人工智能算力中心平臺建設(shè)及運營項目可行性研究報告

人工智能算力中心平臺建設(shè)及運營項目可行性研究報告一、項目基本情況人工智能算力中心平臺建設(shè)及運營項目為基于公司自用及業(yè)務鏈上下游企業(yè)租用，滿足3D數(shù)字資產(chǎn)創(chuàng)制的算力需求所建設(shè)的小型化人工智能算力中心。其建設(shè)內(nèi)容包括人工智能算力平臺和AI技術(shù)服務平臺，其中人工智能算力平臺主要是購置并安裝服務器等硬件，為整個項目提供基礎(chǔ)的算力；AI技術(shù)服務平臺則主要是集成并開發(fā)適配于3D數(shù)字資產(chǎn)創(chuàng)制的的軟件，并通過調(diào)用人工智能算力平臺硬件的算力，向客戶提供服務。算力平臺和技術(shù)服務平臺為互補關(guān)系，共同構(gòu)成人工智能算力中心。服務器是人工智能算力平臺的核心，基于服務器的算力才能開發(fā)和實現(xiàn)本項目的核心功能。為了保障整體平臺的先進性與后續(xù)產(chǎn)品的供應可持續(xù)性，服務器分為國產(chǎn)資源池和英偉達資源池。目前國內(nèi)大多數(shù)人工智能算力平臺多數(shù)為訓練算力，功能單一不滿足需求，此次建設(shè)采取訓練推理一體化平臺，具備先進性，也滿足公司內(nèi)部及合作伙伴的使用需求。其中，AI訓練服務器主要用來完成模型的訓練，AI推理服務器用來完成模型對外服務所需要的推理算力。AI技術(shù)服務平臺主要用來對數(shù)據(jù)進行管理，對硬件集群機型進行調(diào)度，包括由軟件屏蔽底層差異，納管不同架構(gòu)芯片，完成低代碼，甚至無代碼開發(fā)。AI技術(shù)服務平臺包括算法訓練平臺、算法推理平臺、算法倉庫平臺及數(shù)據(jù)自助建模軟件。算法訓練平臺：算法平臺可以異構(gòu)兼容，即在不同的硬件、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡環(huán)境下都能正常運行。在通用算力CPU方面，可兼容X86/ARM不同架構(gòu)的CPU服務器；在算力方面，除了英偉達系列GPU外，可以同時兼容華為昇騰系列NPU訓練芯片Ascend910、FPGA芯片等接入管理，方便企業(yè)用戶在構(gòu)建異構(gòu)算力集群時，底層算力芯片可進行多樣性選擇。算法推理平臺：算法推理平臺可以對推理服務器進行集群管理，算法統(tǒng)一下發(fā)與調(diào)用，也可以兼容國產(chǎn)與英偉達不同芯片體系，使集群的算力調(diào)度和使用可以達到一個立項的狀態(tài)，在客戶調(diào)用算法時，可以做到完整高效。算法倉庫平臺：基于訓練平臺開發(fā)出來的算法，通過該平臺對外開放至市場端，客戶可以根據(jù)自己的需求使用SAAS化的算法服務，對外使用服務時，可以通過推理平臺來提供算力的調(diào)度和支持，算法倉庫可以根據(jù)客戶的需求，不斷地增加和調(diào)整，算法增加和調(diào)整都需要訓練算力的支持。數(shù)據(jù)自助建模軟件：采用可視化編程軟件，達到低代碼甚至無代碼開發(fā)的水平，可以根據(jù)客戶或者自己收集的數(shù)據(jù)，進行自助建模，無監(jiān)督學習等功能。二、項目相關(guān)背景和必要性1、項目建設(shè)的必要性（1）公司自身業(yè)務發(fā)展的需求隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，公司的業(yè)務也面臨著體驗優(yōu)化、業(yè)務升級的迫切需求。公司各業(yè)務板塊需要較大的算力支撐，例如東方夢幻虛擬現(xiàn)實科技有限公司需要實時渲染流化、直播編解碼等算力，北京花開影視制作有限公司需要“渲染農(nóng)場”、各類物理仿真解算等算力，安徽省賽達科技有限責任公司需要音視頻編碼、目標檢測、邏輯推理等算力，文商旅服務平臺需要界面重構(gòu)、人機交互算力等。同時，公司各業(yè)務板塊對算力的穩(wěn)定性、安全性、服務多樣性、拓展性、成本控制、效率和跨平臺能力都有著非常嚴苛的標準要求。因此投入人工智能算力中心平臺建設(shè)，有利用公司各項業(yè)務降本增效，提高用戶的應用體驗。（2）為公司業(yè)務鏈上下游企業(yè)實現(xiàn)提供算力和算法支持沉浸式體驗離不開擴展現(xiàn)實、人工智能、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)的支持，對系統(tǒng)的計算、存儲、帶寬、功耗等都有著極高的要求，其所需消耗的算力資源也是巨量的。協(xié)同創(chuàng)建、高精仿真、實時渲染、智能交互等環(huán)節(jié)都需要大量算力做支撐，想要真正邁入虛擬和現(xiàn)實融合的3D互聯(lián)網(wǎng)時代，對算力的需求將呈指數(shù)級增長，這遠遠超過了通用CPU的發(fā)展速度。傳統(tǒng)以提升CPU時鐘頻率和內(nèi)核數(shù)量來提高計算性能的方式遇到了瓶頸，形成了巨大的算力缺口。這部分算力缺口需要由AICC來彌補，從而不斷提升沉浸式應用場景的性能和能效。AI計算作為全球主流計算形態(tài)已成定勢，AICC搭載大量AI服務器，在人工智能數(shù)據(jù)訓練方面有著絕對的優(yōu)勢，將顯著提升數(shù)據(jù)算力效率。同時，AICC作為算力生產(chǎn)及供應平臺，與一般數(shù)據(jù)中心對比，其在構(gòu)建過程中融合開放的架構(gòu)計算系統(tǒng)為平臺，以數(shù)據(jù)為資源，在低成本提供很多開源的人工智能算法及其代碼的同時，能夠以強大算力驅(qū)動AI模型來對數(shù)據(jù)進行深度加工，源源不斷產(chǎn)生各種智慧計算服務。同時，AICC還將通過平臺開放接口的方式將行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、城市運營中心等的算法能力、數(shù)據(jù)資源及運營服務等輸出給IT基礎(chǔ)薄弱的企業(yè)，從而使得社會AI應用成本得到大幅降低。AICC可以通過將大量的計算資源集中在一起，提高資源的利用率，降低企業(yè)的成本。同時，AICC還可以提高運行效率，減少系統(tǒng)閑置時間，進一步降低成本。（3）加速AI生態(tài)對接，推動創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聚集AICC未來將承擔各種大規(guī)模AI算法計算、機器學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務，并以強大的數(shù)據(jù)處理和存儲能力為社會提供AI算力服務。算法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)和可以用于訓練的算力被認為是推動人工智能發(fā)展的三個關(guān)鍵要素，未來隨著AICC大規(guī)模投入使用，以“基礎(chǔ)設(shè)施+框架+算法”為底層基礎(chǔ)、以AI模型生成和多場景應用的AI技術(shù)生態(tài)鏈將逐漸形成。AICC通過搭載高性能AI服務器，優(yōu)化計算平臺、框架和底層算法，能實現(xiàn)從模型開發(fā)、訓練、部署、測試、發(fā)布的“流水式生產(chǎn)”與一站式交付，加速算力產(chǎn)業(yè)鏈的形成。（4）加強政府治理，提升公共服務能力政府作為現(xiàn)代政府治理主體，能夠在AICC強大算力支撐下開展精細化、智能化政府治理。智慧城市豐富的應用場景為AICC提供了大量AI訓練數(shù)據(jù)，海量訓練數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)中心算力提出更高要求。AICC作為未來城市AI算力生產(chǎn)供應中心，能夠為未來智慧城市數(shù)據(jù)訓練提供算力。依托于AICC強大的算力可以模擬建立更加高效精準的AI算法模型，這些算法模型在智慧交通、應急管理、防洪減災、環(huán)境保護、地理測繪等政府治理和公共服務場景中有著極大應用空間。2、項目建設(shè)的可行性（1）國家政策支持2022年1月，國務院印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》提出，打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)施。2022年7月科技部等六部門關(guān)于印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》的通知，鼓勵在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應用場景，促進智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展。（2）行業(yè)技術(shù)進步AICC領(lǐng)域近年來在AI芯片、AI大模型領(lǐng)域取得了長足的進展?；贏I芯片的加速計算是當前AI計算的主流模式。AI芯片通過和AI算法的協(xié)同設(shè)計來滿足AI計算對算力的超高需求。近年來，國產(chǎn)AI加速芯片廠商持續(xù)發(fā)力，在該領(lǐng)域取得了快速進展，相關(guān)產(chǎn)品陸續(xù)發(fā)布，覆蓋了AI推理和AI訓練需求其中既有基于通用GPU架構(gòu)的芯片，也有基于ASIC架構(gòu)的芯片，另外也出現(xiàn)了類腦架構(gòu)芯片，總體上呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢。AI大模型是超大規(guī)模智能模型，簡稱大模型，是近年興起的一種新的人工智能計算范式。和傳統(tǒng)AI模型相比，大模型的訓練使用了更多的數(shù)據(jù)，具有更好的泛化性，可以應用到更廣泛的下游任務中。按照應用場景劃分，AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態(tài)大模型等。在語言大模型大獲成功之后，相關(guān)技術(shù)和方法也被引入計算機視覺領(lǐng)域，通過構(gòu)建更大的預訓練模型，使其可以適用于目標檢測、語義分割、異常檢測等廣泛的視覺任務。在算法架構(gòu)上，視覺大模型采用以Transformer架構(gòu)為主體的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)和自監(jiān)督的訓練方法以及十億級的無標注圖片數(shù)據(jù)進行訓練。當前業(yè)界已經(jīng)出現(xiàn)了越來越多的通用視覺大模型和面向特定領(lǐng)域的視覺大模型。視覺大模型也已廣泛應用于自動駕駛、智能安防、醫(yī)學影像等領(lǐng)域。（3）場景需求激增AI技術(shù)的發(fā)展催生了豐富的計算場景，不同的行業(yè)、應用場景對算力提出的需求不同。隨著人工智能技術(shù)的不斷升級以及算力、數(shù)據(jù)、算法等要素的持續(xù)迭代，未來AI技術(shù)將持續(xù)賦能各類文化創(chuàng)意、生產(chǎn)生活，為數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)帶來巨大變革。（4）公司具有良好的基礎(chǔ)儲備公司從搭建社會化生產(chǎn)平臺、創(chuàng)意內(nèi)容可視化平臺開始，構(gòu)建了大量的專業(yè)技術(shù)和算法儲備，完善了一整套適用云視頻、CG創(chuàng)制、數(shù)字創(chuàng)意、VR內(nèi)容生產(chǎn)、兒童教育業(yè)務等業(yè)務的支持能力體系，擁有豐富的AI算法庫、實時渲染算法集、AI應用模塊集。在算法的積累基礎(chǔ)上，公司研發(fā)了諸如：人體動作捕捉、手勢識別、服裝照片自動化建模、植被程序化生成、古建筑程序化生成、SLAM空間計算、人臉識別、車輛識別、車牌識別、角色語音合成、聲紋提取、熱區(qū)分析、人數(shù)統(tǒng)計、眼球跟蹤、鏡頭姿態(tài)計算等AI應用的能力模塊。這些能力模塊隨時可以封裝成API或SDK，提供基礎(chǔ)能力輸出，也可以為各類用戶提供SAAS化服務。三、項目涉及報批事項情況本項目不涉及土地、環(huán)保等部門審批。公司將按規(guī)定履行項目所需的備案或?qū)徟绦?。四、投資估算與資金籌措1、投資估算項目規(guī)?？偼顿Y為5,000萬元，擬全部使用募集資金。根據(jù)項目進度計劃，項目在2023年12月31日達產(chǎn)。2、測算依據(jù)AICC服務器投資測算如下：AI技術(shù)服務平臺投資測算如下：五、財務分析1、效益測算過程單位：萬元2、主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及參數(shù)項目計算期為5年，于2023年12月31日達產(chǎn)，項目第1年租用率為70%，第2年-第4年租用率為80%，第5年租用率為90%。城市維護建設(shè)稅稅率7%，教育費附加費率5%，企業(yè)所得稅率15%，根據(jù)行業(yè)情況，確定項目基準收益率為10%。3、利潤估算3.1收入測算項目配置30臺服務器，按加權(quán)平均值測算，每臺租賃收入約為8萬元/月。計算方法如下：訓練算力計算方法：按照阿里云每年1P訓練算力，收費約為380萬元，1P月收費約為31.6萬元，單臺服務器算力超過2P，考慮市場競爭及算力普惠性，本項目按照18萬元每臺月（如按照18萬每臺每月計算，每P算力約為9萬元，面對市場競爭將會有較大優(yōu)勢）推理算力計算方法：阿里云T4卡，單卡，單月收費約1.9萬元，本項目建設(shè)的推理服務器2卡（插2張T4卡），按照阿里云收費，單臺預估約3.8萬元收費，但是考慮國產(chǎn)化及市場競爭情況，本項目推理服務器2卡打折按照單臺1.5萬元測算收費。推理服務器6卡（插6張昇騰310卡）昇騰310單卡性能大大高于T4卡，公司按照單臺4萬元/約預估測算。第一年預計租用率為70%，第2年-第4年預計租用率為80%,第5年預計租用率為90%。注：公司下屬子公司內(nèi)部租賃上述服務器，體現(xiàn)為對外算力服務租賃成本的節(jié)約，在本項目測算經(jīng)濟效益時按照租賃成本節(jié)約金額視同于對應租賃收入增加來測算。服務器逐步配置完畢并于2023年底全部達產(chǎn)，但在2023年三季度末基本可達產(chǎn)70%。鑒于目前市場算力的稀缺以及目前儲備客戶情況，預計在2023年四季度即可實現(xiàn)該部分算力的對外租賃。經(jīng)測算，項目達產(chǎn)后年均可實現(xiàn)營業(yè)收入約2,300萬元/年。3.2總成本費用估算單位：萬元其中：折舊攤銷：假設(shè)設(shè)備無殘值，按5年計提折舊。租賃費用：30臺服務器需租用3個機柜，每個機柜租賃費用預計為8,000元/月，每年租賃費合計為28.8萬。第一年預計3個月的租賃費。管理費用：管理團隊預計2-3人，第一年預計管理費用為60萬元，第二年預計20%的增長，其后每年按照10%自然遞增。研發(fā)費用：運維團隊預計2-3人，第一年預計研發(fā)費用為100萬元，第二年預計20%的增長，其后每年按照10%自然遞增。銷售費用：銷售團隊預計3人，第一年預計銷售費用為80萬元，第二年預計20%的增長，其后每年按照10%自然遞增。3.3稅金估算：項目計算期上繳稅收合計498.70萬元，由于購置設(shè)備和軟件的增值稅待抵扣，項目計算期無需繳納增值稅和營業(yè)稅金及附加。3.4利潤估算：經(jīng)計算，項目利潤總額合計3,324.65萬元，凈利潤2,825.95萬元。3.5盈利能力分析：經(jīng)測算，項目靜態(tài)回收期為3.55年，項目動態(tài)回收期為4.10年，項目內(nèi)部收益率為21.53%，累計凈現(xiàn)值為1,179.68萬元，項目盈利能力較好。3.6財務生存能力分析：根據(jù)財務預計現(xiàn)金流量表顯示：在整個運營期間，各年累計盈余資金均為正值。項目有足夠的凈現(xiàn)金流量維持正常運營，項目具有財務生存能力。3.7盈虧平衡分析：盈虧平衡點采用公式計算。根據(jù)公式：生產(chǎn)能力利用率＝年固定成本/年100%租用率收入。盈虧平衡點為46.52%，這表明每年只要完成預期銷售計劃的46.52%，項目就不會虧損，項目抗風險能力較強。3.8財務分析結(jié)論：從財務分析可以看出，本項目具有良好的盈利能力，同時可為國家上繳可觀的稅收，在財務上是合理、可行的。六、項目風險分析1、政策及市場拓展風險近年來，各地政府、規(guī)劃建設(shè)及文化旅游等主管部門積極支持和投入各類城市館、園區(qū)館、博物館、科技館、旅游景區(qū)展示體驗中心等場館建設(shè)，以滿足其地區(qū)品牌宣傳、招商引資、政務公開、政民互動、市民教育等地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與社會公益基礎(chǔ)配套需求。如果展館建設(shè)及數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策發(fā)生變化，存在降低財政資金投入的風險，可能會對公司的生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生一定不利影響。公司在進行相應市場拓展時也面臨同業(yè)競爭、招采政策、商務條件等各種業(yè)務風險。公司將積極加強政府公共事務部團隊建設(shè)、在各個項目推動過程中建立專項小組，各個部門協(xié)同參與推進，形成業(yè)務合力，以應對相應風險。2、技術(shù)人才風險本次擬變更項目對核心技術(shù)人員的依賴程度較高，保持人員穩(wěn)定是公司生存和發(fā)展的根本。若不能有效保持核心人員的激勵機制并根據(jù)環(huán)境變化而不斷完善，將會影響到核心人員積極性、創(chuàng)造性的發(fā)揮，甚至造成核心人員的流失，會造成產(chǎn)能、品質(zhì)不及預期的風險，并對公司長期穩(wěn)定發(fā)展帶來一定的不利影響。為此，公司將提供有競爭力的薪酬，同時建立與業(yè)績掛鉤的獎勵制度及條款，加強對技術(shù)人員團隊的有效管理、建立持續(xù)高效的運作體系。3、不可抗力風險若因宏觀經(jīng)濟波動、市場供需變化、以及其他不可抗力因素可能導致市場未來發(fā)展狀況不及預期，有可能對本項目的預期效益產(chǎn)生不利影響。公司將積極應對不可抗力風險，通過不斷豐富運營內(nèi)容，搭建穩(wěn)定的團隊及制定完善的激勵機制等措施，努力達成市場拓展目標，以期獲得預期的商業(yè)回報。4、項目管理和實施的風險隨著本項目的逐步實施，公司資產(chǎn)規(guī)模、原材料采購、銷售規(guī)模將進一