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北京启用3000P规模AI公共算力平台 助力打造AI原生产业创新高地

国内首家人工智能数据训练基地正式启动

2024年04月01日16:33 | 来源:人民网-北京频道
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人民网北京4月1日电 (记者孟竹)“集聚人工智能产业链企业超百家;实现产业规模破千亿;建成人工智能算力达万P……在2024北京AI原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会上,一组规划数据绘出北京经开区AI原生产业创新高地蓝图。

同时,大会还发布经开区AI原生产业政策、点亮人工智能公共算力平台3000P智能算力并投入使用、启用北京人工智能数据训练基地、发布多个创新平台、落地多个重点项目,用AI打造新质生产力“强引擎”。

14条措施打造AI原生产业创新高地

全面构建自主可控软硬件产业生态

“北京经开区将以人工智能产业作为新起点,厚植政策沃土,培育产业生态,为人工智能企业发展提供全面保障。”会上,北京经济技术开发区发布《北京经济技术开发区关于加快打造AI原生产业创新高地的若干政策》(以下简称《政策》),从推动算力赋能产业发展、构建高效协同创新体系、高水平建设北京数据基础制度先行区、推动人工智能应用场景赋能与开放、打造人工智能产业集聚区、优化产业发展生态6个方面,分别提出14条具体措施。

《政策》明确,北京亦庄人工智能公共算力平台首期3000P智能算力点亮并投入使用,为大模型研发创新与行业应用提供充足算力支持;每年发放1亿元算力券,企业可申领用于算力租用,即领即享;每年发放1亿元模型券,对购买技术自主可控基座大模型产品及服务进行补贴;大力开展“大模型+”行动,在自动驾驶、具身智能、医药健康、工业制造等领域开放高质量应用场景,推动AI赋能千行百业;实施针对大模型训练的数据合规和场景应用“监管沙盒”机制,为新技术创新迭代提供开放包容的政策保障等。

记者获悉,通过政策集成与创新,经开区将持续推进人工智能核心技术取得重大突破,算力算法数据有效支撑,场景赋能的广度和深度全面拓展,数据要素市场化建设成效显著,全面构建自主可控软硬件人工智能产业生态。培育性能达到国际先进水平的通用大模型,打造人工智能标杆应用场景10个,集聚人工智能产业链企业100家,实现园区营业收入1000亿元,建成人工智能算力10000P。

3000P规模人工智能公共算力平台优化供给

国内首家人工智能数据训练基地启动运营

北京亦庄人工智能公共算力平台3000P规模(1P约等于每秒1000万亿次的计算速度)算力设备正式点亮并投入使用。北京经济技术开发区有关负责人介绍,目前,经开区规划算力规模已超10000P,下一步,将利用算力券、模型券等支持政策,为人工智能企业提供公共普惠的算力、创新领先的算网服务、细致完善的解决方案,助推大模型训练和行业应用。

值得关注的是,北京人工智能数据训练基地也在现场正式启动,作为国内首家投入运营的人工智能数据训练基地,该基地以实际应用需求为牵引,秉承开放、安全、共赢的原则,组织数据供给方、加工服务方、模型训练方“进场”合作,推动高质量数据价值释放,助力通用模型和行业垂类模型训练精调,促进协同合作、价值共创。目前,已有35家企业参与训练基地的建设,包括数据供给方、数据加工方、数据需求方、平台运营方等7个方面,其中包括13家企业提供了6.8T的数据。

打造公共服务平台助力构建AI创新生态

百个人工智能大模型高质量数据集发布

随着人工智能软硬件协同创新与适配验证中心、北京AI原生产业园、北京AI开源社区、AI原生创业加速器在现场的依次揭牌,“这些人工智能公共服务平台,正是企业所需。北京亦庄人工智能产业发展的勃勃生机给了我们足够的信心。”经开区算力企业代表纷纷感叹。

据悉,为推进人工智能公共服务平台建设,经开区建设人工智能软硬件协同创新与适配验证中心,推进芯片、算力集群、开发框架及算法等关键环节的兼容适配与协同创新;打造人工智能开源开放平台,聚集海量行业优质开发者,构建自主创新的开源生态;开放通明湖信息城50万平米产业空间,提供5A级写字楼及管家式全方位服务,引进行业领先的创新孵化器,汇聚全国创新主体,打造高品质AI原生产业园。

经开区相关负责人表示,通过优化服务、强化配套,着力打造上下游协同共进、自主创新的AI原生产业生态,助力企业‘抢跑’人工智能产业新赛道,打造新质生产力“强引擎”。

现场,一批重大项目在现场集中签约,涉及数据运营、行业模型、算力芯片等细分领域,塑造产业发展新动能新优势。未来,北京经开区将持续推进北京数据基础制度先行区建设和AI原生产业发展,打造覆盖“高质量数据集-国产算力底座-自主可控算法-示范性应用场景”全要素的AI原生产业创新高地,推进人工智能产业链条化、集群化、高端化发展。

此外,会上还发布100个人工智能大模型高质量数据集,数据总量逾150PB,覆盖多模态语料,涉及20个领域应用场景,为大模型训练提供更加精准、可靠的数据服务。

(责编:孟竹、高星)

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