TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Design10.61369/TACS.2025010040ArticleAI 大模型快速发展推动算力供给结构改革https://artdesignp.com/journal/TACS/2/1/10.61369/TACS.2025010040路宇浩,王童,吴琦婕,姚雪冰,徐影2025212025-01-14当前，人工智能发展已进入以大模型为代表智能时代，由于其参数规模大、数据量大等特点，导致传统规模效应下的算力服务已难以满足需求。本文基于人工智能技术发展趋势与大模型的特点，分析了大模型对存储、计算和网络的需求，剖析了当前算力供给所存在的异构算力纳管与适配程度低、算力集约程度和利用率低、算力资源供给缺乏弹性、算力资源配置不合理、算力使用不够便捷等痛点问题。最后提出了大模型背景下的算力供给体系框架建议。算力,算力供给,大模型

[1]Kaplan J, Mccandlish S, Henighan T, et al. Scaling Laws for Neural Language Models[J]. 2020. [2]2024年政府工作报告 .[EB/OL].https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11246/202403/content_6941846.html. [3] 陈晓红，曹廖滢，陈姣龙，等．我国算力发展的需求、电力能耗及绿色低碳转型对策．中国科学院院刊，2024，39(3)：528．539． [4] 中国通信工业协会数据中心委员会 . 中国算力产业高质量发展白皮书（2023年）. [EB/OL].[2023-12-12].https://mp.weixin.qq.com/s/6i3eDS_OG7OAkOyn-q3qew. [5]Brown T B, Mann B, Ryder N, et al.Language Models are Few-Shot Learners[J]. 2020.DOI:10.48550/arXiv.2005.14165. [6] 刘建伟 , 丁熙浩 , 罗雄麟 . 多模态深度学习综述 [J]. 计算机应用研究 ,2020,37(6):1601-1614. [7]AI and compute[EB/OL]. https://openai.com/research/ai-and-compute. [8] 郭凤仙 , 孙耀华 , 彭木根 . 6G 算力网络 : 体系架构与关键技术 [J]. 无线电通信技术 ,2023,49(1):21-30. [9] 陈晓红 , 许冠英 , 徐雪松 , 等 . 我国算力服务体系构建及路径研究 [J]. 中国工程科学 ,2023,25(6):49-60. [10] 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 . 中国算力服务研究报告（2023年）[R].2023.