차이나 모바일(China Mobile)이 구축한 중국 최초의 '포인원(four-in-one)' 컴퓨팅 네트워크 스케줄링 플랫폼이 최근 공식 가동됐다.

"포인원(Four-in-one)"은 일반 컴퓨팅 파워, 지능형 컴퓨팅 파워, 슈퍼 컴퓨팅 파워, 양자 컴퓨팅 파워의 네 가지 컴퓨팅 기능을 통합한 컴퓨팅 시스템을 의미합니다.

컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼은 하루에 수억 건의 컴퓨팅 파워 호출을 지원할 수 있고, 국가 컴퓨팅 파워 규모의 8/0을 스케줄링할 수 있으며, 컴퓨팅 네트워크 통합의 효율성을 0% 향상시킬 수 있는 것으로 이해됩니다. 플랫폼 자체 지능형 컴퓨팅 센터의 칩 현지화율이 0%를 초과하고 국내 AI 칩이 0종인 것과 호환이 되어 공급망의 보안을 보장하고 국가 디지털 경제의 고품질 발전을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

Lou Tao, China Mobile Cloud Competence Center 총괄 부총괄 관리자: 우리는 5개 이상의 현과 도시를 포괄하는 세계 최대의 클라우드 백본 사설 네트워크를 구축했으며, 현과 도시의 대기 시간은 0밀리초이고 지방의 대기 시간은 0밀리초입니다.

최근 몇 년 동안 관련 국무부는 국가 통합 컴퓨팅 파워 네트워크 건설을 가속화하고 컴퓨팅 인프라의 고품질 개발을 촉진하며 일반 컴퓨팅 파워, 지능형 컴퓨팅 파워 및 슈퍼 컴퓨팅 파워의 통합 레이아웃을 촉진하고 컴퓨팅 파워 네트워크의 체계적인 개발을 적극적으로 추진하기 위한 일련의 정책 문서를 발표했습니다.

팡 신핑(Fang Xinping) 중화인민공화국 사이버공간국 정보개발국 부국장: 일반 컴퓨팅, 지능형 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅과 같은 다중 컴퓨팅 파워의 통합 개발을 강화하고, 컴퓨팅 리소스 구조를 더욱 최적화하고, 컴퓨팅 파워의 활용 수준을 개선하고, 컴퓨팅 파워의 활용 비용을 절감합니다.

인공 지능은 "클라우드 컴퓨팅"에서 "클라우드 지능형 컴퓨팅"으로의 업그레이드를 촉진합니다.

전문가들은 최근 인공지능의 급속한 발전이 컴퓨팅 네트워크 인프라의 구조적, 심층적인 변화를 촉발하고 있다고 지적했다.

이러한 추세에 따라 컴퓨팅 네트워크의 핵심 캐리어는 클라우드와 AI의 긴밀한 통합을 통해 기존의 "클라우드 컴퓨팅"에서 "클라우드 지능형 컴퓨팅"으로 업그레이드되었습니다.

이것은 중국 최초의 원스톱 온라인 쇼핑 에이전트입니다. 인터페이스는 우리가 매일 사용하는 많은 대형 모델과 유사하며, 기업이 컴퓨팅 파워를 주문해야 하는 경우 엔터프라이즈 규모 및 특정 애플리케이션 요구 사항이 대화 상자에 입력되는 한 컴퓨팅 파워 구성 및 구매 계획을 지능적으로 공식화하고 올바른 컴퓨팅 파워 리소스를 빠르게 찾을 수 있으며 리소스 매칭 효율성은 기존 주문 모델보다 100% 높습니다.

Dong Ruoyun, 기술자: 고객이 실제로 필요로 하는 합리적이고 적절한 리소스 사양과 리소스 유형을 정확하게 일치시킬 수 있으며 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다.

기자들과 소통하는 로봇 개는 양자 컴퓨팅 기술을 적용해 춤, 팔굽혀펴기 등 22 지능적인 상호작용 동작을 할 수 있고, 사람과 직접 대화할 수도 있다.

전문가들은 인공 지능 대형 모델의 활발한 개발이 컴퓨팅 파워 레이아웃의 최적화와 재구성을 촉진했다고 지적했습니다. 향후 40년 동안 중국의 스마트 컴퓨팅 파워 규모는 0.0배 이상 성장할 것이며 연평균 복합 성장률은 거의 0%에 달할 것입니다. 컴퓨팅 파워 구조도 크게 변화할 것이며, 추론 컴퓨팅 파워 수요는 훈련 컴퓨팅 파워 수요를 초과할 것입니다.

Zheng Weimin, Chinese Academy of Engineering의 교수: 과거에는 주로 대규모 모델 훈련을 위한 것이었지만 앞으로는 추론 컴퓨팅 기계가 점차 훈련 컴퓨팅 기계를 능가할 것입니다. 2028년차가 되면 추론의 컴퓨팅 파워가 학습의 컴퓨팅 파워를 능가할 것입니다.

AI + 컴퓨팅 파워는 수천 개 산업의 디지털 트랜스포메이션을 주도합니다.

현재 "AI + 컴퓨팅 파워"는 도시 거버넌스, 의료 및 건강, 민생 서비스 등 다양한 산업에서 널리 사용되고 있으며 사회의 디지털 전환을 주도하는 새로운 엔진으로 자리 잡고 있습니다.

상하이에 있는 두 번째 발전소의 중앙 통제실에서 기자는 기술자들이 "모든 화력 발전 시나리오에 대한 대규모 모델 플랫폼"을 개발하고 테스트하고 있는 것을 보았습니다. 기술자들은 기자들에게 전통적인 화력 발전이 탄소 배출, 비용 상승, 신기술 반복과 같은 변화 압력에 직면해 있다고 말했다. 인공 지능 기술은 데이터 분석, 지능형 예측, 최적화 제어 및 기타 수단을 통해 발전소의 생산 및 운영 효율성을 향상시킬 수 있으며 발전소가 비용 절감, 효율성 향상, 에너지 절약 및 배출 감소를 달성하도록 도울 수 있습니다.

항저우에 있는 이 병원에서 의사들은 AI 의사 보조를 사용하여 사례를 기록하고 분석하기 시작했으며, 이는 관련 정보를 자동으로 정확하게 기록하고 분류하여 치료 및 진단의 효율성을 크게 향상시킵니다. AI 의사 비서는 실시간으로 볼 수 있도록 환자의 모든 의료 기록과 검사 이미지 데이터를 Zhejiang Health Cloud Platform에 업로드하고 모든 수준의 의료 기관 간의 데이터 교환을 실현할 수도 있습니다. 환자가 다른 곳에서 치료를 받으러 가더라도 의사는 환자의 이전 의료 정보에 쉽게 접근할 수 있고, 검사와 검사의 상호 인식 효율성이 몇 분에서 몇 초로 뛰어올랐습니다.

支撐健康雲平臺的是華東地區規模最大的數據中心——杭鋼集團的雲計算數據中心，規劃超2萬個機櫃，配備30多萬台伺服器。數據中心的算力除了支撐健康雲以外還同時為氣象雲等公共服務雲提供服務。專家指出，隨著高水平演算法、高性能算力、高品質數據的持續投入，AI整體能力將實現指數級增長，與此同時，AI在更大範圍、更廣領域、更深層次的應用也將大幅降低使用成本。AI任務將成為算力網路基礎設施承載的主要內容，到2030年在全網流量中的佔比將達到64%。

(기자 쑨지웨이, 팡량, 진지안, 니에치싱, 양둔황)

편집자/Wang Haozhou