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ChatGPT“呼唤”海量算力,通信巨头蓄势算力新基建

 1 year ago
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ChatGPT“呼唤”海量算力,通信巨头蓄势算力新基建

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  能通过强大的学习和理解能力实现与人自如对话,并结合上下文内容理解语境,甚至还能完成复杂的论文、代码、图画等内容的创作。这段时间,AI界现象级应用ChatGPT在AIGC(人工智能内容自动生成)方面的出色表现,让市场对相关领域的关注有增无减。

  ChatGPT应用背后可能存在的巨大商业价值,引发了国内一众大厂的竞相追随。近期,百度、阿里、腾讯、字节、美团等纷纷宣布将推出或已经推出了自己的AI机器人产品,以期赶上这趟高速飞驰的人工智能列车。

  如此多巨无霸玩家的加入,自然也带来了关联产业的发展机会。

  算力需求日渐“膨胀”,推动基础设施投资

  由于绝大部分AI产品的核心,都是基于一个或数个复杂的人工智能模型,通过海量数据的分析、运算、训练使其变得更具“智慧”,因此能有效为这些模型提供数据处理支撑的算力基础设施,引发了业界无限的想象空间。

  华鑫证券研报内容显示,仅ChatGPT的总算力消耗约为3640PFdays(即假如每秒计算一千万亿次,需要计算 3640 天),以国内一个投资超30亿、算力500P的数据中心为例,想确保ChatGPT的正常运行,就需要7-8个这样的数据中心同时支撑。

  不少机构认为,随着国内外各大厂AI项目的陆续上马,未来像高性能服务器、光通信、网络、存储、供配电、制冷等构建高效数据中心的设备需求,将迅速提升。

  实际上,早在各式类ChatGPT应用被广泛推向市场之前,算力基础设施的建设就已经开始在数字经济浪潮的推动下蓬勃发展。

  根据《国家数据资源调查报告(2021)》数据,2021年全球数据总产量达67ZB,2019-2021年平均增速超26%。按中国信通院的测算,2021年全球计算设备算力规模达到615EFlops,同比增长44%,至2025年全球算力规模将达到3300EFlops,5年CAGR为52.2%。

  国内对于算力基础设施的建设,近些年也呈现加速推进的态势。

  2022年初,国家“东数西算”工程规划的8大算力枢纽节点和10大数据中心集群开始落地实施;今年2月底,《数字中国建设整体布局规划》颁布,明确数字基础设施和数据资源体系是数字中国“两大基础”,并将其纳入政府绩效考核。

  从国内三大运营商资本支出结构变化上看,以云、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐年增加,证明运营商加码算力基础设施投资正成为趋势。今年初,三大运营商也在各自的年度工作会议中,表达了未来将持续推动算力基础设施建设提速的意愿。

  通信巨头业务延伸,蓄势算力新基建

  算力基础设施在支撑数据处理、挖掘数据价值方面承担着重要“底座”作用,只有基础打扎实了,围绕其开展的各项应用才能繁荣,从而有效帮助行业提质增效,释放人力资源潜能。

  中兴通讯,国内领先的ICT设备及方案提供商,长期深度参与另一数字经济发展“底座”——5G网络的建设工作。2020年,公司宣布了“数字经济筑路者”的战略定位,开始发力从CT设备及方案向IT设备及方案的全面覆盖。

  近日,公司发布2022年度业绩报告。报告内容显示,中兴通讯在保证传统通信业务市场份额的同时,实现了服务器及存储产品的快速增长,全年营收近百亿,同比增长近80%。

  为应对如今越来越高的算力需求,中兴通讯坚持对服务器及存储产品更新迭代。

  今年1月,公司推出了G5 系列服务器新品,其中R6500 G5异构算力服务器引发市场关注。产品内置10-20个异构计算智能加速引擎,可灵活调度各种不同的异构算力资源,实现“CPU+GPU”、“CPU+GPU+DPU”等算力的组合,满足 AI、超算等多样性算力场景需求。

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  除高性能的服务器及存储设备外,在应对数据中心网络规模变大、建设繁复,PUE指标日趋严格等问题上,中兴通讯推出了数据中心核心交换机、预制高功率电力模块、液冷以及AI智能管理等方案和产品,为客户建设“新一代数据中心”提供一站式服务。

  公司推出的ZXR10 5960X与9900X两款可编程交换机设备,均采用先进的硬件架构,具备强扩展性、超大交换容量、低延迟等特点,可为用户提供构建大规模、高弹性,面向云计算虚拟化的数据中心网络解决方案。

  公司的预制高功率电力模块,可有效降低数据中心交付的复杂性,节约占地面积的同时缩短建设周期;液冷方案,可实现芯片级高效散热,有效降低数据中心的PUE值;AI智能管理系统,可实现数据中心全生命周期智能管理,提升运维和运营效率。

  目前,在数据中心领域,中兴通讯不仅实现了国内运营商、国内互联网市场的规模性突破,还成功出海,公司在全球已拥有超过380个数据中心成功案例,累计建设面积约200万平米、机柜部署数量超25万,并斩获50余项国内外大奖。


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