摩尔定律最早由英特尔创始人之一戈登·摩尔在1965年提出，他认为集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18到24个月便会增加一倍。20年后的今天，面对日新月异的社会和突飞猛进的数字化需求，摩尔定律也随着社会的进步而被赋予了新的定义。LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到了网心科技CEO李浩为我们分享了如何构建新摩尔定律下的算力分发网络。
文/李浩
编辑/LiveVideoStack
我今天演讲的主题是《构建新摩尔定律下的算力分发网络》
1.算力奇点及对音视频内容的影响
狭义的摩尔定律是指芯片、晶元和密度。现在，万物皆可摩尔定律。Sam Altman在推特上发表了一个颇具争议的话题——宇宙智能体会以18个月为周期翻倍。我个人对宇宙智能体的理解就是AI算力。右边的图是知名社会学家雷库兹韦尔在2005年出版一本书上的插图。该时间点出奇的吻合。2020年左右相当于一只老鼠的智商，而现在GPT-4的连接数在1万亿左右。人类的神经元连接数大约170万亿。1万亿是啮齿类动物的水平，典型的代表就是松鼠。按照摩尔定律GPT-4 用20年的时间就可以达到人类的水平。但如果按照GPT-3.5到GPT-4的速度来算，只需要2年的时间。没有人清楚真正到达170万亿以后会引起什么样的社会改变。现在，我们正处在一个巨大的历史变革时间点。
大模型有一个比例定律，其增长符合对数曲线。模型参数指数级增长，模型性能线性增长。因为这样的思维，我们还认为模型在行为智能性上达到人类水平还很遥远。
但当超过10billion以后，学者发现了有快速增长的相变曲线，出现了涌现能力。我认为这应该是OpenAI公司对人类最大的贡献，它证实了迭代大模型道路的可行性。模型越大，性能提升的速度越快。
下面简单介绍一下云计算行业。2010年左右云计算刚开始的时候，团队探讨过远景，我们认为云计算会分为以下三个阶段：
第一个阶段是资源维度，需要自己掌握机器、掌握DB、掌握网络以及掌握存储等，自己搭建出自己的服务。
第二个阶段是无服务化阶段，只需要用代码调度即可，更加面向开发者。当网络和服务都成熟以后，会进入到第三个阶段，面向使用者。
但第三个阶段形态较为复杂，使用困难，一直没有讨论出结果。但当大模型出现以后，一切都变得迎刃而解，自然语言就是最好的办法。当模型很好地理解自然语言时，算力调度逻辑就会变得平民化。这将对整个云计算行业来说都是一个巨大的突破。
对于音视频行业而言，不管是智能配音还是生成AI宣讲视频，现在自己完全可以构想出创意和文案，通过再现和智能配音，最后再生成一些视频，一整套下来仅需要半天时间。相比之前需要一整个团队做一个星期，现在非专业人士半天的时间就可以完成，生产力可以得到大幅提升。
对于传统的音视频内容，其在终端产生，在云端处理后分发给其他观众。中间的过程简单明了。在有了AGI以后，整体需要加工的内容变多。假设很多人在看《狂飙》，那么电视剧在分发给我的过程中，会根据我的喜好进行了一些改变，那么其算力的提升是不可避免的。数据的产生在边缘侧和云端会更多，这也导致内容生产分发源头出现了变化。
左边的图是IDC在2020年的预测，但我认为其数据较为保守，2025年绝大多数的数据都将储存在核心和边缘，远超于80%。以后一定会出现新的机会，对于个人数据节点，人工智能出现以后，会加速社会的数字化，个人数据将会成为最大的隐私财产。
2.边缘云成为新数据源头及引发架构变革
我认为边缘云会成为新的数据源头，同时也会引发新一轮的架构变革。数据运算需求的提升，运算将很难在终端完成，只能在边缘端和云端完成。随着需求增大，边缘端速度快、成本低，一定是云端很好的补充。云和边一起构建了泛化的云计算网络，未来将会承担大部分的数据生成和数据计算。而用户只需要很小的样本，即可生成个性化数据，一些本地化的工具也一定要云端化。目前包括Adobe等公司也已经开始着手去做了。
机会和挑战总是并存的。从技术角度出发，传统的网络结构中，可以像快递包裹一样分地很小很细，差异化不大。但是一旦叠加上算力，差异化就会非常大。GPT-4的参数量可以在6000到10000亿之间，需要一个多T的显存才可以加载，而一些小模型，几个G就可以加载。一些东西不可以原子分割，会导致分布变得复杂，需要根据需求调整分割。这里引用艾瑞咨询的报告来展开算力网络的三大要素。
算力网络有三大组成要素：
（1）计算：算力网络的核心资源。
（2）感知：对具体场景算力需求的感知及算力资源的感知。
（3）连接：将分散、异构、多层级、闲置的算力集合起来。
以上三大要素赋予算力网络功能属性和服务属性，让其能高效盘活全社会算力资源，并赋能产业应用。从算力网络的技术架构上看，从下到上可分为基础资源层、算网调度层和算网运营层，同时算网运维和算网安全贯穿全程，形成“三横两纵”的支撑形态。最终，算力网络会以产品或能力的形式，赋能产业应用。
未来，在边缘侧会有大量的内容生产过程。只需要叠加一些源数据，包括数字人、特效等都可以在边缘侧生成。下发的图片因为有强延时的需求，只能在边缘侧生成。
其次，实时交互也会更多。很多本地化的交互都会变成和云端的交互。目前云端交互最苛刻的应该是RTC场景视频对话。下一个潜在场景是云游戏。云游戏的交互所需要的延迟仅为视频的一半，不能超过100ms，再之后是10ms以内的虚拟现实等。随着演变，对网络分发算力的稳定性的要求会越来越苛刻，边缘侧分发必须具备超低延迟的能力。
最后，业务逻辑也会增多。一旦数据源头发生变革，所有数据逻辑都需要重写。这和云计算最大的区别是不能以资源维度调动边缘，这样会过于复杂。所以边缘侧一定要以服务化为核心，要建立在Severless基础上重构业务逻辑。
3.网心音视频服务架构演进
网心针对上述提到的种种问题，做了很多的尝试。我们也推出了基于未来算力，为服务好音视频客户的产品。所以，我们的价值更加聚焦于如何给客户提供更低延时，更优、更便宜的算力，更加便捷的操作的服务。
先简单介绍一下网心科技。网心科技是国内最早做云计算的公司，也是全球最大、最下沉的边缘网络运营商。网心的理念是边缘云计算一定是一个平台模型。无论是自建、共建、合建，都要多层级碎片化的资源进行高效的整合，同时做到技术上的分装，让对外的接口标准化，服务好产业中的客户。现在网心主要的服务对象是音视频行业头部公司，同时也在AI、超低延时等场景中布局。现在网心的边缘节点数量规模已超过500万，通过自己的SDK覆盖了超过6亿的中国用户。
首先，看一下我们利用边缘闲置的主机构建的云游戏体验，整体的画面体验以及延时完全可以满足游玩的需求。
相比传统厂商，网心的云游戏架构最大的区别在于采用的是边缘侧的节点，覆盖密度更高。如果用中心云去做云游戏不仅成本不可控，延时也非常高，实现不了低于70ms的体验。通过构建的边缘网络，找到距离用户最近的节点将渲染和串流的体验做到最优。
网心提出了几个技术创新点。第一个是边缘网络独有的，正因为具有海量的边缘节点，所以可以非常清晰地感知到网络的状态，这是很多云计算厂商难以做到的。第二，所有的端到端协议都是网心自己做的。现在的RTC行业核心要解决双端交互的问题，但是云游戏是单端超低延时交互，高码率、高帧率、低延时是云游戏的三个基础特征。网心通过使用QUIC协议，将数据面和控制面分离。在应对高码率、高帧率、超低延时也引入新的拥塞控制和RS FEC等技术。
基于上述创新技术，我们看到在可用带宽快速恢复上，在出现网络大丢包情况下500ms就可以恢复到理想的数值。弱网表现的测试结果显示，OT QUIC 丢包最优，延时优于indigo。
我们再来看下AIGC文本生成图片场景。边缘主要以小算力为主，这类的小模型非常适合在边缘跑，并且其单任务、少交互的方式更加契合边缘的算法。
AIGC IAAS架构整体变化不大。网心已经可以构建出完善的边缘网络虚拟GPU容器。一些容器较大，需要切开，而另一些较小的则不需要切开。归根到底还是使用图片生成式的服务调动共有的边缘节点，这样做可以极大地节省成本。
为了使边缘云计算更好的应对未来的场景，网心科技提出了“三步走”发展策略：
第一步，降本增效。目前立足于能产生经济收益的场景以及客户的实际需求，利用客户扩大网络规模，提升网络水平，降低成本，提高效率，推助企业良性扩张。
第二步，功能迭代。逐渐丰富业务场景，推助云游戏、AIGC等业务的完善与推广；坚持对算力类需求的研发与覆盖；持续提升算力布局和能力。
第三步，构建生态。推动边缘网络和算力叠加，对接产业场景并实现产业场景产品化；以车联网、车路协同为切入点，适配消费类客户需求；构建开放网络平台，吸引开发者、合作伙伴共同构建生态。
我们有信心在未来8到10年里逐步实现三步走的规划。今年AGI的快速发展，很有可能会将需要的时间大幅压缩。
这是我今天的分享，谢谢大家。
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