3月31日，LiveVideoStackCon 2022音視頻技術(shù)大會(huì)·北京站拉開帷幕。網(wǎng)心科技CEO李浩受邀出席，并發(fā)表了題為《構(gòu)建新摩爾定律下的算力分發(fā)網(wǎng)絡(luò)》的主題演講。他認(rèn)為，當(dāng)前全球新一輪AI技術(shù)風(fēng)暴漸起，生成式AI將推動(dòng)邊緣云的新一輪爆發(fā)增長(zhǎng)，邊緣AI將沿著邊緣推理、邊緣訓(xùn)練到自主學(xué)習(xí)的軌跡發(fā)展。

AGI時(shí)代開啟，算力奇點(diǎn)將至

作為新一輪顛覆性科技革命，以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)，依靠強(qiáng)大的AI模型和海量數(shù)據(jù)，可以廣泛應(yīng)用于文本、音頻、視頻、游戲等領(lǐng)域，顯著降低內(nèi)容生產(chǎn)門檻的同時(shí)，也將大幅提升內(nèi)容生產(chǎn)的效率。伴隨著人工智能應(yīng)用向縱深發(fā)展，無論是大模型訓(xùn)練需求攀升，還是AI應(yīng)用的爭(zhēng)相落地，都將進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)算力需求的高增長(zhǎng)，這將會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)與算力帶來持續(xù)強(qiáng)勁的拉動(dòng)。

伴隨著ChatGPT、GPT-4的迅速“出圈”,讓 OpenAI 一戰(zhàn)成名，外界對(duì)這家公司的關(guān)注度達(dá)到了前所未有的高度。OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman此前在社交平臺(tái)提出了“新摩爾定律”——宇宙中的智能總量每18個(gè)月翻一倍。盡管Sam Altman沒有做出詳細(xì)的解釋，但可以預(yù)見的是AI飛速發(fā)展的背后，算力是一個(gè)明確可衡量的指標(biāo)，也是必不可少的條件。李浩以GPT-4為例做出趣味化類比，目前GPT-4大模型由100萬(wàn)億連接數(shù)構(gòu)成，相當(dāng)于一個(gè)松鼠的神經(jīng)連接數(shù)，而人的神經(jīng)連接數(shù)是170萬(wàn)億，按照新摩爾定律，GPT-4僅需十幾年的時(shí)間就能達(dá)到人類的水平。

類似的觀點(diǎn)還有，庫(kù)茲韋爾此前提出用錢來考慮計(jì)算機(jī)的發(fā)展?fàn)顩r：用1000美元能買多少計(jì)算能力。目前1000美元買到的電腦可以打敗老鼠的大腦，水平大約是人類的千分之一。按照這個(gè)速度，2025年之前我們就能買得起一臺(tái)與人類大腦相媲美的電腦。

在新摩爾定律中，算法、數(shù)據(jù)和算力三要素耦合共振。其中，數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)資料,算力是新型生產(chǎn)力,算法是新型生產(chǎn)關(guān)系,它們共同構(gòu)成了人工智能時(shí)代的生產(chǎn)力三要素，而當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新更多體現(xiàn)在模型算法。在對(duì)數(shù)線性曲線中，當(dāng)模型大小呈指數(shù)增長(zhǎng)時(shí)，相應(yīng)的模型性能呈線性增長(zhǎng)。在相變曲線中，當(dāng)模型尺寸達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，會(huì)出現(xiàn)突現(xiàn)能力，讓性能急劇增加?？梢钥闯觯楷F(xiàn)能力推翻比例定律。當(dāng)模型尺寸達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，會(huì)出現(xiàn)涌現(xiàn)能力，讓性能急劇增加。

相比傳統(tǒng)的低代碼、零代碼平臺(tái)主要依靠可視化和模塊化等實(shí)現(xiàn)，生成式AI使非程序員的創(chuàng)造者能夠使用自然語(yǔ)言指令進(jìn)行調(diào)用算力手段。隨著AIGC的進(jìn)一步平民化,必將改變?nèi)藗兊膬?nèi)容創(chuàng)作方式,讓更多人借助AI來拓展智慧、知識(shí)和想象力的邊界。

在音視頻領(lǐng)域，從智能配音到生成AI宣講視頻，再到文本生成視頻模型，新一輪AI驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容生產(chǎn)力革命正拉開大幕。根據(jù)此前國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC調(diào)研數(shù)據(jù)，到2025年，44%的數(shù)據(jù)將在核心和邊緣創(chuàng)建，同時(shí)全球?qū)⒔?0%的數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)于核心和邊緣。而在隱私保護(hù)方面，未來每個(gè)用戶都有自己的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，邊緣側(cè)是AI數(shù)據(jù)保護(hù)的重要選項(xiàng)之一，毫無疑問，在AIGC發(fā)展路徑下，AI和邊緣側(cè)有著關(guān)鍵性的重疊。

邊緣云新定位：成為新的內(nèi)容生產(chǎn)中心

在ChatGPT引發(fā)的新一輪AI浪潮下，邊緣云儼然已成為AI應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)，由于大量?jī)?nèi)容在邊側(cè)生產(chǎn)，并伴隨著在邊緣云處完成內(nèi)容的處理、分發(fā)。對(duì)此，李浩提出“云(訓(xùn)練)-邊(推理）-端(請(qǐng)求)”全場(chǎng)景AI訓(xùn)練推理協(xié)同框架，將訓(xùn)練過程部署在云端，而將訓(xùn)練好的模型部署在邊緣設(shè)備，邊緣側(cè)網(wǎng)絡(luò)使用判定器判斷特征信息是否足以進(jìn)行準(zhǔn)確的推理，當(dāng)判定為錯(cuò)誤推理時(shí)，邊緣側(cè)拋出數(shù)據(jù)至云側(cè)，由云側(cè)更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，得到更準(zhǔn)確的推理結(jié)果，通過云邊端協(xié)同的方式，可以帶來高質(zhì)量的AI技術(shù)方案解決實(shí)際使用場(chǎng)景里的更多痛點(diǎn)。

圍繞生成式AI+邊緣云的暢想，李浩認(rèn)為邊緣云未來有三大關(guān)鍵趨勢(shì)：

第一、智能場(chǎng)景多。一方面，AI交互多種形態(tài)，底層出現(xiàn)大量異構(gòu)算力，對(duì)應(yīng)不同模型大小和成本；另一方面，算力分層進(jìn)行全網(wǎng)算力資源的智能編排、彈性調(diào)度。

第二、實(shí)時(shí)交互多。從邊緣側(cè)分發(fā)到超低延遲RTC，沉浸式需求和“臨場(chǎng)感”驅(qū)動(dòng)下一代互聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)。

第三、業(yè)務(wù)邏輯多。數(shù)據(jù)源頭的變革，大量業(yè)務(wù)邏輯要在邊緣網(wǎng)絡(luò)基于Serverless重塑。

從單純分發(fā)到算網(wǎng)融合，邊緣云也將面臨全新挑戰(zhàn)。算力網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字化時(shí)代的資源網(wǎng)，是以計(jì)算為核心，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連接，通過感知實(shí)現(xiàn)匹配與調(diào)度的服務(wù)。算力網(wǎng)絡(luò)有三大組成要素：首先是計(jì)算，算力網(wǎng)絡(luò)的核心資源；其次是感知，對(duì)具體場(chǎng)景算力需求的感知及算力資源的感知；第三是連接：將分散、異構(gòu)、多層級(jí)、閑置的算力集合起來。以上三大要素賦予算力網(wǎng)絡(luò)功能屬性和服務(wù)屬性，讓其能高效盤活全社會(huì)算力資源，并賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

從算力網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)架構(gòu)上看，從下到上可分為基礎(chǔ)資源層、算網(wǎng)調(diào)度層和算網(wǎng)運(yùn)營(yíng)層，同時(shí)算網(wǎng)運(yùn)維和算網(wǎng)安全貫穿全程，形成“三橫兩縱”的支撐形態(tài)。最終，算力網(wǎng)絡(luò)會(huì)以產(chǎn)品或能力的形式，賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

從傳輸?shù)剿懔?，網(wǎng)心科技持續(xù)探索AI場(chǎng)景落地實(shí)踐

作為全球邊緣計(jì)算創(chuàng)領(lǐng)者，網(wǎng)心科技通過共享和自建，匯聚海量邊緣計(jì)算資源，構(gòu)建了全球首個(gè)百萬(wàn)量級(jí)節(jié)點(diǎn)邊緣計(jì)算平臺(tái)——星域云。上層通過對(duì)接中心云，其余層次用各層級(jí)邊緣節(jié)點(diǎn)去覆蓋。在此基礎(chǔ)上，基于網(wǎng)心科技的智能調(diào)度、資源封裝、虛擬化平臺(tái)，把比較復(fù)雜的資源封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品給到客戶使用。

目前，網(wǎng)心科技在邊緣云計(jì)算領(lǐng)域已建立領(lǐng)先的行業(yè)地位。在市場(chǎng)地位方面，網(wǎng)心科技擁有邊緣計(jì)算全品類產(chǎn)品，目前客戶接入SDK數(shù)量已達(dá)6億；IDC報(bào)告顯示，2022上半年網(wǎng)心科技位列中國(guó)邊緣公有云服務(wù)市場(chǎng)第三。在技術(shù)實(shí)力方面，網(wǎng)心科技擁有全棧式邊緣計(jì)算解決方案、行業(yè)最優(yōu)的技術(shù)指標(biāo)、卓越創(chuàng)新的邊緣計(jì)算產(chǎn)品。在資源優(yōu)勢(shì)方面，網(wǎng)心科技擁有全球最大、最下沉的邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，超過500萬(wàn)節(jié)點(diǎn)數(shù)量和70Tbps帶寬儲(chǔ)備，同時(shí)擁有自研的邊緣智能硬件設(shè)備，適配各類邊緣場(chǎng)景。在團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新方面，網(wǎng)心科技是國(guó)內(nèi)最早涉足邊緣CDN的廠商之一。公司研發(fā)人員占比70%，并且組建了國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的邊緣計(jì)算團(tuán)隊(duì)。

據(jù)李浩介紹，目前網(wǎng)心科技邊緣云計(jì)算解決方案已在云游戲、AIGC等多個(gè)AI場(chǎng)景落地實(shí)踐。在云游戲領(lǐng)域，網(wǎng)心云游戲布局了覆蓋全網(wǎng)的算力節(jié)點(diǎn)，結(jié)合自身智能調(diào)度系統(tǒng)與基于QUIC構(gòu)建的超低延時(shí)RTC，為云游戲玩家提供大帶寬、低時(shí)延的穩(wěn)定傳輸。

首先，在智能調(diào)度方面，傳輸雙端智能、精準(zhǔn)的定位功能，確保IP庫(kù)、位置信息的高精度；基于網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的策略優(yōu)化，依靠海量邊緣節(jié)點(diǎn)以及終端的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量數(shù)據(jù)更新最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；海量?jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)調(diào)度能力，以全內(nèi)存管理實(shí)現(xiàn)高效的節(jié)點(diǎn)調(diào)度能力。其次，在端到端的超低延遲RTC性能優(yōu)化方面，網(wǎng)心自研RTC，基于QUIC傳輸協(xié)議構(gòu)建，擁有更快的連接建立、減少線路阻塞、更好的擁塞控制、改進(jìn)隱私保護(hù)及流完整性；高效利用GPU特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)零拷貝的采集編碼，大幅降低CPU占用率的同時(shí)，有效提升視頻的編解碼效率。

從實(shí)際觀測(cè)結(jié)果來看，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)大面積丟包后可快速恢復(fù)到預(yù)期帶寬。此外，弱網(wǎng)表現(xiàn)的結(jié)果也在延時(shí)、吞吐，帶寬間實(shí)現(xiàn)了很好的tradeoff，以此保障游戲過程中的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)。

在AIGC領(lǐng)域，與傳統(tǒng)基于中心云的AIGC應(yīng)用方案架構(gòu)不同，網(wǎng)心云IAAS架構(gòu)依托自身邊緣節(jié)點(diǎn)管理能力構(gòu)建了超大規(guī)模的算力節(jié)點(diǎn)池，這使得數(shù)據(jù)不需要回傳到中心云，而是在離用戶更近的邊緣側(cè)就能解決，從而實(shí)現(xiàn)更低延時(shí)、更高服務(wù)質(zhì)量、更低帶寬成本、更安全的AIGC算力供給。

最后，李浩表示，從傳輸?shù)剿懔?，網(wǎng)心未來業(yè)務(wù)演進(jìn)實(shí)施“三步走”：

第一步、降本增效。目前立足于能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益的場(chǎng)景以及客戶的實(shí)際需求，利用客戶擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，提升網(wǎng)絡(luò)水平，降低成本，提高效率，推助企業(yè)良性擴(kuò)張。

第二步、功能迭代。逐漸豐富業(yè)務(wù)場(chǎng)景，助推云游戲、AIGC等業(yè)務(wù)的完善與推廣，堅(jiān)持對(duì)算力類需求的研發(fā)與覆蓋，持續(xù)提升算力布局和能力。

第三步、構(gòu)建生態(tài)。推動(dòng)邊緣網(wǎng)絡(luò)和算力疊加，對(duì)接產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)品化，構(gòu)建開放網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，吸引開發(fā)者、合作伙伴共同構(gòu)建生態(tài)。