隨著人工智能和多模態(tài)大模型的迅猛發(fā)展，算力已然成為支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)力，全球主要經(jīng)濟(jì)體都在加快算力戰(zhàn)略布局，致力于搶占算力競爭制高點(diǎn)。2023年以來，國家及地方政府也積極推動(dòng)智算中心和國產(chǎn)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，全面深入部署和普及算力間的融合應(yīng)用，進(jìn)而贏得未來發(fā)展主動(dòng)權(quán)。

在我國在人工智能和算力建設(shè)上，大模型需落地在具體場景里，而不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有較大差異，算力需求有所不同。對(duì)于算力基礎(chǔ)設(shè)施較薄弱的地區(qū)，需思考如何建設(shè)出符合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況、滿足企業(yè)需求的智算中心；針對(duì)已有一定算力基礎(chǔ)的地區(qū)，則需將已建設(shè)的算力中心落到實(shí)用中來，消納已有算力。

對(duì)于“有算力難消納的焦慮”產(chǎn)生原因, 其背后核心卡點(diǎn)在于人工智能產(chǎn)業(yè)場景沒有充分打開。地方尚未找到真實(shí)、有效的大模型可應(yīng)用場景和實(shí)際痛點(diǎn)；或痛點(diǎn)清晰，但人工智能產(chǎn)業(yè)供給側(cè)仍存在算力煙囪、模型煙囪和數(shù)據(jù)煙囪等問題，限制了大模型在各行各業(yè)的落地和算力消納。

北電數(shù)智星火·智算通過不同產(chǎn)品逐個(gè)解決大模型的發(fā)展難題，破局國產(chǎn)算力發(fā)展瓶頸，品牌服務(wù)內(nèi)容主要包含AI全?；A(chǔ)設(shè)施（算力、算法和數(shù)據(jù)）、商業(yè)化創(chuàng)新賦能（如智算中心建設(shè)與運(yùn)營）以及AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)資源鏈接等。從產(chǎn)品維度上看，前進(jìn)·AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)幫助實(shí)現(xiàn)智算資源的統(tǒng)一納管和算力調(diào)度；寶塔·模型適配平臺(tái)則通過模型量化加速、模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)、稀疏化推理等模型優(yōu)化能力，以及算子融合加速、計(jì)算圖優(yōu)化、硬件訪存優(yōu)化等編譯優(yōu)化方式提升算力性能。在前進(jìn)與寶塔的相互配合下，混元異構(gòu)算力以更優(yōu)方式支撐各類AI大模型應(yīng)用場景落地。紅湖·可信數(shù)據(jù)空間可提供跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)，吸引模型預(yù)訓(xùn)練方、數(shù)據(jù)處理方等上下游，為數(shù)據(jù)的安全流通提供穩(wěn)定保障。

目前，由北京市統(tǒng)籌布局、北電數(shù)智規(guī)劃設(shè)計(jì)并建設(shè)運(yùn)營的E級(jí)智算中心——“北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)算力中心”正在投入建設(shè)中，這也是“星火·智算”品牌打造的一個(gè)AI工廠落地實(shí)踐標(biāo)桿案例。項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)后將實(shí)現(xiàn)1000PFLOPS以上算力供給，并以精細(xì)化運(yùn)維的方式提供算力服務(wù)，加速人工智能的各行各業(yè)落地。

算力在人工智能中扮演著核心驅(qū)動(dòng)力和關(guān)鍵支撐的角色，而因地制宜的建設(shè)、運(yùn)營適配當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的智算中心則是塑造人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的切實(shí)路徑。未來北電數(shù)智星火·智算將基于先進(jìn)技術(shù)實(shí)力，通過不同產(chǎn)品間的組合搭配與落地互通以及生態(tài)產(chǎn)業(yè)的資源鏈接為算力供需雙方提供多層次解決方案，助力各產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展實(shí)踐落地。