AI的迅猛發(fā)展催生智能算力需求，智算中心基礎設施及軟硬件國產化需求也隨之增長。有數據顯示，2023年我國信創(chuàng)產業(yè)規(guī)模已達到20961.9億元，2027年有望達到37011.3億元。

在芯片層面，國產GPU廠商有20多家，這些廠商推出了不同代際、不同用途的AI芯片產品，軟硬件之間不適配、不兼容問題有待優(yōu)化；模型層“百模大戰(zhàn)”不可開交，基礎模型廠商在預訓練模型和推理模型上持續(xù)發(fā)力，中間工具層和AI應用層玩家層出不窮；數據層也面臨著中文開源數據的數據量不足的問題，且公共數據要素和行業(yè)數據要素分散在數據煙囪中，制約著AI大模型的發(fā)展。整個信創(chuàng)產業(yè)在某種程度上仍被服務器芯片、基礎設施國產化和IT生態(tài)構建等問題“卡脖子”。北電數智認為：“做好人工智能的基礎設施建設，不僅要完成算力層的建設，還需要在算法、數據服務上做布局?！?/p>

北京電子數智科技有限責任公司（以下簡稱“北電數智”），是北京電控旗下一家專注于原創(chuàng)性、顛覆性、引領性科技創(chuàng)新的人工智能科技企業(yè)。企業(yè)自2023年8月1日成立伊始，便以全棧AI能力布局算力、模型與數據領域，現有五大產品矩陣，包括推動國產芯片從可用到好用的“前進?AI異構計算平臺”，提供模型適配與算力加速的高質量AI工具鏈“寶塔模型適配平臺”，推動數據安全共享、可信流通的“紅湖·可信數據空間”，服務國計民生的垂類模型矩陣，以及包含智算中心建設與運營、加速人工智能落地的AI工廠“星火?智算”。不僅如此，北電數智還持續(xù)承接北京市重點項目，如北京數字經濟算力中心、先進計算迭代驗證平臺等，并入選北京市集成電路產業(yè)重點支持企業(yè)、工信部重點支持企業(yè)；先進計算迭代驗證平臺也經過批復列入北京60個核心重點項目。

多種國產算力混元，探索高效靈活且更具性價比的解決方案

近年來，雖然國產高性能GPU芯片發(fā)展迅速，多家公司的GPU產品已問世并落地，但產品在整體性能與國際芯片產品相比仍有明顯差距，單一國產企業(yè)難以與國際企業(yè)長年積累的品牌效應和技術研發(fā)實力抗衡，智算集群建設勢在必行。智算集群的算力并非單純GPU算力整合，而是集成不同功能、特點的芯片進行統一調度，整合不同芯片的性能，探索更高效、靈活、且性價比更高的解決方案。北電數智前進·AI異構計算平臺可將不同功能、特點的芯片進行集成并統一調度，再根據不同國產算力的產品性能，將計算任務分布到不同的GPU上，讓特長芯片發(fā)揮細分性能優(yōu)勢，提升模型訓練的整體效率。

在前進·AI異構計算平臺的支持下，用戶無需了解底層硬件細節(jié)，只需關注自己需要完成的任務；且算力收費以吞吐量計費，信創(chuàng)客戶也可以享受到底層無感、價格優(yōu)惠的國產算力。

以AI工具鏈打破“煙囪難題”，自由切換不同模型

從等級來看，模型分為通用基礎模型、行業(yè)基礎模型和場景模型，且不同等級的模型各有所長。目前，企業(yè)更加注重多樣化選擇，模型需要快速切換并根據需要部署到不同的應用程序中。這決定了具備高靈活性、能適配不同模型的AI產品，將影響并引領人工智能技術、產品和生態(tài)的新走向。 北電數智寶塔·模型適配平臺能向上適配各類軟件，兼容各大主流開發(fā)框架，降低企業(yè)和開發(fā)者使用門檻。得益于寶塔·模型適配平臺，開發(fā)者既可以選擇主流的基礎大模型，也可以采用開源模型，從而打破算法層面的“煙囪難題”。

構建互聯互通信息場域，讓數據要素充分流通共享

現如今，我國正面臨著高質量數據集獲得難的挑戰(zhàn)。相較于美國，我國的數據開源和市場流通較差，數據要素的挖掘和治理能力落后，優(yōu)質的中文數據集依然稀缺，大量非結構化數據無法被算法模型訓練所使用。為此，北電數智運用隱私計算、模型分層計算、數字沙箱、區(qū)塊鏈存證等前沿技術和多層次解決方案，搭建了“紅湖·可信數據空間”。紅湖·可信數據空間能夠實現數據要素的可信、可控、可用、可審計，有效應對數據安全與隱私保護、數據開放受限等合規(guī)性風險和技術挑戰(zhàn)，實現對數據要素的可信開發(fā)利用。

針對當前算力、算法、數據三個層面的“煙囪難題”，北電數智均提出了行之有效的解決方案，這背后是前瞻性的戰(zhàn)略眼光與深厚的技術積累。作為推動我國AI產業(yè)高質量發(fā)展的重要力量，未來北電數智也將繼續(xù)秉承“建設數字中國”的使命，致力于以面向未來的AI計算基礎設施和AI生產力引擎，推動下一代工業(yè)革命在中國加速到來，打造國企新質生產力典范。