新一代人工智能技术正步入跨越式发展新阶段，成为引领现代产业变革的 核心力量，大力发展通用人工智能已经成为全球潮流。 2024 年我国政府工 作报告中提出 「开展‘人工智能 + ’行动，打造具有国际竞争力的数字产业 集群」，既顺应全球人工智能发展趋势，也反映了未来中国产业升级的现实 需求，开启了人工智能技术在各行各业广泛应用的新篇章。
「 人工智能 + 」上升为国家战略行动，人工智能从推动各行业提质增效的技 术手段，升级为支撑经济社会数智化转型升级不可或缺的基础设施和核心 能力。我国持续加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。
随着人工智能应用和产业发展进入加速期，公共云成为推动全球经济增长 和提升社会发展质量的关键驱动力。通过提供可扩展、灵活且经济实惠的计 算资源，公共云成为连接不同行业、不同规模企业协同创新的桥梁，为各行 各业提供了转型升级的新机遇，能够助推创新能力的整体提升，促进经济多 元化、可持续发展。
本报告 【2024人工智能+时代公共云发展模式与路径研究报告】（pdf来源【幻影智库】） 阐述了公共云的概念内涵及其对未来经济社会发展的重要意义，在 分析我国公共云当前发展态势与面临问题的基础上，提出了「人工智能 + 」 时代公共云发展的典型模式、模式要求、技术服务架构和健康长效发展路径， 以期为相关从业者提供指导和参考。
公共云为大模型应用提供「 AI+ 云」的服务方式。 智能时代云计算技术体系 加速演进，从单点技术竞争升级为芯片、网络、计算、模型全体系技术综合 能力的竞争。公共云巨头为新一代人工智能技术进步提供了强大支撑。以 OpenAI 和微软 Azure 的合作为例，微软提供装备了上万块英伟达 p00 GPU 和超过 20 万核 CPU 的超级计算系统，用于支持 ChatGPT 大模型 训练和在线服务。在公共云上部署大模型，不仅能让用户更加及时地获取到 大模型的最新功能和应用，还能通过其 PaaS 层和 SaaS 层为用户提供极 为丰富的工具、组件和应用，从而支撑千行百业智能化应用。截至 2023 年 11 月，已有超过 18000 家组织通过 Azure 接入 OpenAI 大模型服务 。
技术服务架构
「人工智能 + 」时代的公共云技术服务架构包括 IaaS 、 PaaS 、 MaaS 、 SaaS 四层。
1、以融合算力设施为支点的 IaaS
人工智能的快速发展引爆算力需求，公共云通过虚拟化技术将计算、存储、 网络等基础设施资源进行高效聚合，对外输出融合异构算力服务，能屏蔽底 层复杂硬件、开源框架的技术细节，兼容 X86 、 GPU 、 ARM 等多种芯片类 型服务器，是破解我国当前 AI 算力瓶颈的最优路径，也是实现 AI 大模型 大规模商业化的必由之路。
公共云 IaaS 底层由模块化的 IDC 硬件设施和通用计算设施构成，通过云 操作系统将多元算力资源、网络通信资源和分布式存储资源等进行调度优 化，让用户能够根据业务需求动态调整计算资源的数量和配置，以满足不同 的业务负载需求，并提供数据安全、身份安全等基础设施安全服务。在算力 集成方面，通过聚合 CPU 、 DSP 、 GPU 、 DCU 、 PPU 、 ASIC 、 FPGA 等 多种计算单元来提升计算性能，面向 AI 应用提供高效训练和精准推理能力， 并支持算力资源的大规模部署和弹性扩容；在网络通信方面，支持高速 RDMA （ Remote Direct Memory Access ，远程直接内存访问）链路服 务，实现零拷贝数据传输和智能网络监控管理，减少算力芯片负担的同时显 著提高通信性能和效率；在分布式存储方面，针对不同应用场景提供块存储、 对象存储等高性能分布式服务。
2、以 AI 工程化工具为重点的 PaaS
在 PaaS 层，公共云服务可以为用户提供统一的应用研发、测试、运维工 具和服务，同时面向人工智能开发需求，提供高质量智算服务和机器学习框 架，输出一站式 AI 开发能力。 PaaS 层使用户无需在本地构建和维护平台 就可以拥有面向 AI 的工程化能力，在提升灵活性和效率的同时极大降低了 开发成本。
PaaS 层的主要包括通用云产品与服务、大数据开发与治理服务和人工智能 平台与服务。面向通用的云服务需求，为用户提供容器服务、数据库、操作 系统、网络与 CDN 和各种中间件，使用户无需关注底层硬件、系统软件和 设备运维管理，专心开发应用程序，简化开发操作。面向人工智能算法模型 训练对海量数据的需求，提供规模化数据采集、清洗、存储、分析、治理等 功能，实现高效的大数据开发与治理。面向人工智能开发与训练需求，提供 场景化低代码开发工具、数据标注、特征提取、可视化建模、分布式训练、 机器学习框架、 AI 运维管理等工具，利用海量弹性的云上算力资源，支撑 人工智能模型训练任务的快速开展。
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