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一场贯穿AI与算力全景生态的“数字开物·奇点π对”亮相2025服贸会!

admin4个月前 (09-22)上海厂房招商101

  9月13日上午,以“元生有AI万物盛开”为主题的2025年服贸会“数字开物·奇点π对”主题沙龙活动中国信通院人工智能研究所、来画科技、思必驰、浩云长盛、优刻得、曙光数创、ByteBridge、沨呵智慧、算力自由等业内专家与贯穿AI与算力全景生态的优秀企业代表出席活动并做精彩分享。

  活动现场,与会嘉宾共同探讨了大模型技术的演进趋势、包括AI陪伴、AI办公等AI应用的落地实践,以及智算中心的基础设施创新、智算中心的热管理革命、GPU集群的精益化管理、服务于中小创业者的AI算力云发展现状以及AI浪潮下全产业链的协同发展路径等前沿议题。本场活动由中国国际服务贸易交易会、2025年服贸会ICT展指导,首都会展集团、数字开物主办,科智传媒承办。

  前瞻洞察:大模型技术持续演进,Agent应用进入规模落地阶段

  在主旨演讲环节,中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任曹峰带来题为《大模型技术和应用发展现状及趋势》的分享。

  曹峰表示,大模型已成为人工智能发展的核心方向,其能力在过去数年飞速提升。他阐述了产业面临的关键转变:一方面,随着公开数据即将耗尽,数据重心需转向私域及专业领域;另一方面,为满足日益增长的应用需求,算力焦点正从模型训练大规模转向推理部署。

  曹峰表示,智能体正成为大模型的核心应用模式,他介绍了智能体领域有三类活跃的产品创新,一是通用的智能体开发平台,二是通用的智能体应用,三是面向特定任务的专用智能体。此外,智能体的商业落地呈现出研发与营销服务端强、中间生产制造环节弱的“微笑曲线”形态,智能体有望成为未来智能时代的“核心原子细胞”。

  此外,他认为企业在落地大模型时面临着高投入成本、效果不确定性和技术栈复杂等严峻挑战。若想深度使用大模型,必须摒弃零散尝试,采取系统化的工程思维。

  AI场景革命:重塑沟通方式与办公形态

  聚焦AI应用,北京来画科技文化有限公司董事、合伙人白宇进行了《每个人的 AI伙伴,无边界的沟通桥梁》的分享。

  白宇表示,当前AI应用无需执着于自建大模型,利用开源模型结合自身在垂类行业的深厚数据积累,是更高效的实践路径。他介绍道,来画科技致力于打造有温度的AI伙伴与无边界的沟通桥梁。在AI数字人领域,Vinabot通过自研多模态大模型等技术,将虚拟IP与实体陪伴机器人相结合,创造情绪价值。在AI翻译领域,音诺智能InnAIO聚焦AI翻译领域,凭借多年积累的精准语料库,推出了AI翻译机、翻译耳机及无障碍会议室等产品,旨在用AI打破语言边界。通过IP孵化、硬件赋能等商业模式,来画正构建一个可循环的AI数字化生命系统。

  思必驰科技股份有限公司IOT事业部智慧办公产品线北区商务总监苑鹏飞带来《AI浪潮下智能办公新形态》分享。

  苑鹏飞表示,当前,AI的应用正显著提升办公系统的效率。他阐述了思必驰针对智能办公行业的核心技术与方案,公司利用自研的AI语音算法,通过AI降噪等技术实现更清晰真实的会议通话效果。其自研的AI硬件能在保障企业数据安全的前提下,私有化生成会议纪要。其核心产品“AI办公助理”能将会议内容高效转化为结构清晰的纪要,让会议成果清晰落地。思必驰通过整合AI硬件与软件,输出了整体化实施能力,打造了从前端开会到后端纪要生成的闭环管理。

  与“大模型”共舞:聚焦智能算力底座新架构

  聚焦AI算力,广东浩云长盛网络股份有限公司首席增长官赵亮发表主题演讲:《智算中心演变及其趋势分析》。

  赵亮指出,AI大模型正推动服务器硬件形态发生改变,而超节点正驱动智算中心基础设施发生深刻变革。大模型参数指数级增长及向混合专家模型(MOE)等范式转变,使算力发展需突破单节点GPU和CPU内存墙限制,并解决通信带宽延迟不足的通信墙问题。

  为突破通信墙和内存墙瓶颈,业界将全面转向以Scale-up网络架构为核心的“超节点”解决方案。超节点的部署对数据中心有新要求:物理上需更高承重与层高,技术上液冷和高压直流将成为趋势。他认为未来智算中心必须具备高密度、高效率、高弹性和大规模的“四高”特征。此外,他介绍浩云长盛已在京津冀及长三角地区等地布局支持超节点和快速交付的新一代数据中心资源。

  优刻得科技股份有限公司新兴产业事业部销售总监石闯分享了《混合云智算一体化协同,驱动 AIGC高质量落地》。

  石闯先回顾了AIGC行业的演进趋势,他指出,AIGC已从单一工具演变为多模态的基础底座,产业推进正从构想走向真实落地,市场规模与底层算力设施同步高速增长,行业格局也更聚焦于具体应用场景。AIGC的发展也对底层智算中心提出了更高要求,正推动其向着规模化扩张、服务普惠化,以及在PUE指标驱动下的绿色化格局演进。面对这些趋势,石闯表示,优刻得始终坚持规范化建设与高标准运维,打造安全、高效、可靠的智算基础设施,结合云计算的技术积累和服务能力,为客户提供持续稳定的算力支撑与服务保障,从而更好地帮助各行业用户在产业浪潮中实现AIGC的高质量落地。

  沨呵智慧科技(上海)有限公司AI基础架构部智算产品总监丁阔分享《沨呵天邃精益智算平台,充分释放每一张GPU卡的价值》。

  丁阔在演讲中深入剖析了当前智算产业面临的挑战,他指出,产业在智算中心建设和运营中普遍面临严峻的稳定性与投资回报挑战。他认为,大规模训练中硬件故障频发是核心痛点之一,特别是GPU卡、显存和光模块的损坏,严重影响了训练效率和成本。从产业投资角度看,智算中心还面临GPU技术快速迭代导致现有算力贬值、商业回报降低的风险。

  此外,平台框架效率低下、推理资源利用率不足等,也是阻碍算力价值转化的普遍经营难题。对此,他阐述了沨呵智慧的“精益智算”核心理念。他表示,应借鉴先进制造业的精益思想,系统性地解决智算管理的痛点。该理念通过智能调度引擎提升GPU利用率,通过预判式运维和Checkpoint断点续训等技术保障训练稳定性,并通过模型全生命周期管理提供一站式训推服务。

  冷静应对算力热潮:解码AI时代数据中心的冷却技术演进

  曙光数据基础设施创新技术(北京)股份有限公司技术发展部总监黄元峰带来了《超高密度AI大集群液冷关键技术分享》。

  黄元峰博士表示,当前AI产业正向百万卡级超大集群演进,芯片与机柜功率密度呈爆炸式增长,此外,面对严峻的数据中心能耗挑战和国家对PUE的严格限制,传统风冷已无法满足需求,液冷已成为数据中心散热的必然选择。他认为,当前液冷市场中,虽冷板式占主流,但面向未来的超高密度AI集群,相变浸没式液冷是非常具有应用潜力的方案之一。黄博士介绍了曙光全浸没相变液冷技术的四大特点:性能强劲、兼容性好、高密度部署及安全可靠,他阐述了公司在配电方案、冷却液自主研发与成本控制、材料兼容性体系、高效换热以及结构密封等方面的关键技术突破,该技术已在多个国家级先进计算中心成功落地。

  上海瑞技计算机科技有限公司(ByteBridge)数据中心工程总监赵春晓分享《AI时代算力中心热管理革命》。

  赵春晓指出,AI的兴起对算力中心的散热提出了巨大挑战,传统风冷在面对单机柜30千瓦以上的功耗时已显现瓶颈,而液冷技术的优势则日益凸显,液冷成为必然趋势。她阐述了液冷技术的发展历程、不同类型(如直接芯片冷却、浸没式冷却)及其优缺点,她认为从长远看,能够应对更高功率密度的混合式液冷将是未来高性能计算的关键技术方向。此外她表示,可以通过能源的梯级利用,尤其是余热回收技术,不仅能解决AI芯片的高散热问题,还能将算力中心的负担转变为能源枢纽,从而提升整体能源效率。最后,她还分享了ByteBridge在全球范围内成功交付的多个高密度AI系统及液冷项目案例。

  中国企业出海背后:中国AI与算力有哪些“科技狠活儿”?

  在最后的“奇点圆桌π对”环节,一场关于《中国企业出海背后,AI与算力都有哪些“科技狠活儿”?》的深度对话将现场气氛推向高潮。

  本场圆桌由数字开物主理人、IDC圈总编辑郭佳主持,北京来画科技文化有限公司董事、合伙人白宇,广东浩云长盛网络股份有限公司首席增长官赵亮,北京算力自由科技有限公司董事长黄新平,上海瑞技计算机科技有限公司(ByteBridge)数据中心工程总监赵春晓共同参与。

  来画科技董事、合伙人白宇认为,AI陪伴是极具潜力的应用赛道,预计到2030年产业价值将突破千亿美金。他表示,算力是未来的“新基建”,在此之上将衍生出百花齐放的数字产业。

  浩云长盛首席增长官赵亮认为,当前由大模型驱动的AI浪潮是一场没有终点的技术革命。他指出,整个AI产业链,从上层的应用到底层算力基础设施,辐射度高,构成了一种全新的“开辟式创新”。智算产业拥有巨大的带动效应,将催生一个从应用、算力、电力到解决方案的紧耦合生态。

  算力自由董事长黄新平表示,当前应用落地明显滞后于技术发展,这为AI创业者创造了巨大的机会窗口。他预测,未来算力将像水电、WiFi一样,成为无感、便捷且不可或缺的社会基础设施,其公司的目标就是通过灵活的算力服务,降低创新门槛,激发开发者热情。

  ByteBridge数据中心工程总监赵春晓指出,在企业出海的实际项目部署中,液冷技术的全球化交付面临着几大核心挑战:一是缺乏统一的国际标准;二是技术新、难度高,尤其对运维能力要求严苛;三是具备多语言、跨文化背景的专业人才短缺。尽管如此,液冷技术仍处在高速增长期。她介绍了公司已在海外市场提出的“冷却即服务”新模式,并认为未来会催生混合液冷模式。

  本次活动为业界搭建了一个贯穿AI与算力全景生态的交流平台,凝聚了产业共识。我们正处在一个由技术奇点驱动产业变革的临界点,展望未来,AI与算力的协同发展正成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎。

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