибыль в размере 6 долларов, что намного выше, чем в других отраслях. Более интуитивными данными является то, что благодаря углублению цифровой трансформации в 2021 году добавленная стоимость обрабатывающей промышленности моей страны составит 27,4% ВВП, что является первым восстановлением после непрерывного снижения доли обрабатывающей промышленности за последние десять лет**, и продолжит положительный рост до 27,7% в 2022 году.

Ду Янзе, менеджер по исследованиям IDC China, считает, что ключ к цифровой трансформации обрабатывающей промышленности в будущем можно сформулировать в двух словах: исправительные уроки и интеграция.

Дополнительные уроки означают, что обрабатывающая промышленность будет продолжать сокращать разрыв в цифровой зрелости с Интернетом, финансами и другими отраслями. Для малых и средних производственных предприятий акцент делается на популяризацию цифровых приложений, для крупных и групповых производственных предприятий необходимо перейти от распределенных приложений к централизованным вычислительным центрам и интегрированным приложениям.

Одним из ключей к интеграции является интеграция ИТ/ОТ, и тенденция такова, что ИТ (информационные технологии) продолжают проникать в ОТ (операционные технологии). Это также привело к появлению облачного промышленного программного обеспечения, периферийных вычислений, моделирования проектирования, моделирования автономного вождения, глобальных цифровых двойников и визуального контроля качества ИИ, что предъявляет высокие требования к вычислительной мощности.

Чжоу Чжэнган сказал, что текущее увеличение вычислительной мощности в обрабатывающей промышленности по-прежнему носит количественный характер, и ожидается, что в будущем будет достигнут качественный рост. Ключевым моментом здесь является то, что все больше и больше производственных отраслей оцифровываются, не только обслуживая внутренних сотрудников и производственные линии, но и обслуживая больше клиентов, таких как Интернет и телекоммуникационные отрасли.

Как решить «нехватку вычислительных ресурсов» больших моделей

В этом году «вычислительная мощность» и «большая модель» в определенной степени связаны друг с другом. В отрасли часто упоминают о «нехватке вычислительных ресурсов», вызванной большими моделями. В «Отчете» есть такая метафора: «Обучение большой модели GPT-3 на 1000 графических процессоров Nvidia V100 занимает 14,8 дня. При условии, что PUE центра обработки данных равен 1,1, общее потребление энергии достигнет 1287 МВтч. лет.

На самом деле, хотя популярность больших моделей началась только в начале этого года, Чжоу Чжэнган сообщил Data Intelligence Frontline, что многие пользователи и поставщики сообщают, что их инвестиции в искусственный интеллект, особенно AIGC, значительно увеличились еще в прошлом году.

Это также то, что он считает наиболее примечательным моментом в последнем «Отчете» этого года. «Отчет» показывает, что мировой рынок генеративных вычислений ИИ вырастет с 820 миллионов долларов США в 2022 году до 10,99 миллиардов долларов США в 2026 году, а его доля в общем рынке вычислений ИИ увеличится с 4,2% до 31,7%.

Чжан Донг сообщил, что средний спрос на серверы с искусственным интеллектом со стороны предприятий в этом году более чем в 5 раз превышает предыдущий, а некоторые пользователи даже предлагали более чем в 10 раз увеличить готовность к покупке.

В настоящее время технология AIGC исследуется и внедряется в различных областях, таких как Интернет, финансы, образование, медицинское обслуживание и производство.

В интернет-индустрии, например, при разработке игр, создании мультимедийного контента, электронной коммерции, персонализированных рекомендаций, интеллектуальном обслуживании клиентов и автоматизированном маркетинге; в финансовой отрасли AIGC может помочь аналитикам собирать, анализировать данные и создавать отчеты; в сфере образования он может преобразовывать 2D-учебные материалы в 3D-модели обучения и синтезировать виртуальных учителей; в медицинской промышленности он может предоставлять потенциальные лекарства-кандидаты, а также проводить более точное проектирование и оптимизацию; в промышленной сфере AIGC предоставляет вспомогательные функции в дизайне САПР...

Прежде чем большая модель постучит в дверь следующей промышленной революции, вычислительная мощность по-прежнему остается проблемой, которую должны решить все стороны. Как решить проблему постепенного разбалансирования спроса и предложения вычислительной мощности**, Чжан Донг резюмировал четыре ключевых момента: диверсификация, систематизация, инфраструктура и экологизация**.

Чжан Дун считает, что парадигма передовых вычислений должна быть ориентированной на приложения моделью с системным дизайном в качестве ядра и устанавливать парадигму разработки вычислений для интеграции нескольких разнородных вычислительных мощностей, совместного проектирования и оптимизации программного и аппаратного обеспечения. В то же время вычислительная мощность может быть предоставлена тысячам отраслей так же удобно, как вода и электричество, решая проблему «доступности и полезности» для всех**. Когда вычислительная мощность применяется в промышленности, она должна поддерживаться экологией, В этом процессе восходящие и нисходящие звенья производственной цепочки могут осуществлять совместные инновации.

При таком мышлении Inspur Information поддерживает цифровизацию многих отраслей и предприятий, а также построение крупномасштабных моделей и отраслевых крупномасштабных моделей, а также ускоряет внедрение вычислительных мощностей в различных отраслях за счет создания экологии Юаньнао.

В ответ на спрос на вычислительную мощность, в том числе на большие модели, в «Отчете» выдвигаются целевые предложения действий. Например, странам следует увеличить инвестиции в инфраструктуру вычислительной мощности на национальном уровне и активно изучать интегрированные услуги вычислительной мощности; предприятия должны активно продвигать всестороннее применение ИИ в бизнес-сценариях, практиковать принцип цифрового приоритета, активно продвигать экологически чистые вычисления и рассмотреть вопрос об увеличении инвестиций в серверы с жидкостным охлаждением.