主要观点总结
2024年政府工作报告中提出开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，推动产业升级和新质生产力形成。随着AI大模型的普及，算力需求急剧增长，智算基础设施建设面临多重挑战。中国电信提出“以网强算”策略，利用网络资源弥补算力不足，构建分布式智算中心无损网络。业界积极探索跨数据中心协同，如谷歌的SuperPod、OpenAI与微软的集群建设，以及Meta的去中心化异构训练。华为、阿里、NTT等公司在不同领域布局AI算力中心。业界面临的主要挑战包括时延、丢包、带宽和稳定性问题，需优化IP层和光传输层技术，以及提高故障检测和处理能力。AI大模型在多个行业有广泛应用，包括金融行业、教育行业和汽车行业。未来，智能算力的发展将推动各行业数字化转型。
关键观点总结
关键观点1: 开展“人工智能+”行动
政府工作报告中提出，打造具有国际竞争力的数字产业集群，推动产业升级和新质生产力形成。
关键观点2: 算力需求增长
随着AI大模型的普及，算力需求急剧增长，智算基础设施面临挑战。
关键观点3: 中国电信“以网强算”策略
中国电信利用网络资源弥补算力不足，构建分布式智算中心无损网络。
关键观点4: 业界协同探索
谷歌、OpenAI、微软等探索跨数据中心协同，提高AI训练效率。
关键观点5: 行业挑战与解决方案
业界面临的主要挑战包括时延、丢包、带宽和稳定性问题，需优化技术以应对。
关键观点6: AI大模型的应用
AI大模型在多个行业有广泛应用，如金融、教育、汽车等。
关键观点7: 未来展望
智能算力的发展将推动各行业数字化转型，成为未来发展的重要方向。
文章预览
欢迎关注 2024 年 3 月，政府工作报告中首次提出开展“人工智能 + ”行动， 打造具有国际竞争力的数字产业集群。这意味国家将加强顶层设计， 加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。随着这一行动的深入推进， 人工智能将在推动产业升级、促进新质生产力加快形成等方面发挥重 要作用。 随着人工智能的浪潮来袭，以大模型为代表的 AI 方案逐步深入 千行百业，算力需求日益攀升，智算基础设施的重要性进一步凸显。 然而，在智算基础设施建设过程中尚面临组网、通信、能耗、成本等 多重挑战，行业要“以网强算”，通过无处不在的网络资源，补齐单 点算力规模不足的差距，夯实智算业务发展基础。 1 分布式智算中心无损网络场景及需求 1.1 智算业务的典型需求和特征 从 Transformer 问世至 2023
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