10月26日下午消息，在2021人工智能計算大會(AICC 2021)上，中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東表示，生態(tài)離散化已成為制約人工智能技術(shù)上水平、應用上規(guī)模、產(chǎn)業(yè)上臺階的瓶頸所在。他建議，一方面要重視智算系統(tǒng)的創(chuàng)新，另一方面要加快推動開放標準建設，讓算力好用、易用。

　　在王恩東看來，人工智能從5、6年前的 “黑科技”，變成今天的“熱科技”，背后離不開算力支撐能力的巨大飛躍。2020年以GPU為代表的AI加速芯片所交付的計算力總和，已經(jīng)超過了通用CPU，預計到2025年，加速芯片所提供的計算力可能超過80%。

　　在他看來，人工智能的規(guī)?；l(fā)展，算力已經(jīng)成為決定性的力量，智慧計算已成為智慧時代的核心生產(chǎn)力。

　　“人工智能帶來了指數(shù)級增長的算力需求，計算產(chǎn)業(yè)正面臨多元化、巨量化、生態(tài)離散化交織的趨勢與挑戰(zhàn)。一方面，多樣化的智能場景需要多元化的算力，巨量化的模型、數(shù)據(jù)和應用規(guī)模需要巨量的算力，算力已經(jīng)成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉(zhuǎn)化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。”如何快速完成多元芯片到計算系統(tǒng)的創(chuàng)新，已經(jīng)成為推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　在王恩東看來，我們能造出性能強大的火箭發(fā)動機，但要想造出安全、高性能的運載火箭，還要在循環(huán)、控制、結(jié)構(gòu)等很多領(lǐng)域做大量的工作?！靶酒接嬎阆到y(tǒng)同樣如此，需要完成體系結(jié)構(gòu)、信號完整性、散熱、可靠性等大量系統(tǒng)性設計工作。”王恩東用生動形象的比喻，詮釋了芯片到算力轉(zhuǎn)化過程中計算系統(tǒng)創(chuàng)新的價值所在。

    未來，人工智能如何發(fā)展出像人類具備邏輯、意識和推理的認知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。但目前，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練超大參數(shù)量的巨量模型，則被認為是非常有希望實現(xiàn)通用人工智能的一個重要方向。王恩東認為，隨著巨量模型的興起，巨量化已成為未來人工智能發(fā)展非常重要的一個趨勢。

　　“人工智能的技術(shù)鏈條、產(chǎn)業(yè)鏈條是脫節(jié)的，生態(tài)離散化已成為制約人工智能技術(shù)上水平、應用上規(guī)模、產(chǎn)業(yè)上臺階的瓶頸所在。多元化、巨量化、生態(tài)化給整個計算產(chǎn)業(yè)帶來的挑戰(zhàn)是空前的?！蓖醵鳀|表示。

　　在他看來，要想釋放多元算力價值、促進人工智能創(chuàng)新，首先要重視智算系統(tǒng)的創(chuàng)新，加大人工智能新型基礎設施建設，把從技術(shù)到應用的鏈條設計好，從體系結(jié)構(gòu)、芯片設計、系統(tǒng)設計、系統(tǒng)軟件、開發(fā)環(huán)境等各個領(lǐng)域形成既分工明確又協(xié)同創(chuàng)新的局面；此外，還需要加快推動開放標準的建設。