2024 年 5 亿大模型新应用井喷即将到来，算力问题该如何解决？

在科技飞速发展的 2024 年，我们正站在大模型应用爆发的前沿。预计将有 5 亿大模型新应用如雨后春笋般涌现，为各行各业带来前所未有的变革。然而，在这令人兴奋的前景背后，算力问题却成为了制约其发展的关键瓶颈。

大模型的训练和运行需要巨大的计算资源，其对算力的需求呈指数级增长。传统的计算架构和基础设施已经难以满足如此庞大的算力需求，导致模型训练时间延长、成本增加，甚至影响到应用的实时性和准确性。

那么，我们究竟该如何破解这一难题呢？

首先，技术创新是关键。云计算、边缘计算和量子计算等新兴技术为解决算力问题提供了新的思路。云计算能够提供弹性的计算资源，让企业和开发者根据需求灵活调配；边缘计算则将计算能力推向更接近数据源的地方，减少数据传输的延迟和带宽消耗；而量子计算的巨大潜力一旦被充分挖掘，将为大模型的算力需求带来革命性的突破。

其次，优化算法和模型架构也是必不可少的。通过更高效的算法和更精简的模型架构，可以在不损失性能的前提下，降低对算力的需求。科研人员们正在不断探索新的算法和架构，以提高大模型的计算效率。

此外，加强硬件基础设施建设也是解决算力问题的重要举措。加大对高性能芯片、服务器和数据中心的投入，提升计算硬件的性能和能效比，为大模型的运行提供坚实的硬件支撑。

最后，行业合作和资源共享也将发挥重要作用。不同的企业、科研机构和组织之间可以加强合作，共同建设算力平台，实现算力资源的共享和优化配置，避免重复建设和资源浪费。

值得一提的是，目前已经有许多大模型新应用的成功案例。例如，在农业领域，中国工程院朱有勇院士及团队与百度共同打造了首个农业智能体“农民院士智能体”。农民在田间地头通过它就可以和院士“对话”，关于农作物种植过程中遇到的任何疑难问题，这个智能体都能在第一时间解决。在云南省澜沧拉祜族自治县，“农民院士智能体”的大范围应用给当地农民带来很多便利，多方面促进了当地农业生产发展。

在金融行业，度小满开源了国内首个千亿级金融大模型“轩辕”。“轩辕”用度小满实际业务场景积累的海量金融数据训练而来，通过独创的 hybrid-tuning 的创新训练方式，实现在大大增强金融能力的同时，不损失通用能力。目前，大模型技术已经应用在度小满各个业务场景，在代码助手方面，用大模型辅助生成的代码，采纳率能够达到 42%，帮助公司整体研发效率提升了 20%；在客服领域，大模型推动服务效率提升了 25%；在智能办公领域，大模型目前的意图识别准确率已达到 97%。

在钢铁行业，湖南钢铁集团旗下湘钢与华为、湖南移动联合打造的钢铁行业盘古大模型应用，借助深度学习和大数据分析技术，能够实现对钢铁生产过程的智能监控和优化，切实提升生产效率与质量。该应用还拥有强大的泛化能力，可适应不同钢铁企业的生产需求，为整个钢铁行业的数字化转型提供了有力支撑，并在瑞士日内瓦召开的 2024 年“人工智能向善全球峰会”上，成功斩获国际电信联盟全球人工智能优秀创新案例奖。

面对 5 亿大模型新应用井喷的时代浪潮，解决算力问题是我们必须跨越的一道难关。只有通过技术创新、算法优化、硬件升级和行业合作等多方面的努力，我们才能充分释放大模型的潜力，让其为人类社会创造更多的价值。