青云QingCloud林源：CEO眼中的下个“AI十年”
青云科技CEO林源在AI算力发布会上，分享了在 AI 新纪元来临之际，青云科技将提供哪些能力来支撑澎湃算力。
大家可以清楚看到，AIGC 投入在企业数字化 IT 基础设施的占比，正在逐年快速新增。随着 AIGC 投入的预期不停加速，企业客户对于 AI 算力的需求也是逐年快速增长的。这是一个不可阻挡的 AI 趋势。
AI 以及大模型生产工具则带来了更多变革。在过去 10年，算力更多的是以支撑移动互联网和企业数字化的应用为主。企业应用的核心还是以 CPU 为主，并且更多的是延迟敏感的。当时很多数据中心以及以 CPU 为主的算力中心，都部署在沿海经济发达的城市。
过去 10年，我们的应用主要是由传统应用与云原生应用组成。AI 和大模型作为分水岭，在未来 10年，应用、需求及其底层架构也会发生很大的变化。未来应该是以人工智能和数字化转型为主，新型的业务形态和过去不一样，会以 GPU 为主，并且会涉及到训练与推理，既有成本敏感型，又有延迟敏感型，整个算力中心的部署是分散的。
算力需要支持传统应用、支持云原生应用之外，还要支持未来要快速增长的 AI 应用。在 AI 的趋势下，更多的情况发生了变化，IT 要解决的问题是非常多的。专注于当下的阶段来看，关键挑战问题是什么呢？
AI 包括算力、算法和数据。现阶段是算力的建设阶段，智算中心如雨后春笋般，在各个地方如火如荼地建设过程中。当这些智算中心建设后，如何运营变成大家面临的关键挑战问题。展开来看：
智算中心的投资是非常巨大的。既然投资是巨大的，如何将原有的投资进行变现、如何盈利，就变成一个压力更大的事情。这取决于成本与收益。成本是智算中心的运营效率，收益是智算中心的平台能力能否支撑各类客户的业务。
中长期的运营是更为专业、更为复杂的问题。现在智算中心的建设参与者是非常多样化的，有当地的政府、集成商、央企、AI 类公司、GPU 厂商等，这样一来，建设是分散的，投资和建设者的运营能力是参差不齐的。
从最关键的因素——支撑应用的角度出发，包括传统应用、AI 应用和云原生应用，应用多样化的支持与否决定运营的效率以及未来可承接业务的承载能力。
很多挑战性的的问题是需要在运营阶段解决的。比如设计和规划如何考量？我们肯定不能是单一的算力，必须有能够支持超算、智算、云计算等多元算力为一体的统一调度平台，能够支撑多元化的应用，这也需要有高效底层架构来支持，并且必须是高效、可运营、可运维的一个平台。
应对智算中心的投资者和建设者面前的这一大挑战，青云科技的答案是一个软件产品——青云AI智算平台，既是智算中心运营者的关键工具，又可以帮助运营者建立从建设到运营的闭环。
我简单列举几个差异化的亮点：
一、多元算力。因为需要支撑各类的应用，包括企业类应用、科研类应用、智慧城市类应用、传统应用等等，所以青云 AI 算力调度平台支持多元的算力。
二、在同一套平台下统一运维、运营。青云 AI智算平台向下兼容和对接不同的硬件、不同的 CPU、不同的 GPU，向上支撑各类应用。不仅如此，青云 AI智算平台还具备超大规模的部署和运营的能力，并且有非常成功的运营经验和成功的案例。
这是我们本次第一个发布的软件产品——青云 AI智算平台，面向的是智算中心的运营者。
再换另一个角度，从最终客户角度看看他们需要一个什么样的 AI 算力，这就是我们本次第二个正式发布的服务——青云 AI 算力云服务。最终客户的需求是复杂的：
1.从训练到数据清洗再到推理。
2.从传统应用到云原生应用，再到 AI 应用。
3.开发、测试、上线、运行等应用生命周期的支撑。
4.兼顾成本敏感和延迟敏感，兼顾私有和公有。
从生态链供应商的角度而言，大家又各不相同，但又彼此需要形成合力。
1.在整个智算中心的周期阶段有投资者、建设者、运营者。
2.机房的建设、硬件供应、芯片层、调度层、驱动层、模型层、应用层，各有不同的供应商。
3.每一层的供应商都是非常专业的，都需要投入长期的时间积累，以及巨大的人力和资金的投入。
所以青云认为 AI 算力云服务应该是一个开放的生态同盟，这里有三个关键词：
第一个关键词：生态。因为客户需要的是一个完整的解决方案，所以一家的能力是不行的，它需要一个生态的能力做聚集。
第二个关键词：开放。因为每一个参与者非常聚焦、非常专业，参与者与参与者之间是彼此需要以及彼此开放的。
第三个关键词：同盟。这一点很重要，整个 AI 算力云应该是非常长周期的事情，这里我们的生态合作伙伴应该是一个同盟，必须志同道合，长期共赢。
用一句话总结：青云希望通过一个开放的、成熟的、可运营的 AI 算力调度平台，以自营、合营以及支持第三方运营等多种方式，与我们的生态同盟一起共建“AI Cloud”。
