AI计算基础设施商业模式及未来展望分析

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《新一代AI计算基础设施白皮书》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

1.AI 计算基础设施商业模式简析

人工智能需要的计算资源昂贵,伴随着AR\VR、元宇宙、全息视频等 To C 应用的繁荣，AI 计算基础设施的应用需求也逐步从B端走向 C 端。因此,电信运营商作为数字信息基础设施运营服务的国家队，在构建 AI 计算基础设施时，需要集约化建设、服务化供给，针对B端以及 C 端用户分别提供差异化的商业供给模式，为不同的AI 应用提供高精度与低精度、通用与专用的计算服务能力。在进行AI 计算中心的规划时也应深入考虑当地区域的产业发展需求，匹配契合度更高的 AI 计算资源供给模式，方可打造高质量、可持续发展的AI 计算基础设施产业体系。

在国内产业链，可以对外提供 AI 计算服务的公司已不在少数，但是不同品牌的 AI 计算平台之间也存在差异化的能力与优势，因此电信运营商在构建新一代 AI 计算基础设施商业平台时，一是可以发挥云网深度融合的优势，自建自营全国跨域的AI 计算基础设施，直接面向 To C 或者 To B 用户提供 AI 计算服务。电信运营商可以提供分时、分区域的 AI 基础设施资源服务为不同地域、不用类型的C端、B 端 AI 应用需求提供服务，从而降低了运营成本和能耗。另一方面，电信运营商也可以以“搭台唱戏”的角色汇聚其他的AI 计算服务商的能力，与其他 AI 科技企业一同构建联合运营的商业模式，为客服提供 AI 计算服务。

2.展望未来

为面向未来大模型快速发展带来的潜在算力需求，运营商应该积极承担建设新型 AI 计算基础设施，在算力侧、平台侧、模型侧、应用侧进行全方位一体的布局，为用户提供低门槛、高性能的AI 模型研发与应用能力。

在算力侧，整合已有的分散资源，进一步引入新的信创AI 芯片，逐步向“通用算力+智能算力+超算算力”的异构模式发展，适度超前构建超大规模、超高带宽、超低时延组网的算力集群，满足AI 训练、AI 推理等大规模计算需求。

在平台侧，聚焦异构并行计算技术，从硬件、软件、软硬协同等层面进行多方优化，对下完成高效、便捷的异构算力管理，对上提供弹性、可靠的计算业务资源调度能力，实现模型构建、分布式训练、部署开发全流程的支持。

在模型侧，自主掌控大模型的关键技术，构建电信特色大模型及及行业领域大模型，对内集约化赋能各专业线规模化的降本提质增效，对外为千行百业的客户提供先进的 AI 落地方案和能力。

在应用侧提供可视化的友好操作界面，降低模型研发和应用的门槛，便于用户聚焦垂直领域的业务逻辑和数据，通过预置的API、模块化代码等资源实现个性化 AI 应用。

同时运营商应构建开放合作生态，汇聚行业领先企业的力量，创新算法赋能服务的模式，基于新型 AI 计算基础设施提供弹性的智能算力、便捷的建模工具、多样的模型训练和推理服务、丰富的算法应用，满足内外部人工智能业务的规模应用发展需求。

人工智能是引领未来的战略性技术，是全球新一轮信息产业发展和产业竞争的核心驱动力，人工智能全面创新发展也对ICT基础设施提出了新的需求。电信运营商作为数字信息基础设施运营服务的国家队，大力发展新型的 AI 计算基础设施可以有效推动技术资源向创新领域集聚，助力实现智能产业化与产业智能化协同并进。因此，电信运营商需要在构建新一代 AI 计算基础设施方面找到着力点，联合产业链各方一同攻关当前 AI 计算基础设施中的技术难点，实现科技创新的自立自强。借助 AI 计算基础设施的核心支撑，通过人工智能人才带来创新力量，培育规模化的 AI 应用市场，推动我国成为人工智能的超级大国。