算力智库专访翼方健数首席技术官赵玺 | AI创业踏准风口的秘诀

生成式AI和大模型每天都在创造技术和资本奇迹，1993年英伟达成立之时，肯定不会料到今天。许多伟大的公司在初创时期或许志存高远，但同时也必须为生存低头干活，乖乖按客户要求开发产品，毕竟养活公司和员工才是王道。即便有余力，也可能只是恰巧看到一条报纸上的新闻而自认为发现机会，忐忑下注。

尽管凡事总有运气成分，也很难复制他人成功，但按照客观规律顺势而为，似乎总没有错。彼时AI已经历几十年缓步前行，只因受到算力和数据的束缚显得有些科幻。不过不管有多难，选择这两大方向大概率还是有希望的，结果如何就只能留给时间。

如今没有人会否认AI的能力与价值，而中国在AI领域的实力令全世界惊叹，模型、算力和数据领域百舸争流。放大视野，大国科技角力，商业资本热潮，都给今天的科技创业带来机遇和变数。过去需要慧眼识珠的风口，现在则要重新审视和演绎。

身处今日中国，AI创业踏准风口的秘诀是什么？其实就从AI和中国两个关键词中可以窥见。

从AI本身来看，我国在数据、算力、算法三要素方面发展势头强劲。于今年5月第七届数字中国建设峰会发布的《数字中国发展报告（2023年）》显示，我国数据要素市场日趋活跃，2023年数据生产总量同比增长22.44%，算力总规模居全球第二。关键核心技术不断取得突破，高性能计算持续处于全球第一梯队，智算芯片、通用大模型等加速涌现，人工智能核心企业数量超过了4500家。

与上述报告同期发布的《全国数据资源调查报告(2023年)》指出，我国数据“产-存-算”规模优势基本形成，数据“供-流-用”各环节主体逐渐丰富。

从两份报告不难读出，一方面AI的发展始终遵循自身技术逻辑，三要素必须齐头并进才能不断推进，另一方面在我国发展AI还需各要素高效流通才能发挥更大效用。然而，目前产业界在这两方面都略有脱节。

技术层面，大模型开发者仍践行大力出奇迹，唯参数量论，但商业世界真正期盼的并非模型之大，而是其衍生的大应用。应用的缺位导致大模型难以在短期内变现，也令大模型厂商的巨大投入略显尴尬。

要素流通方面，智算中心作为信息基础设施的重要组成部分，为快速增长的人工智能算力需求提供必不可少的基础支撑。目前，全球范围内正积极推进智算中心的建设。我国已建或在建的智算中心大多具备大约100PFLOPS的智能计算能力，而超级智算中心主要位于京津冀、长三角和珠三角地区，其算力超过1000PFLOPS。区域布局重点在于打造300PFLOPS至1000PFLOPS的大型算力节点，这些节点能够应对人工智能大模型在处理海量数据和复杂计算方面的需求，保障运算服务的效率与稳定性。同时，各地市、区也在着力发展40PFLOPS至200PFLOPS的小规模算力，以满足不同领域和场景下的计算需求，对大型算力节点进行有效补充。这种按层次、分类别的智算中心布局策略，要求有相应的技术支持来实现算力的有效流通和资源的优化配置。

此外，大模型对数据的需求空前巨大，数据资产安全及数据全生命周期管理的需求不断增长。近年来，热度颇高的隐私计算作为数据隐私安全保护的技术解决方案，也受到了广泛关注。

当然，这些方面并孤立，而是相辅相成。算力也好，要素流通也好，还需协同融合，服务于AI应用的产生。

正如英雄之旅的叙事逻辑，大部分人都想掌握魔法成为改变世界的英雄，而另一些人则选择做辅佐英雄揭开魔法封印，助人成事的幕后贤士。

科技语境中，投身AI魔法的英雄不计其数，而幕后贤士中有云大厂亦不乏创业者，都在为AI的发展和落地提供基础设施，只是路径各有不同也各有所长。主流云厂商以强大资本实力提供AI要素和资源，创业企业恐难照搬模式，但可另辟蹊径。

结合AI要素的规律和我国相关特点，以安全、高效、经济的方式促进算力、算法和模型的流通融合，或许可以成为创业企业探索创新业务模式的重要参考。

翼方健数CTO赵玺表示，当前AI和大模型要实现应用突破，一个重要方向就是做深做专，包括功能的深化，如聚焦图像生成；也包括深入不同的垂直行业，如政务平台。而做深做专需要各专业领域和垂直行业的数据及知识支持，也就要求有高质量、低成本的要素资源做保障，当然最后还要能触达终端用户。

他认为，如果能通盘考虑这些方面，通过一个大生态或大网络把不同类型、不同层面的要素流通融合，将有力推进AI大应用的诞生，而对于能够提供这类解决方案的创业企业来说，无疑也将创造巨大业务机遇。从具体路径来看，采用分布式或去中心化方式来构建这样的生态网络，或许是一个重要的探索方向。

以翼方健数为例，公司自成立之初就定位于促进人工智能发展，赋能社会发展。公司初期以主要解决数据协作和安全流通问题，近年来则专注于为人工智能要素的融合提供基础设施，长远来看则一直致力于搭建“数据和计算互联网（IoDC）”，通过分布式网络架构为人工智能要素的提供者和用户打造流通和融合的生态。

技术层面，翼方健数的做法首先就是顺应AI基本发展规律——算力、算法、数据缺一不可，协同发力。

具体来说，翼方健数基于人工智能和大模型生态、数据与模型保护、算力调度、计算编排、数据编排、隐私及机密计算等核心技术能力，构建的分布式网络IoDC，能够让数据、算力、算法三要素的供需双方都可以通过这个网络分享并获得要素流通产生的价值。

事实上，三要素的流通都面临了一些客观限制和挑战，这些挑战包括法律法规上的限制、商业利益的冲突以及技术难题。对此赵玺表示，翼方健数具有针对性地推出了软件产品服务，并且用户可以通过模块化的方式进行产品及服务的组合，从而高效满足各类需求。通过开放的XFED协议为不同角色提供产品化平台底座，从产品到网络，由点及面实现三要素协同发力，拓展更多可能。

翼方健数通过揽睿星舟系列产品构建安全高效的算力和算法流通网络，提供自主研发的一站式AI训推一体平台、大模型应用开发平台、大模型流通解决方案以及揽睿·知力 算力管理与服务平台。

其中，揽睿·知力平台能够帮助算力的供需双方实现资源的高效匹配、提高算力资源利用率和获取率。而未来通过产品互联所形成的算力流通网络，将消除AI算力需求和供应两端的异构化、碎片化问题带来的发展障碍。揽睿星舟在这一方面的成果，市场已经给了反馈。揽睿星舟分布式虚拟算力基础设施等人工智能系列产品及案例在今年已受外界高度关注，比如被中国信息通信研究院评为“2023年度算网基础设施优秀案例”、被中国通信工业协会人工智能专业委员会评为“年度人工智能优秀案例”，相关产品荣登由信通院云计算开源产业联盟发布的《算力服务产业图谱（2024年）》和《算力服务产品名录（2024年）》。

针对算法流通，专注“高效易用”的揽睿大模型应用开发平台与实现“安全协作”的揽睿大模型流通解决方案，入选了爱分析《大模型厂商全景报告》并荣登大模型“璀璨星辰”Top榜单。在满足大模型应用开发过程中的高效、安全的前提下，进一步促进人工智能的发展，实现优质算法的流通和应用开发。

在数据要素方面，翼方健数在经历了“翼数坊XDP单体平台”和“翼数坊XDP平台局域联盟”两个阶段的沉淀后，这一升级版本基于分布式、存算分离的网络计算框架，加强了要素互联、二次开发、生态兼容和灵活配置等能力，可更好地服务于数据和计算互联网（IoDC）的形成。

实现雄心对创业公司而言，不仅需要有深厚的技术积累，也需要有深刻的市场洞见。遵循技术的发展规律之外，产品和市场同样重要。赵玺认为，AI本身就是庞大的工程问题和系统问题，技术是工程的基础，而产品、解决方案、快速响应客户需求都不可或缺。

正如大模型或AI需要杀手级应用才能取得真正突破一样，创业企业只有把技术转变为满足市场需求的产品，以有效的解决方案做出真实案例，才能取信于市场，在一波波科技浪潮中永立潮头，避免“蹭热度”。

赵玺表示，翼方健数从成立以来似乎都踩在了风口之上，但与其说是幸运所致，不如说是使命和积累使然。近年来公司积极响应并参与“数据要素×”行动，加强数据应用场景探索，以技术能力打通流通障碍并提升要素供给质量，推动数据要素与其他要素融合，未来也将持续为激活智能要素价值贡献力量。

例如，我国大部分数据都在公共数据领域，因此翼方健数深耕公共数据运营，积累案例经验，目前公司已完成超25个数据运营闭环、促进超过30个数据要素共享与协作联盟、部署逾100个隐私安全计算平台。其中，与无锡市卫生健康委员会等单位联合组队参赛的《无锡市健康医疗数据运营平台数据要素流通应用实践》项目在数字中国建设峰会2024数字中国创新大赛·数据要素×赛道总决赛上荣获二等奖。近日，更是作为备受瞩目的广州公共数据授权运营模式下的首批唯一一个医疗公共数据产品开发利用的数据商参与广州公共数据运营平台的发布。

在算力领域，公司提供了异构算力调度与服务能力，包括计算编排、异构算力接入、动态调度优化、调度计划等，从而能够调度来自不同供应商、不同地域、不同计算架构的算力，对算力、网络、存储等AI基础资源实现统一的接入-注册-交易-使用体系，同时为算力拥有者提供将算力灵活适配各类场景以及不同需求方的能力。叠加提供开箱即用、易用且功能强大的工具链、开发工具以及丰富的常用模型库，将已调度管理的数百P的智算算力服务于算力需求方。

旗下面对算力需求方的揽睿星舟一站式AI训推一体平台，在上线后得到了市场的积极反馈——新用户2023年季度环比增长率平均达到了52.0%，23年第四季度环比增速更是高达66.7%。目前公司在算力运营与模型运营领域已与超过100个B端企业/机构建立了合作关系。在安全性方面，平台提供“可信算力专区”以保障算力使用过程的安全，其所使用到的机密可信计算集群技术，已通过中国信通院《可信算力服务 集群能力要求 第1部分：可信执行环境》专项评估。

赵玺指出，揽睿星舟取得的成绩，背后意义并不只在于业务数字的增长，更在于市场对公司愿景和业务模式的认可。在中国市场上，算力主要集中在互联网大厂和智算中心，中小型企业获取这些算力资源的能力较弱，因此分布式、去中心化的要素流通与融合模式正在被市场接受并已成为一大趋势。

值得一提的是，在我国数字生态文明更加绿色，绿色数据中心不断建设的背景下，分布式的要素流通与融合方式与我国的“东数西算”战略可谓异曲同工，对实现双碳目标亦做出贡献。

千年来，中国人把“分久必合，合久必分”看作世界运行的逻辑之一。近年来，互联网、AI创造的虚拟世界所带来的启迪则是，相比分与合的循环往复，或许分中有合、以分促合、分合相容才是未来人类合作推动世界发展的基本准则。成功的创业企业在技术层面一定各有法宝，但形而上的终极逻辑始终是顺势而为。