中阐述了AI将给应用和算力带来的变化，他认为“AI领域一定会出现巨头，但不是一家
每一次科学技术创新都给生产生活方式带来变革，正如移动互联网开启万物互联，云计算让企业IT迁徙上云，每一次科学技术创新都给生产生活方式带来变革。得益于AI高效的生产力与简单的交互方式，青云科技总裁林源认为，新一波AI浪潮在带来生产力变革的同时，还将带来商业模式、应用门槛、底层架构等众多变革，产生大量新市场机会。
他表示，相较于过去十年，AI驱动应用呈现四大变化：首先，移动互联网、数字化的服务应用场景，转变为所有应用都要拥抱AI或被AI改造，企业数智化取代数字化；第二，从以CPU为核心变为以GPU为核心驱动应用的创新，“未来的时代一定是一个以GPU为核心的时代”；第三，由于AI训练成本极高，未来AI应用由延迟敏感型转变为以成本敏感型为主，对应的算力将从延迟低的东部沿海，向价格更便宜的西部地区发展，未来算力分布更加分散；第四，支撑的应用类型变化，由传统应用和云原生应用，转变为云原生应用+AI应用，客户业务更复杂，业态更丰富，对技术和平台的挑战越来越多。
过去半年中，随着大模型产品的爆发，AI带来的变革已经逐渐凸显，其中作为AI应用承载的算力格局变化尤为明显。
中国信通院发布的《中国综合算力指数（2023年）》显示，截至2023年6月底，我国算力总规模达到197EFLOPS，其中智能算力规模占整体算力规模的比例提高到25.4%，智能算力规模同比增长达45%，比算力规模整体增速高15个百分点。
AI热潮下，众多智算中心项目如雨后春笋般落地开工，国家信息中心与有关部门联合发布的《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心。
在建设如火如荼的同时，智算中心也存在隐忧。林源指出，当前智算中心面临多方面挑战。
对于智算中心的主要建设者地方政府、国资央企和地方AI集成商来说，首要挑战是成本和技术。智算中心投资巨大，一台最新的NVIDIA的服务器就要两百万，未来能否收回成本以及盈利，取决于运营效率与平台能力，前者减少相关成本，后者决定能卖给多少客户。而相比于投资与建设，智算中心的运营更专业复杂，目前各中心运营能力参差不齐，难以应对。
他直言：“行业内大家对于智算中心要怎么建？建成什么样？未来要支撑什么业务？并没有想的很透彻。”因此造成了有智算功能的某计算中心建成后，由于只支持特定GPU，所以缺乏客户，运营不起来的情况。
新一波AI热潮下，智能算力规模将迎来更加快速的增长，智算中心如何设计规划，实现兼顾AI应用、云原生应用与传统应用需求，支持异构CPU/GPU，高效运营达到盈利？
青云AI算力调度平台是包括智算中心在内的算力中心建设的新模式，让算力中心像管理本地资源一样管理AI基础设施，实现多元算力统一调度、智能化算力管理，支持大模型训练场景，提供多种AIGC模型的一站式交付平台，支撑行业应用计算、高性能计算、AI计算等多种应用模式。
青云AI算力调度平台具备九大关键能力：多区多业务资源整合、混合组网、容器推理服务平台、分布式调度与管理、算法开发支持、模型仓库（MaaS）、AI训练平台、灵活调度、高速并行存储。
相较于市面上其他算力调度产品，苗慧表示，青云AI算力调度平台在资源灵活调度方面更具优势。
原因在于，青云针对大规模计算集群研发了更优化的调度算法，所有节点、服务器和存储设备都有路径标签，通过算法计算最短链路，尽可能调度同一个交换机内的两个节点，减少数据的传输损耗。此外，青云在应用环境上使用K8s和Slurm两种调度平台同时为客户服务，能轻松实现提交分布式计算任务时，相关卡、CPU、进程等调度信息都能立刻获取到，在颗粒度和运维传统机器等方面也有更多优化。多措并举，实现更好的算力调度，更好的资源利用。
“青云AI算力调度平台的服务对象是现在和未来投入智算中心建设的企业，算力中心现在的投资者和未来的运营者。”
据林源介绍，青云AI算力调度平台正式对外发布前，已经在国家超级计算济南中心（以下简称“济南超算”）应用，取得了良好效果。
济南超算拥有超1000P算力，300P存储，是一个多元异构算力中心，包括HPC、智算和以CPU为主的云计算，既有NVIDIA GPU，也考虑到国产化兼容，拥有一部分国产GPU。自3年前起，济南超算的整个调度平台由青云科技独家供应，运营至今，平稳支撑济南超算来自高校的传统科学计算、政务云和企业数字化应用上云、智慧城市、AI等多类客户群体业务，助力济南超算提高算力资源利用，目前已经实现盈利。
用林源的话说，济南超算案例说明“青云AI算力调度平台具备所说的能力，我们干过，而且干成了。”
从对话的ChatGPT到生成照片的妙鸭相机，AI已经在多个领域展现了惊人的生产力与创造力，新一波AI大潮席卷而来，模型迭代迅速，智能算力建设与应用落地加速，企业如何抓住市场新机遇，踏浪向前？
面对AI带来的一系列变革，青云希望能够通过开放的、成熟的、可运营的AI算力调度平台，通过自营、合营乃至支撑第三方运营的方式，与生态同盟一起贡献“AI Cloud”，共同前行。
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