高校算力短缺成AI科研瓶颈，专家建议构建算力共享平台

高校算力短缺成AI科研瓶颈，专家建议构建算力共享平台

随着人工智能技术的飞速发展，AI for Science这一科研新范式正在兴起。然而，高校在算力供给方面却面临着严峻的短缺问题，这不仅制约了科研项目的进展，还导致了人才流失。如何破解这一困局，成为当前亟待解决的重要课题。

在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）如同一股不可阻挡的洪流，正在以前所未有的速度与影响力重塑着世界。从日常生活的便捷服务，到尖端科技的突破创新，人工智能的重要性早已超越了单纯的技术范畴，成为推动社会进步的关键力量。

最新的科学研究成果，尤其是2024年诺贝尔物理学奖和化学奖得主的成就，都显示出AI技术在科研领域的深刻影响。复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华指出，这次奖项的获得标志着科学研究将迎来一个新范式——AI驱动的科研模式，即“AI for Science”。百度科技首席技术官王海峰也提到，未来对算力的巨大需求将是推动这一趋势的关键。

随着科研领域对数据处理和分析能力需求的急剧上升，AI技术的应用成为识别复杂数据模式的新工具。AI的深度学习和生成对抗网络等技术不仅帮助科学家们在海量数据中发现新模式，还极大提升了科研的效率。例如，生成式人工智能工具可用于加速日常科学任务的处理，如非结构化数据的整理和复杂代码的解析，而这些任务对人力来说极具挑战性。

尽管AI技术的应用前景乐观，现实中高校的算力供给正面临亟待解决的问题。根据调研数据显示，84%的高校尚未建立校级算力平台，多数现有平台的计算能力低于250Tflops，存储能力低于500TB，这对于当前学术科研需求来说显然不足。此外，高校内部的算力资源分配和管理体系也显得不够完善，部分热门学科和大型项目可能过度挤占了计算资源，而新兴学科往往得不到应有的支持。

由于算力短缺，科研团队的项目进展受到限制，甚至一些有潜力的研究方向被迫搁浅。更为严峻的是，这种现象还导致了高校科研人才的流失，许多志在生成式AI研究的学生纷纷转向大企业寻求更好的发展，因为后者通常拥有数百倍甚至数千倍的算力支持。

在谈到这一现象的深层原因时，新疆大学信息科学与工程学院软件学院院长钱育蓉指出，高校内部算力设施利用率低，部分团队和项目由于需求不均衡，使得算力建设资源难以得到充分利用。这种现状不仅影响了学术研究的创新与发展，也在潜移默化中限制了学生的实践能力与创新能力。

面对此困境，提升高校算力资源建设势在必行。首先，应当鼓励更多高校之间的资源共享与合作，通过共建算力中心和技术平台，让更多科研团队能够平等获取计算资源。其次，高校需优化算力分配管理机制，通过科学合理的方式，确保新兴学科与小型项目也能得到必要的支持。同时，简化算力资源申请与审批流程，提高资源使用的效率，以满足长时间连续计算的科研需求。

提升高校的算力水平，将有助于推动更多具有前沿性和创新性的科研项目得以实现。强大的算力不仅能够助力教师和学生深入开展数据分析、模型训练及高精度模拟实验等科研任务，还能有效支撑教育活动中的虚拟实验室和在线课程，为学生提供更丰富的学习经验。科技创新与人才培养，离不开良好的算力基础，只有这样，才能推动社会的持续进步与发展。

综上所述，科研新范式的兴起与高校算力短缺之间存在紧密的联系。面对潜在的技术壁垒与人才流失，高校需要积极探索解决路径，以科技创新作为引领，推动AI技术在教育中的广泛应用。未来，AI将无疑成为科研领域的重要驱动力，而高校在这一过程中承担的重要角色不可或缺。

本文原文来自搜狐