鞭牛士 9月27日消息，9月25日，联想在杭州举办以“全栈智能 全程陪伴”为主题的新IT思享会，集中展示了联想基于新IT架构的全栈智能产品与服务，引领行业智能变革的强大实力。

当前，以ChatGPT为代表的AI模型席卷全球，不仅实现了AI技术质变性突破，还推动AI应用与产业融合，加速AI落地千行百业。在此背景下，联想中国区基础设施事业部架构师耿太平在会上，重点详细解读了联想AI算力战略，以及具体落地实践。他表示：“在实际业务实践中，联想AI导向的基础设施聚焦大模型训练、训推一体、AI For Science和AI生成四大AI应用场景，提供软硬件整体方案来落地联想AI算力战略。”

（联想中国区基础设施事业部架构师耿太平）

会上，耿太平表示，目前AI算力规模已经超过通用算力，未来预计到2026年，仅中国的AI算力规模就会达到1271.4 EFLOPS，年复合增长率达52.3%，AI算力成为算力发展的主要方向。

耿太平介绍道，联想AI算力战略具备AI赋智和绿色赋能两大特征。其中，AI赋智为，100%算力基础设施产品支持AI，50% 基础设施研发投入在AI领域，全面AI技术覆盖全域AI应用；绿色赋能是指，全面布局和引领液冷技术，打造液冷集群方案灯塔，以绿色算力基础设施助推智算产业可持续发展。

耿太平分享称，在实际的业务实践中，联想推出了AI算力全栈全域框架，聚焦四大应用场景，提供软硬件的整体方案来推动AI战略不断落地。

第一大场景是AI大模型训练。会上，耿太平分析称，Open AI最新GPT-4模型算力需求是GPT-3的59倍，模型参数量是GPT-3的10倍以上。为满足大规模数据训练需求，AI算力基础设施需具备纵向高性能扩展和横向灵活扩展能力。

第二大场景是训推一体场景。为应对大模型推理和传统训练以及云游戏、模拟仿真等多元算力需求，联想问天WA5480 G3 AI 训推一体服务器可支持业界主流的PCle规格的AI加速卡，可以按照场景要求模块化配置GPU算力。

第三大场景是AI for Science，科学计算和AI在加速融合。一方面AI算法科学应用实现了创新发展。另一方面，针对计算密集型应用，原来在CPU上的科学算法在不断向异构计算进行迁移。

最后一个是AI生成场景，即 AI生成技术与各行各业深度结合，在未来数字工厂、数字孪生地球、火势蔓延模拟、5G信号模拟等虚拟应用场景加速落地，不断刷新AI创新行业的想象力。而这些应用背后都需要强大的AI算力支持，逼真且低延迟的渲染能力、整合离散的设计工具和协同多人在线实时工作能力等。