За глобальною картою обчислювальної потужності стоїть жорстка конкуренція за обчислювальну потужність

Джерело: Digital Intelligence Frontline

Джерело зображення: створено інструментом Unbounded AI

Цього року однією з найбільш обговорюваних історій у сфері обчислювальної потужності є——

29 травня засновник Nvidia Дженсен Хуанг щойно одягнув культову шкіряну куртку та оголосив світові: «Ми досягли переломної точки генеративного штучного інтелекту. Відтоді кожен куточок світу матиме потребу в комп’ютерах.» Через день ринкова вартість Nvidia перевищила один трильйон доларів США, і вона стала «продавцем води» за великим модельним бумом.

Звичайно, не тільки Nvidia, але й ланцюжок індустрії обчислювальної потужності, включаючи Inspur Information, Cambrian, ZTE тощо, вважаються одним, і ціна акцій зросла майже вдвічі з початку року. Ніхто не сумнівається, що велика модель принесе безпрецедентний поштовх ринку обчислювальної потужності.

Але насправді, задовго до великої моделі, ринок обчислювальної потужності процвітав протягом багатьох років, і він вважається таким же критичним, як вода в сільськогосподарську епоху та електрика в індустріальну епоху. Зрештою, вплив обчислювальної потужності на економіку не такий великий. Нещодавно «Звіт про оцінку глобального індексу обчислювальної потужності за 2022-2023 рр.», опублікований спільно IDC, Inspur Information та Інститутом глобальних досліджень промисловості Університету Цінхуа, показує, що кожного разу, коли індекс обчислювальної потужності країни зростає на 1 пункт, цифрова економіка зросте на 3,6‰, а ВВП зросте на 1,7‰**, і ця тенденція, як очікується, триватиме з 2023 року до 2026 рік. Інша більш пряма відповідність полягає в тому, що кожен долар, інвестований в ІТ-витрати, може забезпечити 15 доларів виробництва цифрової економіки та 29 доларів США ВВП.

Ці компанії/установи вже втретє публікують звіт про індекс глобальної обчислювальної потужності. Окрім основної моделі глобальної обчислювальної потужності та її ролі в стабілізації економіки, увагу галузі також привернули деякі нові тенденції.

Китай і Сполучені Штати лідирували протягом трьох років, і переслідувачі люті

На світовому ринку обчислювальної потужності Сполучені Штати та Китай досі залишаються найпотужнішими.

З моменту публікації першого звіту в 2020 році Сполучені Штати та Китай три роки поспіль** лідирували у світовому рейтингу обчислювальної потужності**. У разі повної оцінки 100 у 2022 році, будучи єдиними країнами з оцінкою 60, Сполучені Штати підвищили свою оцінку на 5 балів до 82**, покладаючись на значне збільшення інвестицій у обчислювальну потужність надвеликих інтернет-гігантів**. Однак Китаю заважають повторні епідемії, і його інвестиції в обчислювальну потужність сповільнилися, але загальні темпи зростання все ще перевищують ВВП, а ** оцінка зросла на 1 бал до 71 бала **.

Щодо інших півтора десятка країн у списку, то вони все ще в ешелоні переслідувачів (від 40 до 60 балів) і стартерів (нижче 40 балів), а до «прохідної» межі в 60 балів залишилася дистанція. Наприклад, різниця між Японією та Китаєм на третьому місці становить 13 балів, що становить 58 балів.

Для країн у різних ешелонах розрив у балах також означає величезний розрив у ефекті економічного просування збільшення інвестицій у обчислювальну потужність. «Це двоє — це не похила лінія, а парабола, яка прискорюється вгору.» Чжоу Чженган, віце-президент IDC China, представив, що коли національний індекс обчислювальної потужності досягає вище 40 пунктів і вище 60 пунктів, індекс збільшується на 1 пункт, а поштовх до зростання ВВП збільшиться в 1,3 рази і в 3 рази, коли індекс нижче 40 пунктів відповідно.

Однак є різні ознаки того, що конкуренція між трьома ешелонами стає дедалі гострішою. Станом на 2022 рік серед 15 країн, які увійшли до короткого списку, табір початківців скорочується. Наприклад, Індія піднялася на восьме місце завдяки інвестиціям у обчислювальну потужність і нові технології, від початківців до тих, хто переслідує.

Сінгапур та Ірландія вперше були включені до оцінки країн, що в основному залежить від інвестицій у хмарні обчислення та центри обробки даних. Наприклад, Сінгапур цього разу посів п’яте місце з 55 балами. За цим стоїть те, що за останні кілька років багато постачальників хмарних технологій у всьому світі створили свої центри обробки даних у Сінгапурі, щоб завершити випромінювання всієї Південно-Східної Азії.

Країни, що наздоганяють, переважно європейські країни, скорочують розрив із Китаєм і Сполученими Штатами щодо обчислювальних можливостей ШІ**. Наприклад, ринки серверів штучного інтелекту в Німеччині, Великобританії, Франції, Японії та Південній Кореї зросли більш ніж на 40% у порівнянні з минулим роком.

Чому кажуть, що обчислювальна потужність Китаю перетворюється на високоякісні розробки

Спостерігаючи за характеристиками ринку обчислювальної потужності Китаю, Лі Дунхун, віце-президент Глобального дослідницького інституту промисловості Університету Цінхуа, розповів Data Intelligence Frontline, що в ході опитування вони виявили значну зміну цього року – кілька основних показників зазнали значних змін. Хоча темпи зростання загального ринку серверів Китаю впали з двозначних цифр у попередні роки до однозначних цифр, ефективність обчислень і рівень додатків значно покращилися. Це означає, що Промисловість обчислювальної техніки Китаю перейшла від періоду швидкого зростання до нового етапу високоякісного розвитку.

Наприклад, у підпункті рівня заявки оцінка Китаю зросла з 70 до 72. Цей підпункт головним чином передбачає інвестиції в програмне забезпечення, апаратне забезпечення та послуги, пов’язані з п’ятьма новими технологіями великих даних, штучного інтелекту, Інтернету речей, блокчейну та робототехніки. Особливо в Інтернеті речей і робототехніці Китай отримав більше балів, ніж Сполучені Штати, і посів перше місце. Навпаки, штучний інтелект і великі дані ще потребують доповнення.

Ефективність обчислювальної потужності також є ключовим показником, який означає, що за однакової обчислювальної потужності більш ефективні можуть робити більше речей. Поліпшенню ефективності обчислень загалом сприяють хмарні обчислення, рівень проникнення нових технологій та інтенсивне будівництво центрів обробки даних**.

Китай може побачити значне покращення цих факторів. Наприклад, Лі Дунхун сказав, що обсяг ринку хмарних обчислень у Китаї досягне 455,24 мільярдів юанів у 2022 році, що на 33,5% більше, ніж у минулому році. У минулому підприємства часто використовували додатковий сервер для кожної програми, але зараз усі використовують хмарні технології або інші технології планування, щоб зробити використання всього сервера ефективнішим.

З точки зору інсайдерів галузі, екологічний розвиток є незамінним для високоякісного розвитку обчислювальної потужності. У 2021 році середній PUE (індекс енергоефективності центрів обробки даних) у Китаї становив 1,55, але до кінця 2022 року було побудовано загалом 153 національні зелені центри обробки даних, а PUE великих і більших центрів обробки даних, які планується побудувати, знизиться до 1,30. Ринок серверів з рідинним охолодженням розвивається, у 2022 році темпи зростання в порівнянні з минулим роком склали 305,2%.

У зв’язку зі дедалі складнішими сценаріями застосування інноваційна потужність Китаю в області мультиобчислювальної потужності прискорюється. Сервери на базі Arm — це галузь, яку не можна ігнорувати. У 2022 році китайський ринок зросте на 138% у порівнянні з попереднім роком. Щоб задовольнити потреби робочих навантажень ШІ, все більше і більше серверів використовують карти прискорення, такі як графічні процесори, FPGA та ASIC. Згідно зі статистичними даними IDC, у 2022 році ринок прискорювальних серверів Китаю зросте на 4,40 мільярда доларів США порівняно з 2019 роком, і половина приросту ринку серверів припадатиме на прискорювальні сервери. «**Майбутня обчислювальна потужність має бути диверсифікованою», — сказав Чжан Донг, віце-президент Inspur Information. Галузь побачила, що Inspur Information створила різноманітні платформи обчислювальної потужності для різних додатків, таких як «хмарні обчислення, великі дані, периферійні обчислення, штучний інтелект, AI4S (Artificial Intelligence for Science, тобто штучний інтелект для науки)».

Чжан Донг сказав Data Intelligence Frontline, що, будуючи обчислювальну потужність, підприємства повинні збалансувати програмне й апаратне забезпечення.Їм потрібно не лише купувати апаратне забезпечення, але й інвестувати в програмне забезпечення, наприклад, базове програмне забезпечення, таке як операційні системи, віртуалізація та хмара, щоб повністю використовувати обладнання.

Виробнича обчислювальна потужність перевершує фінансову галузь

У 2022 році найбільшою «темною конячкою» в рейтингу обчислювальної потужності галузі є обробна промисловість.

Цього року рівень обчислювальної потужності обробної промисловості одним махом зріс на 3 пункти, а фінансова галузь з результатом 62 перевищила 61 бал і стала галуззю з другим за рівнем розвитку обчислювальної потужності після Інтернету. З точки зору зростання, єдині, хто може зрівнятися з ним, – це уряд і індустрія освіти.Обидві вони стануть галузями з найшвидшим зростанням обчислювальної потужності в 2022 році з доданою вартістю 7 балів.

Цілком зрозуміло, що Інтернет-індустрія продовжує міцно займати лідируючі позиції, адже сама обчислювальна потужність є важливим виробничим інструментом для отримання прибутку. Проте дещо дивно, що фінансову галузь, яка завжди була більш просунутою в цифрових технологіях, витіснила промисловість. Чому обробна промисловість здійснила «контратаку»?

Люди в галузі загалом вважають, що це пов’язано з тим, що всі країни змагаються за командні висоти виробничих потужностей і постійне поглиблення цифрової трансформації виробничої промисловості.

Останніми роками розвинені країни одну за одною впроваджують стратегії «реіндустріалізації», щоб заохотити повернення вітчизняних виробничих підприємств. Китай також вперше запропонував у «14-му п'ятирічному плані» мету «підтримувати пропорцію обробної промисловості в основному стабільною». Наразі багато провінцій і міст вжили заходів.Наприклад, Гуандун запропонував, щоб додана вартість обробної промисловості становила понад 35% регіонального ВВП до 2027 року, що є кроком далі, ніж мета «становити понад 30% до 2025 року», запропонована два роки тому.

У той же час цифровізація виробничої промисловості переміщується від попередньої операції та управління до основних сценаріїв, таких як дослідження та розробки та виробничі процеси. У «Звіті» також наголошується, що у 2023 році цифровізація підприємств стане переломним моментом, який увійде в епоху цифрового бізнесу з епохи цифрової трансформації. Цей етап матиме кілька ключових особливостей, таких як підтримка та просування з боку генерального директора та керівників підприємств, використання цифрових технологій для бізнес-конкуренції та інновацій. **Суть полягає в тому, щоб повною мірою використати значення елементів даних і реалізувати комерціалізацію даних. **

Специфічні для підгалузей обробної промисловості, особливо нові транспортні засоби енергії, напівпровідники та інші галузі з «швидким розвитком і швидкими ринковими змінами» є найбільш активними. Типовим прикладом є Geely Automobile. У липні 2022 року Geely побудувала перший багатокомп’ютерний інтелектуальний обчислювальний центр у вітчизняній автомобільній промисловості в Хучжоу, провінція Чжецзян – Xingrui Cloud Intelligent Computing Center, який було офіційно відкрито в лютому цього року. Загальна ефективність досліджень і розробок Geely зросла на 20%.

Sany Heavy Industry, ще одна провідна компанія з виробництва обладнання, за сприяння Inspur Information створила інтелектуальне обчислювальне рішення для глобальних заводів і науково-дослідних центрів, відкрила бізнес-процес штучного інтелекту, інтегруючи хмару, крайову та кінцеву інтеграцію, і може підтримувати понад 75 автоматизованих виробничих систем і підключати десятки тисяч периферійних пристроїв.

Enjie, найбільший у світі виробник сепараторів літієвих батарей для мокрого процесу, також використовує інтелектуальну виробничу машину Diana, спільну розробку Inspur Information і Zhanwan Technology, засновану на периферійних обчисленнях і промисловій технології Інтернету речей, для збору й обробки таких даних, як робота обладнання, виробництво виробничої лінії та якість продукції в режимі реального часу, покращення якості та ефективності виробництва виробничої лінії та сприяння прийняттю бізнес-рішень.

Обчислювальна потужність принесла гарне співвідношення витрат і випуску для обробної промисловості. «Звіт» показує, що серед 30 найкращих виробничих компаній у світі кожен долар, інвестований в ІТ, може забезпечити дохід у розмірі 45 доларів США та прибуток у розмірі 6 доларів США, що набагато вище, ніж в інших галузях промисловості. Більш інтуїтивно зрозумілі дані свідчать про те, що завдяки поглибленню цифрової трансформації у 2021 році додана вартість обробної промисловості моєї країни становитиме 27,4% ВВП, що є першим відновленням після постійного зниження частки обробної промисловості за останні десять років**, і продовжить позитивне зростання до 27,7% у 2022 році.

Менеджер з досліджень IDC у Китаї Ду Яньце вважає, що ключ до цифрової трансформації виробничої промисловості в майбутньому можна описати двома словами: виправлення та інтеграція.

Додаткові уроки означають, що обробна промисловість продовжуватиме скорочувати розрив у цифровій зрілості з Інтернетом, фінансами та іншими галузями. Для малих і середніх виробничих підприємств акцент робиться на популяризацію цифрових додатків, для великих і групових виробничих підприємств необхідний перехід від розподілених додатків до централізованих обчислювальних центрів та інтегрованих додатків.

Одним із ключів до інтеграції є інтеграція IT/OT, і тенденція полягає в тому, що IT (інформаційні технології) продовжують проникати в OT (операційні технології). Це також призвело до зростання хмарного промислового програмного забезпечення, периферійних обчислень, моделювання дизайну, моделювання автономного водіння, глобальних цифрових близнюків і візуальної перевірки якості ШІ, що ставить високий попит на обчислювальну потужність.

Чжоу Чженган сказав, що поточне збільшення обчислювальної потужності в обробній промисловості все ще є кількісним, і очікується, що в майбутньому буде досягнуто якісного зростання. Ключовим тут є те, що все більше виробничих галузей оцифровуються, не лише обслуговуючи внутрішніх працівників і виробничі лінії, але й обслуговуючи більше клієнтів, як-от Інтернет і телекомунікаційні галузі.

Як вирішити «дефіцит обчислювальної техніки» великих моделей

Цього року «обчислювальна потужність» і «велика модель» певною мірою пов’язані разом. Промисловість часто згадує про «дефіцит обчислювальної техніки», спричинений великими моделями. У «Звіті» є така метафора: «На навчання великої моделі GPT-3 на 1000 графічних процесорах Nvidia V100 потрібно 14,8 днів. За умови, що PUE дата-центру дорівнює 1.1, загальне споживання енергії досягне 1287 МВт·год. Розраховане на основі рівня живої електроенергії на душу населення в Китаї в 2021 році, енергоспоживання однієї великої моделі навчання еквівалентно загальному живому електричному споживання китайця протягом 4 років.

Насправді, незважаючи на те, що популярність великих моделей почалася лише на початку цього року, Чжоу Чженган сказав Data Intelligence Frontline, що багато користувачів і постачальників повідомили, що їхні інвестиції в штучний інтелект, особливо AIGC, значно зросли ще минулого року.

Це також те, що він вважає найбільш примітним моментом в останньому цьогорічному «Звіті». «Звіт» показує, що глобальний ринок генеративних обчислень ШІ зросте з 820 мільйонів доларів США у 2022 році до 10,99 мільярдів доларів США у 2026 році, а його частка в загальному ринку обчислень ШІ зросте з 4,2% до 31,7%.

Чжан Донг повідомив, що середній попит на сервери штучного інтелекту з боку підприємств цього року більш ніж у 5 разів перевищує попередній, а деякі користувачі навіть висловлюють більш ніж у 10 разів більшу готовність купувати.

Зараз технологія AIGC досліджується та впроваджується в різних сферах, таких як Інтернет, фінанси, освіта, медичне обслуговування та виробництво.

В Інтернет-індустрії, як-от розробка ігор, генерація медіаконтенту, персоналізовані рекомендації електронної комерції, інтелектуальне обслуговування клієнтів і автоматизований маркетинг; у фінансовій індустрії AIGC може допомогти аналітикам отримувати, аналізувати дані та створювати звіти; в індустрії освіти він може перетворювати 2D навчальні матеріали в 3D-моделі навчання та синтезувати віртуальних викладачів; у медичній промисловості він може надавати потенційні препарати-кандидати та проводити більш точне проектування та оптимізацію; у промисловій сфері AIGC забезпечує допоміжні функції в проектуванні САПР...

Перш ніж велика модель постукає в двері наступної промислової революції, обчислювальна потужність все ще залишається проблемою, яку потрібно вирішити всім сторонам. Як вирішити проблему поступової незбалансованості пропозиції та попиту на обчислювальну потужність, ** Чжан Донг узагальнив чотири ключові моменти: диверсифікація, систематизація, інфраструктура та екологізація**.

Чжан Донг вважає, що парадигмою передових обчислень має бути прикладно-орієнтована модель із системним дизайном як ядром, і створити парадигму розвитку обчислювальної техніки для інтеграції кількох гетерогенних обчислювальних потужностей, спільного проектування та оптимізації програмного та апаратного забезпечення. У той же час, обчислювальна потужність може бути забезпечена тисячами галузей так само зручно, як вода та електрика, вирішуючи проблему «доступного та добре використовуваного» для всіх**. Коли обчислювальна потужність використовується в промисловості, вона повинна підтримуватися екологією.У цьому процесі вхідні та нижчі частини промислового ланцюга можуть здійснювати спільні інновації.

Відповідно до такого мислення Inspur Information підтримує цифровізацію багатьох галузей і підприємств, а також створення великомасштабних моделей і галузевих великомасштабних моделей, а також прискорює впровадження обчислювальної потужності в різних галузях шляхом створення екології Юаньнао.

У відповідь на попит на обчислювальну потужність, включаючи великі моделі, у "Звіті" висуваються пропозиції щодо цілеспрямованих дій. Наприклад, країни повинні збільшити інвестиції в інфраструктуру обчислювальної потужності на національному рівні та активно досліджувати інтегровані послуги обчислювальної потужності; підприємства повинні активно сприяти поглибленому застосуванню штучного інтелекту в бізнес-сценаріях, практикувати принцип цифрового пріоритету, активно просувати екологічні обчислення та розглянути можливість збільшення інвестицій у сервери з рідинним охолодженням.