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腾讯:2024大模型十大趋势:走进“机器外脑”时代报告

2024-7-10 16:48| 发布者: 何建秋 27 0

摘要: 生成式 AI的演进也在推动它的底层基础 - 人工智能基兼顾演变。换句话说,未来AI算力基础设施的发展,将在更础设施(AI Infrastructure,简称 AI Infra)技术的进步和建设的持续增长。由于生成式 AI 技术迭代和商业化 ...
生成式 AI的演进也在推动它的底层基础 - 人工智能基兼顾演变。

换句话说,未来AI算力基础设施的发展,将在更础设施(AI Infrastructure,简称 AI Infra)技术的进步和建设的持续增长。

由于生成式 AI 技术迭代和商业化探索仍在加速进行,AI Infra 短期的发展总体呈现供需两旺的形势。

一般的,AI Infra是指支撑 AI 大模型开发、部署和管理的软硬件工具组合。

国际上,AI Infra 通常会被划分为 5 层,自下向上分别是:算力设施、基础大模型、数据和存储、模型开发和部署、以及监测与对齐。

当前,生成式人工智能的发展仍处于初期阶段,行业对AI infra 的需求也相对初级,主要集中在算力设施层,未来将发展需求将逐步覆盖其他层级。

而随着算力基础设施建设的规模进一步扩大,技术迭代逐步深入,人们对算力设施层关注的焦点,正在从单一对“量”的追求,向“质”、“量”大规模加速卡集群容量、和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。

AI Infra “质量双螺旋”的发展模式 逐步显现,并向上层延伸。

人工智能基础设施供需两旺,增长趋势向行业企业延伸生成式AI算力需求惊人,AI服务器市场增长预期明确。

相关研究报告显示,自2012年以来,AI大模型训练的算力呈指数级增长,每3.4个月翻一倍。

这意味着,从2012到2018年,AI算力增长了超过30万倍。

与2012年的模型相比,2020年提出的模型需要600万倍的计算能力。

预计这个增长还会继续快速提升。