人工智能平台有哪些，算力、算法、数据是人工智能的三驾马车
随着人工智能产业的发展成熟，一个新的生意随之而来——向人工智能企业出售算力，帮助其将技术的模型变为现实。7月9日，中科院人工智能产学研创新联盟(下称“联盟”)发布了新一代人工智能计算平台。
算力、算法、数据是人工智能的三驾马车，人工智能计算平台解决的主要是算力问题，这类项目已被国家列为新基建的一种，指的是提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力基础设施。
据联盟单位介绍，该平台是由联盟联合院内多家院所企业，基于中国科学院多项重大科技成果，共同构建的新一代智能计算顶层规划及技术方案。
该平台的定位是，国内首个跨模态、通用化的AI公共创新服务平台，有着开放包容、通用融合、绿色高效、普惠可及的特点。
平台有四大优势，其一，采用开放架构，可以兼容主流软件应用生态;其二，支持多元芯片组合，提供多样丰富算力，可胜任模拟、训练、推理等AI全链条应用需求;其三，底层算力基础设施采用相变浸没式液冷技术，单位算力效率大幅提升且能耗成本降低30%;其四，通过透明化价格模型，为市场提供参考依据和建设标准，有效避免公共财政资源浪费。
算力何以成为一门生意？
中科院计算所研究员、CCF高性能计算专业委员会秘书长张云泉表示，在人工智能产业中，算力正在成为一种商品，也正在成为一种通用的可量化服务，被流通和买卖。
和云计算、大数据的概念不同，智能计算完全依托于人工智能产业，与很多高科技产业类似，出于对效率、经济的追求，当产业趋于成熟，总会出现垂直分工的趋势。
随着AI模型越来越复杂，参数量越来越多大。如今人工智能中较大的模型参数规模从千亿直接突破万亿，这种情况下，只有超大型的超算中心或者人工智能计算中心才能支撑。
人工智能领域算力需求的增长速度超过了摩尔定律，同时，算力成本也在不断攀升，这都给社会的AI创新造成巨大负担。
市场的逻辑
在这样的背景下，智能计算中心成为一个的热点，很多企业参与进来，市场上有有运营商、互联网公司、ICT硬件公司。
联盟表示，从模式上看，AI算力基础设施是越来越集约化发展的，要以规模效应去降低整个智能计算中心的建设成本，以及后期运维的成本。
通过集中资源建设大型算力中心，为大规模AI模型的创新与训练提供充裕算力。同时，要减少闲置浪费，通过算力共享模式，大幅降低社会AI算力成本，支持更广泛的AI创新研究和应用。
同时，算力中心作为一个公共基础设施，还肩负着降低人工智能使用门槛的任务，未来人工智能的算力资源和平台服务，会更加便捷可及。
据联盟介绍，目前也存在部分智能计算中心存在价格混乱与虚高现象，亟待业界权威的算力定价标准予以规范。
据网络公开信息显示，2020年城市A每100P16位算力的智能计算中心建设成本为7500万元，2021年城市B同等精度下的100P算力建设成本则达到了4.6亿元，定位相同、功能相近的智能计算中心，建设投入相差达到6.2倍。
但智能计算中心也面临一系列问题和挑战，张云泉表示，主要概念混淆、定价混乱，系统封闭、能源消耗的问题，未来要构建一个通用开放、安全绿色、经济合理的新一代人工智能计算中心。
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