“對于青云來說，AI時代將是一個全新的機遇，它將會帶來長達10年、比過去10年更大的市場需求和機會。”青云科技（qingcloud.com）總裁林源如是說。而在AI大模型這一輪技術進步中，支撐人工智能所需的算力自然也成為關注的焦點?；趯I算力需求的洞察，青云發布了青云AI算力服務平臺、青云AI算力云等產品與服務。
隨著AI大模型的發展，算力的重要性日益凸顯。以ChatGPT為例，根據相關調查數據，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days，需要7到8個投資規模為30億、計算能力為500P的數據中心才能支持其運行。值得注意的是，AI訓練任務中的算力增長速度極快，每3.5個月就會翻一倍。
在算力需求提升的同時，算力已成為推動數字經濟發展的核心力量?！吨袊C合算力指數（2023年）》的最新數據顯示，截至2023年6月底，我國算力總規模已經達到了197EFLOPS，全國在用數據中心機架總規模超過760萬標準機架，位列世界第二。我國算力總規模近五年年均增速近30%。
AI算力產業的發展既是機遇又是挑戰。
林源認為，AI和大模型是重大生產力的變革，在這場技術推動的市場變革中，客戶需求、算力需求、應用需求和底層架構都在發生變化。在過去十年，無論是面向C端的移動互聯網還是面向B端的數字化，主要基于CPU進行應用革新。然而，隨著AI的普及，幾乎所有應用都需要擁抱AI技術或被AI改造，使得GPU的需求量增加。
不僅如此，在東數西算的趨勢下，未來AI應用將在追求效率的同時，更加注重成本效益，從而推動算力從延遲低的東部沿海地區向價格更便宜的西部地區發展，未來算力分布將更加分散。此外，隨著AI和云原生技術的不斷發展，客戶業務將更加復雜，業態將更加豐富，對技術和平臺的挑戰也將越來越多。
尤其是在智算中心建設和運營過程中，其設計合規化如何考量，超算、智算、通算等多元算力如何做到統一調度，傳統應用、云原生應用、AI應用如何同時兼顧，如何支持異構CPU/GPU，如何提供高效網絡與存儲，如何實現高效地運維與運營等，都是需要考慮的問題?？梢哉f，智算中心建設后的運營成為關鍵挑戰。
基于自身經驗與實踐，青云科技也給出相應的答案——AI算力服務平臺，并為行業提供了一份可參考的范式。青云科技產品經理苗慧表示：“AI算力服務平臺作為算力中心建設運營的新模式，目的是像管理本地資源一樣，管理AI基礎設施，提供多元算力調度，提供智能化的算力調度，保證算力能快速建立起來。”
青云AI算力云是以青云為主，以生態聯合的方式，對外運營的AI算力服務。相比傳統模式，青云AI算力云有其一定的優勢：從客戶的角度來看，他們需要一個完整的解決方案，包括有機房、算力、調度平臺、模型驅動、模型、Model Service和上面的應用；從供應商的角度來看，每層都需要專業的技術和長時間的積累和巨大的投入。
林源認為，在AI領域，一定會出現巨頭，但這些巨頭不應該是一家獨立的公司，而應該是一個一個良好的生態合作體系，需要各家公司協同合作，共同推動AI技術的進步和發展。
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