21世纪经济报道记者杨清清、实习生师洁 北京报道
在第四次科技革命与AGI双浪叠加的时代背景下，算力作为经济发展的基层动力，其需求呈现出指数级的增长，算力需求的扩张与供给规模受限的矛盾正日益突出。
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7月7日，在2023世界人工智能大会期间，毕马威与联想集团针对于当前算力需求形势联合发布《普慧算力开启新计算时代》报告（以下简称报告）。报告指出，未来算力发展趋势将具备数字经济的基础设施和通用人工智能的核心动力两大特征，因此，算力也将在“普适”与“智慧”两个关键维度上加速发展。
与其同时，算力作为通用人工智能的核心动力，在当前算力供应不足、大模型落地面临能耗和性能平衡的难题下，报告也指出了破局之道，即大小模型协同进化。在利用大参数训练完大模型后，通过压缩将大模型转化为端侧可用的小模型，共同推动AGI落到实处。
报告也指出，AI大模型的真正价值最终将体现在具体场景中，未来产业竞争将从“规模”转向“应用”。
“普慧”算力加速发展
根据报告初步测算，预计到2025年，我国算力核心产业规模将不低于4.4万亿元，算力关联产业规模可达24万亿元，算力有望崛起为国家数字经济蓝图中继电子信息制造业和软件业之后的又一超级赛道。
而随着算力需求的不断变化，当前传统计算范式正在失效，计算模式从中心式、分布式再到云计算阶段，如今即将进入融合智能计算阶段，新计算时代正式拉开帷幕。
针对当前形势，报告指出，未来算力将会在“普适”和“智慧”两个关键维度加速发展。
“普适”意味着算力将成为人人可得、人人可用、人人适用的“3A”型基础资源。其要求计算设备感知环境变化，并根据环境变化自动调整算力供给方式，人只需少量干预甚至无需干预。“智慧”则意味着算力将具备自适应、自学习、自进化为代表的“3S”智能，其关键在于强化算力的“智慧”特征，使算力更自主地理解需求、强化学习以及深度思考。
毕马威中国数字化赋能主管合伙人张庆杰表示，“普慧”算力意味着算力要成为像电力一样的公共资源。
对此，燧原科技创始人、董事长、CEO赵立东在2023世界人工智能大会也提出，当前要加速实现“算力惠普”进程。其中，“普”是指在需要的时候可以得到，“惠”是指在需要的时候可以负担得起。这和报告所指的“普慧”算力有相似之处。
同时，报告也指出，算力的“普适”和“智慧”未来必然会走向融合，而在融合过程中，“绿色”“安全”“可信”等特征也将融入“普慧”算力的内涵之中，驱动“人-机-物”更加紧密融合，算力最终将无处不在。
报告还对代表行业的算力需求进行了调研评估，评估发现各行各业的算力需求虽然各有差异，但是均落脚至“普适”和“智慧”两个维度。
其中ICT和制造行业是“普慧”算力的高需求地。ICT行业包含5G、物联网、云计算等新一代信息技术。在数字化转型浪潮中，海量数据资源在ICT行业产生、汇集，又随着ICT赋能传统行业数字化转型走向流通、共享，在这一过程中大量“普惠”算力需求充分释放。而伴随着系统性产业变革发生，“5G+工业互联网”“百万企业上云”“两化融合”等将带动智能制造场景全面拓展，制造业也正成为“普慧”算力最大的潜在市场。
同时，汽车有望成为继PC、智能手机之后的下一代移动智能计算终端，汽车智能化和汽车产业数字化转型也将成为“普慧”算力需求爆发的两大主阵地。在汽车智能化转型方面，自动驾驶等级和智能汽车渗透率的不断提升将持续带来对芯片和边缘计算等的需求；在汽车产业数字化转型方面，车企生产数字化过程中对算力的场景适配能力也提出了更高要求，亟需更智慧的算力实现精准赋能。
此外，我国一直积极推动教育、医疗信息化工作，这也有望带来巨大的“普慧”算力需求。但目前教育、医疗领域的算力需求潜力还在酝酿阶段，未来“普慧”算力降本后或许会迎来新一轮爆发。
大小模型协同进化
今年以来，ChatGPT掀起人工智能浪潮，算力作为通用人工智能的核心动力走到了聚光灯下，成为各界热议的焦点。随着大模型如火如荼发展，训练算力需求也在不断扩张，与日俱增的算力需求和供给规模受限的矛盾在当下日益突出。
在2023世界人工智能大会上，华为轮值董事长胡厚崑发表主题演讲指出，算力是人工智能发展的基础。但在当前的情况下，算力在可获取性和成本方面，都面临着不小的挑战。
张庆杰在解读报告时也表示，算力供给增速明显难以满足指数式爆发的需求。
值得注意的是，目前大模型训练都在云端实现，所用算力是中心化的，精度要求高且成本高。在算力供应不足的情况下，这也意味着大模型落地必然会面临能耗和性能平衡的难题。
“以ChatGPT和百度文心一言为代表的人工智能大模型的发展离不开强大的算力。未来对于不管是智能终端的算力、边缘计算的算力，还是云计算的算力，都会提出更高的要求。”联想集团董事长兼CEO杨元庆此前公开表示，“算力跟不上，人工智能的发展就会受到制约。”
对于当前面临的现实挑战，报告指出，AI大模型的真正价值最终将体现在具体场景中，未来产业竞争将从“规模”转向“应用”。所以破局之道在于大小模型协同进化，即在利用大参数训练完大模型之后，通过高精度压缩，将大模型转化为端侧可用的小模型，大模型相当于超级大脑，小模型相当于垂直领域专家，共同推动AI技术落到实处。
报告同时指出，在这一过程中，算力由中心化走向泛在化，由通用化走向智能化。所以大小模型协同进化的过程恰恰也是“普慧”算力释放价值的过程。
对此，联想集团高级副总裁、CTO芮勇此前指出，AI大模型未来需要向“轻量化”方向发展，“可尝试把大模型压缩成较小的模型，小到可以在智能手机上跑起来，也可以尝试通过外挂的方式来输出专业知识。”
