上海复旦大学上线中国高校最大云上科研智算平台

6月27日，上海复旦大学与阿里云合建的国内高校最大的智能计算平台CFFF（Computing for the Future at Fudan）正式启动运行。中国工程院院士、阿里云创始人王坚在接受采访时表示，智算时代，公共云提供的是像电一样的计算服务，把算力基础设施部署在公共云上将加速推动产业步入开放发展的新阶段。

“从某种意义来讲，公共云服务一定是像电一样最安全的服务，所以应该称之为‘公共云’，而非‘公有云’。复旦大学选择把计算的基础设施（CFFF智算平台）第一次部署在公共云上，它的意义不亚于当年互联网从专用走向通用，从此进入了开放快速发展的阶段。这不是一个简单的选择什么云的问题，而是在认识上的一个很大的转变。”王坚表示。

当前，从“计算”走向“智算”，人工智能与云计算已经深度捆绑在一起，彼此相互依存、密不可分。一方面，人工智能应用浪潮带来庞大的算力需求，有望迅速拉动云计算需求提升。另一方面，人工智能的技术创新与产业落地也对算力水平提出了更高的要求，需要集约化、在线化的算力基础设施，而公共云在这方面具备明显优势。

以AI大模型为例，AI大模型的训练和运营需要集约化、在线的算力基础设施。集约化的算力基础设施是基础支撑，要求更高的计算并行性、更高的计算效率，更低的计算成本，并且要求适配各类专用计算芯片。在线化对算力提出更高要求，从模型训练和应用看，需要形成“用户膨胀、使用反馈、模型进化”的飞轮效应，海量用户在线使用和大规模API调用集成等都需要在线化的算力资源。这种集约化、在线化的需求，与公共云集中建设运维、弹性伸缩、按需服务的商业模式不谋而合。

近来被业界广泛认可的模型即服务（MaaS）概念便是“公共云+AI系统能力”的重要体现。AI大模型所需的计算架构，在公共云已有的IaaS、PaaS、SaaS三个层面上，长出了MaaS层(Model as a Service)，推动了云计算的整体架构体系的演进升级。

值得一提的是，相比通用型计算，智能计算投入成本、技术门槛更高。据统计，一家公司在各环节投资规模合计可能高达数百亿元，智能算力成本是通用算力的10倍以上。而公共云在降本增效方面具备显著优势。举个简单的例子，通过多租户的弹性使用，资源利用率提高，公共云有25%-40%CPU利用率，远远高出传统数据中心的5%，大幅节省服务器成本。因此，把基础设施部署在相对成熟的公共云上，将大幅降低投入成本与技术门槛，有力推动智能计算的规模化落地。

复旦大学浩清教授、人工智能创新与产业研究院院长漆远表示，有赖于公共云模式，跑在CFFF平台上的项目可享受到超千卡并行的智能算力，千卡并行的有效算力达到行业领先的92%，可拓展性达到万卡，万卡并行有效算力也可达90%。

公开数据显示，中国算力总量目前位居全球第二，仅次于美国。从全球趋势来看，全球算力产业智能算力占比正在逐渐扩张，通用算力占比下降。业内专家表示，伴随AI大模型浪潮越演愈烈，智能算力占比将进一步扩大，公共云厂商将面临新一轮增长机遇。