第四次工业革命的基础为何是算力？

9月，任正非在谈话记录中表示，我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力，第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象，今天的年轻人是未来大算力时代的领袖，二三十年之内的人工智能革命，一定会看到年轻人星光闪耀。

算力再度成为了市场中热门的投资风向，以人工智能为代表的第四次工业革命蓝图是怎样的？算力为何是第四次工业革命的基础？本文将详细解析。

第四次工业革命源于AI

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工业革命的历程中，蒸汽时代和内燃机时代的效率提升与资源利用改善，以及电气革命对原子能、计算机、航天技术和生物工程等领域的重大突破，都是人类智慧的结晶。而如今，人工智能算力时代正在引领我们进入第四次工业革命的全新篇章。GPT-4的性能大幅提升，其专业和学术领域的表现已经接近人类，例如在模拟律师考试中取得了应试者前10%的成绩。

人工智能的影响深远，尤其在高技术行业更为显著。据OpenAI的研究报告显示，约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务受到GPT的影响，约19%的工人至少50%的任务受到影响。尤其是在数据分析、信息服务等高技术领域，有超过60%的工作可以由GPT-4协助完成。如Cathie Wood旗下的方舟基金公司预计，到2030年，办公室和行政支持人员的劳动任务自动化程度将达到75%，效率将提升至原来的4倍。

互联网普及后的二十年里，虽然出现了许多优秀的应用，但由于技术瓶颈的限制，网上购物、在线视频、社交媒体等现象级别的应用并未出现。然而，随着计算机算力的提升和网络带宽的增加，这些应用已经开始逐步实现落地。伴随着ChatGPT引领的人工智能浪潮，过去难以实现的应用将在互联网传媒、互联网金融等广泛赛道上爆发。

在这个大潮中，优秀的科技公司将会穿越牛熊周期。例如英伟达，自2000年以后，随着游戏产业对GPU的需求增加，英伟达的技术革新驱动其进入AI计算赛道并成为核心龙头。自网络股泡沫破裂以来，英伟达股价已重获近500倍的涨幅。

从本轮AIGC浪潮来看，科技改变人类的步伐才刚刚开始。人工智能在硬件层和算法层的得到支持后，应用层将全面改革传统行业。例如，传媒中的游戏、出版影院、广告、电视等赛道可能会迎来类似于1990年代的全面爆发式的发展。

算力是人工智能落地应用的基础

ChatGPT是一种基于深度学习的大型语言模型，其训练和推理过程需要大量的算力。根据论文《Language Models are Few-Shot Learners》的测算，ChatGPT的上一代GPT-3(1750亿参数版)所需的算力高达3640PF-days。这意味着，如果每秒进行一万亿次浮点运算，需要计算3640天才能完成一次训练。

在实际操作中，单张英伟达A100显卡的算力约为0.6PFLOPS。因此，训练一次GPT-3(1750亿参数版)大约需要6000张英伟达A100显卡。如果考虑到互联损失，可能需要上万张A100显卡。按照单张A100芯片价格约为10万元来计算，大规模训练需要投入约10亿元人民币。这对于非头部厂商来说，成本压力非常大。

随着GPT-4等更大模型的出现，其训练所需的算力可能会更高。为了应对这一挑战，各国政府和企业都在积极寻求解决方案。例如，中国政府在2021年就明确了国家算力枢纽建设方案，鼓励国企和政府部门支持民间算力资源。此外，一些云计算服务提供商(如阿里云、腾讯云等)也推出了算力租赁服务，让用户可以通过租用计算资源来满足AIGC大模型的训练需求。

随着AIGC大模型的发展，算力需求将持续增长。为了降低训练成本，提高算力利用效率，算力租赁市场将迎来更大的发展空间。同时，政府和企业也需要加强合作，推动算力资源的合理配置和共享，以满足数字化强国建设的需要。

据头豹研究院报告，国内各大公司已着手布局AI 算力租赁，如利通电子和世纪华通合作建立世纪利通，在上海、深圳等地建立大数据中心以开展算力租赁业务，预期面向腾讯、华为等大客户；中科曙光和AMD 深度合作，公司算力业务已与百度飞桨进行适配，为紫东太初、悟道等大模型训练提供算力。但目前国内已知接到订单的公司仍为少数，大部分公司仍处于前期投入阶段。

总的来说，第四次工业革命的蓝图是基于人工智能和大算力的。人工智能的发展将对高技术行业产生深远的影响，并改变传统行业的运作方式。而大算力则是实现人工智能应用的基础，因为训练大型语言模型如ChatGPT等需要大量的计算资源。我国目前已有相关技术储备，相信在技术奇点到来之时，一定会看到星光闪耀。

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