作為國家“東數(shù)西算”工程的粵港澳大灣區(qū)樞紐節(jié)點(diǎn)，韶關(guān)算力集群的發(fā)展模式備受關(guān)注。6月13日，第四屆粵港澳大灣區(qū)（廣東）算力產(chǎn)業(yè)大會暨第三屆中國算力網(wǎng)大會在韶關(guān)舉行，會后，鵬城實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)智能研究所副所長、韶關(guān)市數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)研究院院長相洋接受了IDC圈的專訪，他圍繞韶關(guān)算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述和分析，闡明了韶關(guān)如何依托自身條件，構(gòu)建面向應(yīng)用、錯位發(fā)展的核心競爭力。

      速度定義算力服務(wù)新體驗(yàn)

首先相洋對大會上被頻繁提及的“毫秒級時延圈”進(jìn)行了進(jìn)一步說明，信號通過光纖的傳播速度決定了時延，而時延是衡量算力服務(wù)效率的核心指標(biāo)之一。他解釋道：“一秒等于1000毫秒，人的眨眼時間約100毫秒，1毫秒是非?？斓乃俣取?rdquo;

在此基礎(chǔ)上，韶關(guān)正在構(gòu)建的多層次高速算力時延圈，是為不同服務(wù)范圍設(shè)定的具體標(biāo)準(zhǔn)：1毫秒覆蓋韶關(guān)市區(qū)，3毫秒覆蓋大灣區(qū)，10毫秒覆蓋廣東省內(nèi)。相洋指出，這一布局的根本目的在于提升應(yīng)用效能與用戶體驗(yàn)。“無論是大模型應(yīng)用，還是未來的工業(yè)軟件，低時延是保障其交互流暢與高效響應(yīng)的前提。這是韶關(guān)算力服務(wù)建設(shè)的一個重點(diǎn)。”

韶關(guān)“上中下游”產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢 

至于韶關(guān)發(fā)展算力產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢，相洋從產(chǎn)業(yè)鏈的上、中、下游三個層面進(jìn)行了清晰的闡述。

他認(rèn)為，韶關(guān)的上游優(yōu)勢根植于其深厚的工業(yè)歷史。“韶關(guān)本就是一座重工業(yè)城市，從‘一五’時期的飛機(jī)、農(nóng)用器械制造，到后來的韶鋼、韶冶，這些傳統(tǒng)工業(yè)制造能力為算力上游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如服務(wù)器生產(chǎn)制造等，奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。”

中游的承載能力則得益于國家戰(zhàn)略的東風(fēng)。2022年，韶關(guān)獲批成為粵港澳大灣區(qū)國家樞紐集群節(jié)點(diǎn)，這是其發(fā)展的關(guān)鍵契機(jī)。相洋補(bǔ)充道：“除此之外，韶關(guān)年平均溫度較低、水資源豐富等自然稟賦，也為數(shù)據(jù)中心這一高耗能產(chǎn)業(yè)的綠色、低成本運(yùn)營創(chuàng)造了極佳的便利條件。”

而在下游的應(yīng)用賦能層面，韶關(guān)的地理位置成為其核心優(yōu)勢。相洋表示，瀕臨整個大灣區(qū)的腹地，意味著韶關(guān)可以將上游和中游形成的算力與存力能力，高效、便捷地賦能給廣州、深圳、東莞等地的AI和新興科技產(chǎn)業(yè)。從這三個層面綜合來看，韶關(guān)具備了非常強(qiáng)的優(yōu)勢。

政策、平臺與智庫協(xié)同發(fā)力 

針對企業(yè)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期可能遇到的資金困境等現(xiàn)實(shí)問題，相洋從業(yè)內(nèi)觀察者的角度，點(diǎn)明了政府在政策層面的多維度支持。“據(jù)我了解，政府提供了包括‘三免兩減半’的場地租賃優(yōu)惠、針對算力建設(shè)和算力使用的補(bǔ)貼，以及‘店小二’式的一站式幫辦服務(wù)。”

談到大會上線的“兩個平臺、一個中心”，他透露，粵港澳大灣區(qū)公共算力服務(wù)平臺的技術(shù)內(nèi)核正是在鵬城實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)支撐下完成的，算力調(diào)度的目標(biāo)是將分散的算力資源納管成網(wǎng)，在需要時進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，以支持大模型訓(xùn)練等大規(guī)模計算任務(wù)，形成集聚效應(yīng)。

對于省級先進(jìn)存力中心，他認(rèn)為其具備雙重價值：一是為政府和企業(yè)提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)災(zāi)備能力，二是促進(jìn)數(shù)據(jù)價值的釋放。“目前國家和地方都在推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)要素化?；浉郯拇鬄硡^(qū)公共算力服務(wù)平臺與省級先進(jìn)存力中心結(jié)合，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度挖掘、發(fā)揮其潛在價值的基礎(chǔ)設(shè)施，而韶關(guān)市數(shù)據(jù)匯聚治理和隱私計算平臺則是保障數(shù)據(jù)要素流通安全的重要鑰匙。

應(yīng)用驅(qū)動下的“換道超車”

相洋觀察到，算力產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一場由下游應(yīng)用反向驅(qū)動的深刻變革。過去“先建后找應(yīng)用”的供給導(dǎo)向模式，正在被“應(yīng)用定義算力”的市場導(dǎo)向模式所取代。這一趨勢的具體表現(xiàn)是，AI原生應(yīng)用、行業(yè)大模型等下游場景的爆發(fā)，正在重新定義對算力的需求。

他進(jìn)一步解釋道：“由應(yīng)用來決定中游該建多少算力、上游該生產(chǎn)多少服務(wù)器，這是一個更科學(xué)、合理的路徑，可以有效避免資源空置。”他以常見的機(jī)器狗為例來說明這種“云邊端”協(xié)同的算力需求：終端芯片處理實(shí)時識別，采集的數(shù)據(jù)回傳至云端算力中心，用于模型的持續(xù)迭代。這正是下游真實(shí)應(yīng)用對算力提出的具體要求。

在這一趨勢下，面對廣州、深圳等已有眾多算力中心的市場格局，韶關(guān)如何定位？相洋提出了“換道超車”的策略。“這或許不應(yīng)稱為彎道超車，而是換道。”他認(rèn)為，韶關(guān)的新路徑體現(xiàn)在：

1.  整合外部智力資源：在起步階段，韶關(guān)就與鵬城實(shí)驗(yàn)室、中國信通院等專業(yè)機(jī)構(gòu)合作，這使其能及時把握技術(shù)與市場的前沿動向。

2.  抓住技術(shù)迭代窗口：當(dāng)前AI芯片、大模型技術(shù)迭代迅速，過去的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)參考價值有限。“這為新進(jìn)入者提供了機(jī)會。對新技術(shù)嗅覺敏感，并勇于嘗試，就有可能在新的賽道上快速發(fā)展。”

韶關(guān)在全國算力網(wǎng)絡(luò)中的差異化定位

面對大模型發(fā)展面臨的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。相洋從業(yè)內(nèi)角度分析，大模型分為“基座模型”和“行業(yè)模型”。他指出，基座模型的訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)，所謂‘讀書破萬卷’，中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累不足是一個客觀存在的問題。而行業(yè)模型在基座之上進(jìn)行微調(diào)，同樣需要大量特定領(lǐng)域的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

如何緩解“數(shù)據(jù)饑渴”？相洋提到了“仿真數(shù)據(jù)”這一新興方式，即利用大模型生成的數(shù)據(jù)在一定程度上進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充，不過這種方式也伴隨著“幻覺”和信息增益有限的風(fēng)險。他認(rèn)為，根本的解決方案仍在于不斷引入新的、高質(zhì)量的真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)，讓模型持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化。因此，與下游應(yīng)用緊密結(jié)合的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)，地位非常重要。對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，則可以通過技術(shù)手段，如利用大模型自身的“置信度”進(jìn)行篩選和構(gòu)建。

最后，在談及韶關(guān)如何超越單純“賣算力”的模式，以及與西部樞紐的比較優(yōu)勢時，相洋闡述了韶關(guān)在全國算力網(wǎng)絡(luò)中的差異化定位，即“西訓(xùn)東推”的分工模式。

相洋進(jìn)一步指出，西部樞紐具備能源成本優(yōu)勢，適合進(jìn)行基座模型的‘預(yù)訓(xùn)練’。而韶關(guān)緊鄰大灣區(qū)市場，應(yīng)用場景豐富，用戶對時延要求高，這里更適合進(jìn)行行業(yè)模型的‘后訓(xùn)練’以及應(yīng)用推理。”他指出，應(yīng)用側(cè)需要快速響應(yīng)，西部節(jié)點(diǎn)過長的物理距離會嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。因此，韶關(guān)的核心價值在于服務(wù)于對時延敏感的行業(yè)模型微調(diào)和各類AI應(yīng)用。

此外，集群化建設(shè)本身也帶來了管理和應(yīng)急響應(yīng)的優(yōu)勢。“在一個城市里能非常便捷地把運(yùn)營商、騰訊、萬國等眾多算力聯(lián)結(jié)起來，形成合力，這在應(yīng)對重大突發(fā)事件時，其高效性是分散布局無法比擬的。”

最后，談及AI發(fā)展的未來趨勢，相洋認(rèn)為通過算法改進(jìn)來降低對算力和數(shù)據(jù)的依賴，將是大勢所趨。這既是出于能源效率的考慮，也是技術(shù)成熟的標(biāo)志。”他用“trade-off”（權(quán)衡）來描述其發(fā)展階段：“現(xiàn)階段，我們可能仍需大量資源訓(xùn)練少數(shù)頂尖模型。但未來，隨著算法能力的提升，同樣的算力可以支撐更多模型和應(yīng)用，服務(wù)于更廣泛的產(chǎn)業(yè)。”