新一代人工智能技術正步入跨越式發展新階段，成為引領現代產業變革的 核心力量，大力發展通用人工智能已經成為全球潮流。 2024 年中國政府工 作報告中提出 「開展‘人工智能 + ’行動，打造具有國際競爭力的數碼產業 集群」，既順應全球人工智能發展趨勢，也反映了未來中國產業升級的現實 需求，開啟了人工智能技術在各行各業廣泛套用的新篇章。
「 人工智能 + 」上升為國家戰略行動，人工智能從推動各行業提質增效的技 術手段，升級為支撐經濟社會數智化轉型升級不可或缺的基礎設施和核心 能力。中國持續加強頂層設計，加快形成以人工智能為引擎的新質生產力。
隨著人工智能套用和產業發展進入加速期，公共雲成為推動全球經濟增長 和提升社會發展質素的關鍵驅動力。透過提供可延伸、靈活且經濟實惠的計 算資源，公共雲成為連線不同行業、不同規模企業協同創新的橋梁，為各行 各業提供了轉型升級的新機遇，能夠助推創新能力的整體提升，促進經濟多 元化、可持續發展。
本報告 【2024人工智能+時代公共雲發展模式與路徑研究報告】（pdf來源【幻影智庫】） 闡述了公共雲的概念內涵及其對未來經濟社會發展的重要意義，在 分析中國公共雲當前發展態勢與面臨問題的基礎上，提出了「人工智能 + 」 時代公共雲發展的典型模式、模式要求、技術服務架構和健康長效發展路徑， 以期為相關從業者提供指導和參考。
公共雲為大模型套用提供「 AI+ 雲」的服務方式。 智能時代雲端運算技術體系 加速演進，從單點技術競爭升級為芯片、網絡、計算、模型全體系技術綜合 能力的競爭。公共雲巨頭為新一代人工智能技術進步提供了強大支撐。以 OpenAI 和微軟 Azure 的合作為例，微軟提供裝備了上萬塊輝達 p00 GPU 和超過 20 萬核 CPU 的超級計算系統，用於支持 ChatGPT 大模型 訓練和線上服務。在公共雲上部署大模型，不僅能讓使用者更加及時地獲取到 大模型的最新功能和套用，還能透過其 PaaS 層和 SaaS 層為使用者提供極 為豐富的工具、元件和套用，從而支撐千行百業智能化套用。截至 2023 年 11 月，已有超過 18000 家組織透過 Azure 接入 OpenAI 大模型服務 。
技術服務架構
「人工智能 + 」時代的公共雲技術服務架構包括 IaaS 、 PaaS 、 MaaS 、 SaaS 四層。
1、以融合算力設施為支點的 IaaS
人工智能的快速發展引爆算力需求，公共雲透過虛擬化技術將計算、儲存、 網絡等基礎設施資源進行高效聚合，對外輸出融合異構算力服務，能遮蔽底 層復雜硬件、開源框架的技術細節，相容 X86 、 GPU 、 ARM 等多種芯片類 型伺服器，是破解中國當前 AI 算力瓶頸的最優路徑，也是實作 AI 大模型 大規模商業化的必由之路。
公共雲 IaaS 底層由模組化的 IDC 硬件設施和通用計算設施構成，透過雲 作業系統將多元算力資源、網絡通訊資源和分布式儲存資源等進行排程優 化，讓使用者能夠根據業務需求動態調整計算資源的數量和配置，以滿足不同 的業務負載需求，並提供數據安全、身份安全等基礎設施安全服務。在算力 整合方面，透過聚合 CPU 、 DSP 、 GPU 、 DCU 、 PPU 、 ASIC 、 FPGA 等 多種計算單元來提升計算效能，面向 AI 套用提供高效訓練和精準推理能力， 並支持算力資源的大規模部署和彈性擴容；在網絡通訊方面，支持高速 RDMA （ Remote Direct Memory Access ，遠端直接記憶體存取）鏈路服 務，實作零拷貝數據傳輸和智能網絡監控管理，減少算力芯片負擔的同時顯 著提高通訊效能和效率；在分布式儲存方面，針對不同套用場景提供塊儲存、 物件儲存等高效能分布式服務。
2、以 AI 工程化工具為重點的 PaaS
在 PaaS 層，公共雲服務可以為使用者提供統一的套用研發、測試、運維工 具和服務，同時面向人工智能開發需求，提供高質素智算服務和機器學習框 架，輸出一站式 AI 開發能力。 PaaS 層使使用者無需在本地構建和維護平台 就可以擁有面向 AI 的工程化能力，在提升靈活性和效率的同時極大降低了 開發成本。
PaaS 層的主要包括通用雲產品與服務、大數據開發與治理服務和人工智能 平台與服務。面向通用的雲服務需求，為使用者提供容器服務、數據庫、操作 系統、網絡與 CDN 和各種中介軟體，使使用者無需關註底層硬件、系統軟件和 器材運維管理，專心開發應用程式，簡化開發操作。面向人工智能演算法模型 訓練對海量數據的需求，提供規模化數據采集、清洗、儲存、分析、治理等 功能，實作高效的大數據開發與治理。面向人工智能開發與訓練需求，提供 場景化低程式碼開發工具、數據標註、特征提取、視覺化建模、分布式訓練、 機器學習框架、 AI 運維管理等工具，利用海量彈性的雲上算力資源，支撐 人工智能模型訓練任務的快速開展。
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