年后不久，美国人工智能研究公司OpenAI推出的Sora模型引起了广泛关注，对于人工智能发展之快的感慨还未过去，3月初，Anthropic丢出一颗“王炸”Claude3，其中Claude 3 Opus宣称在基准测试中优于OpenAI的GPT-4和Google的Gemini 1.0 Ultra。这三个版本在“最接近人类”应答方面表现出色。

来源GPT AI NEWS

在AI大模型中，算力是托起其向上的“星星”，汇聚一团，坚实支撑。这些大型模型通常包含数十亿甚至数百亿个参数，需要大量的计算资源来进行训练和推理。而算力的强大与否直接影响到模型训练的速度和质量。因此，可以说算力是AI大模型的核心驱动力。

在过去的几年里，随着深度学习、机器学习等AI技术的广泛应用，各行各业对算力的需求呈现出爆炸式增长。

全球范围内，各国政府和企业都在积极布局AI算力领域。我国政府也通过出台相关政策，如2023年10月，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确了算力发展的目标和方向，并提出了推动算力标准体系建设、提升算力高效运载能力等重点任务。相关政策的出台为我国AI算力的发展提供了有力的政策保障和支持。

根据《2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告》，国内对FP16智能算力需求从2020年75 EFLOPS预计增长到2023年414.3EFLOPS，复合增长率达77%。伴随AI大模型朝着更加海量数据训练、更大参数规模、更广泛智能场景迭代，AI算力需求或将继续保持高速增长。

而针对AI急需要大算力支持的应用，其算力配备部署将是多样化的，根据具体需求进行灵活配置。一般来说，算力中心多会采用以下策略：

GPU和TPU的配置：配备一定数量的GPU和TPU等专用硬件，以满足不同应用场景的需求。这些硬件采用先进的架构和高性能的处理器，以提供更快的计算速度和更高的效率。同时，要充分考虑CPU的部署方式，确保与GPU和TPU的配合协调，以实现整体算力的最优化利用。

可扩展性和灵活性：硬件设施具有高度可扩展性，可以根据需求灵活地扩展或减少算力资源。这样一来，无论是面对大规模数据处理任务还是需要快速响应的实时推理任务，算力中心都能够提供相应的支持。

定制化服务：为满足不同客户的特定需求，会参考其应用场景和工作负载特征，根据客户具体需求和预算限制，定制化配置算力资源。包括选择适合的硬件设备类型、规格和数量，以及优化网络和存储配置，以确保系统能够提供最佳的性能和效率。

云端股份是中国较早的新基建IDC服务商之一，多年来深耕细作，积累了十余年的网络和算力调度服务经验。通过以华东区域为核心，覆盖华南、华中和华北等重点区域，在全国范围内打造有规模优势及市场地位的优质算力中心。

目前运营中的算力中心已接入带宽总量超过10000G资源，并覆盖了电信、联通、移动、广电、铁通、长宽等多家服务商，以及BGP多线算力中心。

目前在建的上海智慧岛大数据云计算中心也已在今年1月顺利封顶，云端南通云算力中心也将投产使用，这两大算力中心与运营多年的江苏常州数据港算力中心一同，共同构成了长三角区域算力调度的关键基础设施，将承载数据存储、分析和处理等核心任务。

不仅能满足长三角及全国区域多种业务模式需求下的算力服务，而且配备专业运维团队，为客户提供算力运维现场支撑，为客户业务的稳定高效运行保驾护航，为AI应用的深入探索提供坚实的算力支撑。

人工智能（AI）技术的迅猛发展已经改变了我们生活的方方面面。从语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融预测，AI的应用已经渗透到了各行各业。未来，不仅大模型将在参数、应用场景、精准度层面不断提升，所需要的算力规模也将继续呈现指数级的增长。云端股份将一如既往，在发展潮流中，专注于为客户提供优质且专业的产品及服务。