Nie Zhengbiao：在整个链条上开发智能计算人才生态系统

一旦数字经济出现，计算的力量作为主要生产力，就会导致科学，技术和工业变革的革命革命。其中，作为计算能力行业的新兴分支，明智的计算一直是促进技术革命和升级该行业的关键，其在人工智能大规模模型培训和推理方案中的关键作用。但是，随着技术变化的速度，国际封锁的加强以及各种应用方案，智能计算行业也面临着人才供应和需求的不平衡结构。面对时间和实际情况的挑战的需求，紧急开发了一个智能计算，以促进智能计算行业的高质量发展，并为数字经济时期奠定了稳固的人才基础。聪明的计算是从“计算能力”到“智力能力”，然后将“智力”更改为“生产力”的跳跃。这个过程不仅取决于对高性能计算硬件的支持，而且还需要系统的人才系统作为基础。当前智能计算行业有三个主要困难：首先，技术变化的速度比传统领域更重要。人工智能大型模型培训取决于基础设施的合作，例如具有高性能和高速网络的GPU集群。不同的技术堆栈要求那些智能计算人才能够结合硬件体系结构和算法涂层。其次，对技术的外部封锁加剧了对独立发展的压力。迫切需要国内公司加速国内芯片软件的生态发展并增强独立技术研究能力。第三，差异是场景的差异和技术适应在人才差距下会增加。主要的大型模型，多模型模型等在计算强度平台设计上具有显着差异，并且对人才灵活的高度要求很高。在这种背景下，迫切需要开发一个涵盖战略决策，技术突破，实施资本的情况和运营的全链人才生态系统。市场审查人才和研究，尤其是战略决策团队。明智的计算中心的构建涉及大量投资，技术变更周期非常短。如果缺乏对工业趋势的准确预测，则由于技术过时，可以迅速减少大量投资。这种人才需要深入了解“东数字和西部计算”的国家战略取向，掌握基本设备和价格定律 - 更改设备以及金融工具的应用功能，例如通过金融财务资源和PAG搜索资产（ABS）危险的危险来修复资金结构。计算中心的智能设计的才能，即一般规划设计。单个GPU服务器的功耗高达十千瓦，传统的电源和冷却解决方案很难匹配。业务波动需要计算机室才能具有弹性扩展功能。设计师需要包括绿色能源技术，模块化建筑和计算机室组织解决方案，例如使用液体冷却技术来降低东部地区的高电价消耗，或者灵活地通过动态设计来提供计算源，以平衡“双重碳” IT网络和运营和维护人士的智能计算，尤其是Theits技术人员。维持智能计算中心的操作和复杂性比传统数据中心更重要，它必须应对诸如计算环境，多平台池资源和国内芯片适应的挑战。例如，在理解的背景下，压缩技术的量用于降低计算强度的希望，或在培训期间更改新的资源分配以提高效率。操作和维护的才能需要从“设备倡导”转变为“技术集成商”，并能够扣除和协调算法。智能计算在场景的发展中吸收了才能，即全面的商业人才。当前，计算资源主要集中在大型巨型互联网模型的实践中，而诸如制造和医疗护理之类的传统行业尚未得到充分探索。这种人才需要探索Expa应用程序方案的nsion并将计算的抽象力量转化为行业解决方案。例如，在为智能城市设计流量调度模型时，集成计算电源分配和实时数据，或在为制药公司构建分子模拟平台时计算和成本的计算，从而促进工业价值的技术转换。才华横溢的才能和人才所有权。拥有智能计算行业的拥有和长期旋转的重型财产要求企业具有强大的资本运营能力。这种人才需要根据自己的公司状况在需求和财务工具之间建立桥梁。这个过程不仅需要熟悉金融政策，而且还需要了解智能计算项目的风险，收益和操作性，并与金融和行业融为一体。 [本文的起源：太阳 - 经济Nie Zhengbiao是国家发展与改革委员会培训中心（宣传中心）的战略规划部门负责人和高级经济学家] （负责编辑：Nian Wei）