过去的一年，大家都感受到了大模型取得了令所有人所称道的成绩，其背后实际上是强大的算力支撑。如果从2012年这一轮深度学习开始实现有效应用算起，它的算法网络结构其实就是持续极高速的增长，大概每六个多月可能就要翻一倍。单一AI算法对于算力的需求就增加了30万倍。
2023年，随着以ChatGPT为代表的AI大模型爆火，算力需求大幅上升，也推升了算力的核心AI芯片的需求。如何在新趋势、新挑战下快速响应需求，推出切实可用的软硬件解决方案，成为了摆在AI芯片企业面前的重要课题。在2023中国临港国际半导体大会上，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆以“AI大模型技术发展对芯片的关键挑战”为主题，分享了当前AI技术趋势下的新挑战，以及商汤科技在AI大模型方面的布局情况。
商汤科技联合创始人兼大装置事业群总裁杨帆
杨帆表示，最近一年，AI大模型实现了快速的增长。可以说，人工智能新范式（AGI）已经到来。今年4月，商汤科技也推出了“商汤日日新SenseNova”大模型，主要包括中文语言大模型应用平台、AI 内容创作社区平台、AI 数字人视频生成平台、场景 3D 内容生成平台、物体 3D 内容生成平台5大应用平台，“我们相信下一代大模型还是会进入到多模态的领域。”
据介绍，商汤科技大模型可以应用于智能客服、营销内容生成（主要包括AI营销素材生成和数字人直播）、选股问答等智能化服务，同时还可以满足“大模型+”多行业应用，比如能源、汽车、医疗、文旅等。
“最近半年，我们可能感受还不强烈，主要在于很多基于大模型的应用还处在试用或者小范围市场化阶段，但到了2024年绝大多数人应该能感受到大模型带来的力量。这些新的技术和应用的出现，会让我们感受到过去AI所提供的内容和服务还是太简单了，同时我们相信未来它可以拥有更大的力量。”杨帆这样看AI大模型未来发展趋势。
“过去的一年，大家都感受到了大模型取得了令所有人所称道的成绩，其背后实际上是强大的算力支撑。如果从2012年这一轮深度学习开始实现有效应用算起，它的算法网络结构其实就是持续极高速的增长，大概每六个多月可能就要翻一倍。单一AI算法对于算力的需求就增加了30万倍。”杨帆表示，“其实数据规模就决定需要一个更复杂的网络，就像人的大脑一样，需要更多的大脑的节点连成一个网络，才能够承载和消化这些数据中隐含的价值、规律和信息。虽然我们并不知道它是怎么去提炼的，但是这个规模关系是明确的。一个更加复杂的网络结构或者大脑结构势必需要更大规模的算力。”
杨帆介绍，随着技术门槛的不断提高，算力成为发展的关键基石。近期热点技术应用如ChatGPT、大模型等技术应用对AI算力及数据的需求逐步上涨。作为一个大型语言模型，ChatGPT使用了大量的训练数据，因此需要高效的存储系统来存储这些数据。此外，训练模型需要大量的计算资源来进行训练，需要高性能的处理器来支持训练。
杨帆指出，过去十年，数据、模型、算力这三大AI要素持续的规模化，推动着整个人工智能的技术进步，但至今我们还没有触及到极限所在。
“可以看到，伴随着数据进一步提升，我们仍然没有触摸到AI的能力极限。我们也不知道，如果能够获得更高一个量级的数据，我们用再大一个量级的算力支撑去训练它的时候会发生什么？这是今天在人工智能领域所面临的挑战。”杨帆表示，如果把人工智能领域未来面临的挑战再映射到集成电路上，我们在芯片算力上将面临更大的挑战。而在国外新的AI禁令下，中国企业在AI大模型发展上正面临更大的挑战，不仅国外AI芯片出口受限，而且国内AI芯片供给不足，特别是要进行更大数量级的AI大模型训练，需要耗费更多的资源。
当然，他也坚信，正是在这样的挑战之下，中国产业链生态将形成更深度的合作，包括芯片制造、软硬件适配等。为此，商汤科技也做了很多工作以及相关布局，比如加大与国内AI芯片厂商合作，成立算力产业生态联盟，推动一些行业标准的建立，同时还在临港建设智能计算中心（目前国内最大单体人工智能计算中心）。
此外，杨帆也希望包括人工智能软件厂商、芯片厂商在内的产业链企业协同配合，共同推进人工智能的发展。
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