【我们这十年@坐标中国】云网融合织就算力高速，“算”出数字生活潮******
中新网北京10月11日电题：云网融合织就算力高速，“算”出数字生活潮
作者 左雨晴
从“要想富，先修路”到“想发展，投算力”，算力基础设施等“新基建”正在国内掀起“落地潮”。
我们为什么需要算力？现在算力速度有多快？它又给我们带来了什么？
算力改变生活
什么是算力？算力是指对数据的处理能力。
在生活中，手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力，可以说算力是数字经济的底层逻辑，数字经济的任何发展都建立在优化的算法和强大的计算速度上，这让算力成为关键的核心生产力。
近年来，随着5G、人工智能、物联网、区块链等领域的快速发展，算力已悄悄改变我们的生活和命运。
在机场高速路口，汽车以80公里时速，“无感”通过收费站，仅收费环节每天就能节约2.75小时，大大改善了市民的出行体验。
广州机场高速，汽车以80公里时速，“无感”通过收费站。 中国电信供图在生产线上，一款新车上线前需要经历上千次的碰撞测试，而超级算力能模拟出整个碰撞过程，300次的仿真碰撞试验，在一分钟内成功模拟完成。更长远来看，“智能汽车”是离人工智能最近的应用场景之一，若能更快普及，将再次重塑人们的出行生活方式。
在偏远山区，大量人工智能深度学习算法和算力支撑下的智能教育，让远程人工智能可以辅助教师“因材施教”，推动教育资源均衡化，帮助深山里的孩子实现“走出大山”的梦想。
据工信部数据，中国算力产业规模快速增长，近五年平均增速超过30%。截至2022年6月底，我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台，算力总规模超过150EFlops(每秒15000京次浮点运算次数)，排名全球第二。
在数字化时代，数据中心、智算中心等算力基础设施正成为加速数字经济发展和产业转型升级的主要动力。在算力需求日益复杂，应用场景不断涌现的当下，中国东部地区算力资源吃紧，西部算力赋闲，如何让用户更好地像用电一样使用算力服务？
云网融合织就算力“高速路网”
数字时代正在召唤一张高效率的“算力网”。
2012年，中国电信宣布启动天翼云计算战略，正式进军云计算领域，成为国内首家涉足云计算服务的运营商。
以“算”为中心，“网”为根基，算力网络可驱动数据的跨域流动、实现算力的跨域调配。而作为一个复杂的、融合创新的系统性工程，算力网络如何像水和电一样成为“一点接入、即取即用”的社会级服务，孵化灵活多样的商业应用，需要统一的科学规划与评估。
2022年2月，中国“东数西算”工程正式全面启动。8个国家算力枢纽节点，10个国家数据中心集群，将打通中国“数”动脉，把东部算力需求有序引导到西部的数据中心处理、计算、存储，为可再生能源丰富的西部开辟出一条发展新路，成为一条打通东西部经济社会发展的“数动脉”。
作为算力基础设施和骨干传输网络的建设者，电信运营商已经成为打造算力网络的主力军。覆盖全国千城万池的“云网融合”，不仅构建端到端的安全能力和绿色低碳的基础设施，也让实体经济和人们的生活乘“云”而上。
通过内蒙古、贵州两个服务全球的中央数据中心，京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝四个重点区域节点，31个省份均有布局的数据中心，再加上广泛分布的边缘节点，中国电信形成了2+4+31+X的全国算力布局。
中国电信京津冀大数据产业园。 中国电信供图如今，中国电信已拥有700多个数据中心，48.7万架互联网数据中心机架，机架利用率达到72%，IDC资源在国内数量最多、分布最广，“一城一池”累计覆盖超过160个地市。
“计算+连接”的深度融合，组成了算力传输的“高速路网”。在这个“高速路网”中，中国电信的算力规模可达每秒310亿亿次浮点运算，这意味着每一秒都有海量的算力正在调度。
从中国电信贵州数据中心到北京大约2200公里，动车需要10个小时左右，而算力传输时延只需要不到20毫秒。算力与网络充分融合，正以难以想象的速度，从看不见的地方延伸到看得见的远方，为人们的生活提供普惠便捷的智能服务。
“算网大脑”让算力调度智能化
随着东部算力需求有序引导到西部，一个逐步完善的数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系必将加快形成。在此过程中，“十四五”规划提出的“强化算力统筹智能调度”成为构建算力网络的重要工作。
“算力调度作为‘东数西算’的重要环节，就如同‘西气东输’的管道，‘西电东送’的高压线路。但算力调度在实施过程却又复杂很多，分布式的算力决定了算力是多样的，例如计算任务的大小、时延要求、成本等多个因素。”中国电信天翼云首席技术官广小明表示。
以算力为核心进行信息处理，以网络为核心进行信息交换，算力“高速路网”需要一颗独特的智能“大脑”。
2022年5月17日，在天翼云诞生的第十年，中国电信推出了天翼云4.0算力分发网络平台——“息壤”，使得调度千城万池的算力不再是梦。
中国电信天翼云数据中心。 中国电信供图。广小明介绍，无论业务对算力的需求是多少，“息壤”都能够规划出满足需求的算力和网络资源，以“随愿算网”的方式，对边缘云、中心云、第三方资源等全网算力进行统一管理和调度，实现业务性能和成本的最优。
“由算力调度引擎、算力资源管理平台、算力资源共同构成的‘息壤’就像一个算力传输的枢纽，在全国范围内，实现每分钟数万次、每天上千万次的算力统筹和调度，满足各种领域对算力的极致需求。”
把东部需要进行的机器学习、数据推理、智能计算等AI训练和大数据推理的工作放到西部，自动配置和调度相应算力；把东部对时延不敏感的、不活跃的、需存档的海量数据，例如医院影像数据、视频监控数据等，放在西部存储……通过“息壤”，“东数西训”、“东数西备”、“东算西也算”、“东部企业，西部上云”成为现实，云渲染、跨云调度、性能压测、混合云AI计算等多种应用场景，也都有着“息壤”的身影。
时代浪潮下，算力正加速筑牢数字经济的底座，成为经济社会发展迈向更远未来的基石。(完)
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？****** 聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口 “特别能聊”的人工智能会聊出些什么？ 本报记者 时斓娜 阅读提示 全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。 产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。 人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。 “真正像人类一样聊天交流” “我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。 随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。 中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。 实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。 创新交互为AIGC带来新启发 随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。 以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。 在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。 目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。 根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。 “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。 商业化落地需克服技术和伦理问题 尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。 中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。 “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。 在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。” 在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。 kk彩票地图 |
