什么是新质生产力？如何理解新质生产力？人工智能产业如何发展新质生产力？
据人民日报报道，新质生产力是以科技创新为主导的生产力，是依靠创新驱动形成的高效能、高质量的生产力。
如何具体理解呢？新质生产力的“新”在科技创新的突破，包括新技术、新模式的不断涌现，以及这些新技术、新模式在各个领域的广泛应用。“质”指更高效、更可持续、更智能的生产方式，为构建现代化产业体系、推动经济高质量发展提供有力支撑。
在人工智能产业，AIDC从两个维度积极助力技术创新和产业升级。一是提供普惠算力，如水电煤般支持人工智能技术的创新和应用。二是AIDC即服务，提供底座大模型、行业大模型以及一站式工具链等配套服务，让企业可以方便快捷的搭建出想要的应用或者重构现在的产品，实现生产方式的创新，最终达到AI工厂的效果。
普惠算力提供源动力
人工智能是新质生产力的重要驱动力，但当前高昂的算力成本制约了人工智能的广泛应用和创新能力。
在国际市场，各大科技公司从硬件出发，尝试从“提高效率”和“降低能耗”两个维度降低企业的算力综合成本。
NVIDIA在最新的GTC 2024大会上发布了面向万亿参数的智算中心，将芯片、加速卡、硬件、软件和基础设施整合在一起，形成一个巨大的虚拟GPU。黄仁勋认为，必须从整个算力中心系统的高度进行整合优化，才能用更少的GPU卡支持万亿参数大模型，并消耗更少的电力。谷歌从多年前就开始研发自己的TPU，其第五代TPU相比第四代，训练性能提高2倍，但成本却不到上一代的一半。从谷歌TPU团队出来的创业公司Groq，自研了大模型专用芯片LPU，，推理性能是NVIDIA GPU的10倍。有专家评价，“速度快了，效率高了，电费也省了，挺划算”。
对于国内市场，由于国产算力的表现差异较大，和海外算力性能有一定的差距。如何把现有的算力用起来，同时还能把算力综合成本降下去，是需要探索的技术道路。
基于北京数字经济算力中心形成的“AI工厂”，从软件定义硬件的角度出发，探索算力中心平台化，平台算力服务化，推动智能算力普惠。
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从芯片到模型：
纳管国内外不同类型算力，通过芯片与大模型广泛的解耦和适配，使更多的国产芯片可以被有效使用起来，从数量上增加国产算力的供给。
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从算法到算力：
以软硬协同优化的方式，通过算法加速和优化国产算力，提高每一块算力卡的计算性能。让原本只能支撑有限任务的算力，可以支撑更多任务，从效率上增加国产算力的供给。
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从算力到模型：
大型企业、中小型企业、创新企业，因为场景不同任务不同，需要的算力资源以及可承担的成本不同。北京数字经济算力中心将提供精细化运维服务，按照客户需求提供不同颗粒度的算力服务，降低算力使用门槛。
普惠算力将发挥水电煤一般的基础性作用，为人工智能融入各行各业创新提供源源不断的动力。
AIDC即服务
解决开发门槛高难题
每个行业都有亟待解决的场景难题。在工厂车间，如何在最短时间解决突发故障是首要难题；在国际商务谈判桌上，高效传达信息以促成商机合作显得尤为关键；在医院，每日超负荷工作量令很多医生健康“亮起红灯”；在药物研发领域，新药从研发到上市可能需要十几年，整个过程既昂贵又耗时。
新质生产力之“质”，倡导以创新性和独特性的生产方式，推动产品和服务的差异化，满足市场多元化、个性化的需求。具体而言，基于大模型的理解、生成、逻辑和记忆能力，各行各业的产品和服务可以在“AI工厂”里被重构，“生成”解决难题的新能力。
基于大模型打造的维修助手，可以秒级给出处置方案，降低企业损失；大模型可以快速提炼商务谈判的要点，有助双方精准了解需求，消除合作阻碍；在医院里，AI医疗助手会“看”影像“读”病历，辅助医生提高诊断效率，既减轻医生工作压力又有助患者获得良好的就诊体验；大模型还可以在数百万或者上亿的分子中找到对目标靶点最有效的分子，大幅提升新药研发成功率，缩短研发周期。
然而，这样的升级并不容易。应用场景复杂、技术迭代快、AI应用开发门槛高等给企业带来诸多挑战。
在北京数字经济算力中心里，诸多生态企业合力探索构建一个降低企业AI应用门槛的AI开发和服务平台，汇聚众多优质的底座大模型、行业大模型、一站式工具链以及通用行业应用。当遇到企业客户需求时，第一步，针对场景进行“诊断”，帮助用户制定合理升级路径，使企业无需进行大规模的开发投入；第二步，从实践中提炼出与用户需求相契合的“算力+模型”最优组合，缩短AI开发周期；第三步，生态企业们联合共创，输出最适合用户需求的AI解决方案。通过三步走，企业用户可以在最短时间内看到和算清应用大模型带来的成效，进而激发更强烈的动力，积极推动生产方式的革新与创造。同时，在赋能用户的过程中，生态企业们找到新的增长路径，共同做大市场，推动AI产业繁荣。
工厂是人类的重要生产部门，每一次工业革命都会极大的提升工厂的生产效率，为人类社会带来了前所未有的繁荣与幸福。如今，我们迎来第四次工业革命的浪潮，AI工厂将会推动人工智能与各行各业的深度融合与创新，加速推动新质生产力开启智能时代。
