《中国综合算力指数（2023年）》的最新数据显示，截至2023年6月底，我国算力总规模已经达到了197EFLOPS，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，位列世界第二。我国算力总规模近五年年均增速近30%。
“对于青云来说，AI时代将是一个全新的机遇，它将会带来长达10年、比过去10年更大的市场需求和机会。”青云科技CEO林源如是说。而在AI大模型这一轮技术进步中，支撑人工智能所需的算力自然也成为关注的焦点。基于对AI算力需求的洞察。
一大批重大工程项目，也进一步推动了算力产业的快速发展。其中，超算中心和智算中心的建设是重要举措之一。自2009年以来，科技部批准了14所国家超级计算中心，分布于天津、济南、无锡、昆山、深圳等地。同时，各地也积极投入智算中心的建设之中。据公开报道，截至今年8月15日，全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心，这还不包括企业自主建设的智算中心。
林源认为，AI和大模型是重大生产力的变革，在这场技术推动的市场变革中，客户需求、算力需求、应用需求和底层架构都在发生变化。在过去十年，无论是面向C端的移动互联网还是面向B端的数字化，主要基于CPU进行应用革新。然而，随着AI的普及，几乎所有应用都需要拥抱AI技术或被AI改造，使得GPU的需求量增加。
据悉，青云AI智算平台正在根据多种芯片支持、全生命周期管理、多种AIGC模型一站式交付、多元计算能力等进行优化与研发，为算力中心提供更好地支持和服务。
苗慧透露，青云AI智算平台具备九大关键能力，分别为多区域多业务资源整合、混合组网、容器推理服务平台、分布式调度与管理、算法开发支持、模型仓库（MaaS）、AI训练平台、灵活调度、高速并行存储。
在智算中心建设和运营过程中，其设计合规化如何考量，超算、智算、通算等多元算力如何做到统一调度，传统应用、云原生应用、AI应用如何同时兼顾，如何支持异构CPU/GPU，如何提供高效网络与存储，如何实现高效地运维与运营等，都是需要考虑的问题。可以说，智算中心建设后的运营成为关键挑战。
如何充分应对这些挑战？在笔者看来，未来算力将像水、电一样成为公共资源，随着算力规模的扩大，算力调度和交易将会被用于解决算力的供需问题。
基于自身经验与实践，青云科技也给出相应的答案——AI智算平台，并为行业提供了一份可参考的范式。青云科技产品经理苗慧表示：“AI智算平台作为算力中心建设运营的新模式，目的是像管理本地资源一样，管理AI基础设施，提供多元算力调度，提供智能化的算力调度，保证算力能快速建立起来。”
林源介绍：“AI算力云是以青云为主，以生态联合的方式，对外运营的AI算力服务。”青云发布的AI算力云为何要借助生态的力量？又是如何运营AI算力云的？这是有一定的原因的。
传统模式下，大厂喜欢从底层IDC到软件、PaaS都进行自建、自投和自营，但这种模式会导致研发成本高昂，压力增大。而在AI时代，每一层的成本都比过去更高，例如大模型的研发需要大量人力、算力和时间，同时还需要成熟的智算平台和IDC建设。因此，虽然一个大厂可以选择从上到下都自己干，但这样做会非常吃力和费劲，并且成本也会更高。
青云认为，未来AI时代，企业一定是通过算力服务、算法和模型、高价值的数据来实现智能化，这也是AI生态体系的价值所在。青云AI算力云服务主要围绕AI算力基础设施的生态共享、AI算力大模型的资源整合以及AI数据资源的生态整合。
