7月7日，在2023世界人工智能大會期間，聯想集團與畢馬威聯合發布《普慧算力開啟新計算時代》報告。當日上午，畢馬威中國數字化賦能主管合伙人張慶杰就算力相關問題接受了《每日經濟新聞》記者專訪。

張慶杰首先分析了算力短缺。他認為，整個算力緊缺可分為三個階段。在深度學習之前，（算力需求）增長并沒有那么高；有了深度學習之后，算力需求開始出現倍增的態勢；自從大模型出來后，則是10倍到100倍的（算力）需求增長速度。相比之下，算力的建設需要基建周期的，并不是一年、兩年就能完全滿足。因此，在當下的時間點，短期來看算力缺口可能變大。

畢馬威中國數字化賦能主管合伙人張慶杰

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三大途徑解決算力短缺

那么，如何去解決算力短缺問題呢？首先是算力建設。張慶杰表示：“真正基于傳統意義上基礎設施的算力的計算是需要大發展的。其實中國在這方面，國家政策給了很好的優惠條件，像剛才說的東數西算的布局，包括財政的支撐。即便如此還依然要大發展，聯想集團更多地在發力。”

關于算力建設，聯想集團副總裁、ISG中國服務器事業部總經理陳振寬也表示，大模型訓練對于算力的要求極高，算力需求也因此開始迸發式增長。聯想集團ISG全球AI基礎設施業務年度收入已突破20億美元，并且未來三年將追加投資10億美元，以加速全球企業的AI部署。在已經擁有的150多個AI解決方案的基礎上，這項關鍵性投資進一步擴展了AI-ready基礎設施解決方案的開發，幫助客戶克服部署復雜性，更輕松地應用AI，為市場提供變革性的服務和產品。

其次是基礎設施的共享與優化。張慶杰認為，讓既有算力規模更好地發揮它的實際效能，這非常重要。一是通過共享，二是通過優化，使得在既有基礎設施算力的約束條件下，讓應用端獲得更多的算力。

此外，不是只唯算力，還要看算法的優化和數據的質量。張慶杰表示，真正在應用端，算法、數據的質量（也很重要）。數據是千億級（參數）還是百萬級（參數）就能達到效果，不僅看絕對的數量，也要看數據的質量。

通用大模型+專用大模型

既然算力短缺，國內又是“百模大戰”，那么是否可用互聯網、AI巨頭們開放通用大模型，再在通用大模型的基數上，由廣大中小廠商開發更專業的行業專用大模型，這種方式來節約算力？

對于這種想法，張慶杰認為，其實行業已經有廠商在做了。因為真正到行業專用大模型，很多大廠商是心有余而力不足。這時候不是缺算力，而是缺高價值的行業數據。所以，現在尷尬之處在于，有算力的廠商缺數據，有數據的廠商缺算力。

既然如此，是否可以通過隱私計算的方式，由數據擁有者把數據通過加密的方式傳輸到云端，再進行訓練與推理？

張慶杰表示：“數據安全永遠是一個‘相對論’，數據只要放到互聯網上，就不會存在所謂的加密概念。（傳輸到云端），擔心的人依然會有擔心。”他表示，目前很多同仁已經在嘗試，比如做脫敏。但是，“大數據怎么做？大數據不是加工幾個G、幾個T，（大數據）的存儲的數量非常廣域，不是通過簡單做一點脫敏就完全OK。但你所說的方向，大家都在努力。我相信可能后續區別于不同的行業，不同的場景可能會有不同成果的展現。”

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