2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告

2（EFOPS），2022年智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0EFOPS，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別，達(dá)到1,271.4EFLOPS。2021年中國(guó)通用算力規(guī)模達(dá)4.7EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年通用算力規(guī)模將達(dá)到111.3EFOPS。2021-2026年期間，預(yù)計(jì)中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合18.5%。伴隨人工智能算力需求的高速增長(zhǎng)，建立健全助商惠民的數(shù)目前，中國(guó)仍以GPU為主實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心計(jì)算加速，市場(chǎng)占有率近90%，但ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市場(chǎng)也在加速發(fā)展。近年來(lái)，在政策、資本等多重因素驅(qū)動(dòng)之下，中國(guó)人工智能芯片專(zhuān)利數(shù)量不斷增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)鏈和應(yīng)用場(chǎng)景不斷完善擴(kuò)充，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，產(chǎn)業(yè)正向好發(fā)展。

2022在2022TOP10 2021年的924.0億美元，預(yù)計(jì)將在2022年（同比）26.6%圖1GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，2020-35.0%

各國(guó)持續(xù)布局人工智能發(fā)展戰(zhàn)略：諸如美國(guó)、英國(guó)、歐盟、日本等全球主要經(jīng)濟(jì)體進(jìn)一步推進(jìn)人工智能戰(zhàn)略的制定，在國(guó)家戰(zhàn)略領(lǐng)域的引導(dǎo)下，持續(xù)推進(jìn)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展：在2022財(cái)年美國(guó)研發(fā)類(lèi)項(xiàng)目預(yù)算中，人工智能、量子計(jì)算等領(lǐng)域被列為優(yōu)先投資項(xiàng)目；英國(guó)采取全行業(yè)、大投入策略，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到人工智能企業(yè)進(jìn)行全方位扶持建設(shè)，一批人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)嶄露頭角，得到市場(chǎng)認(rèn)可；歐盟、日本等嘗試結(jié)合產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，成為細(xì)分領(lǐng)域“領(lǐng)頭羊”，比如，德國(guó)結(jié)合工業(yè)行業(yè)積累，積極打造人工智能工業(yè)制造品牌；日本從可持續(xù)發(fā)展、災(zāi)難預(yù)警治理等方面入手，希望構(gòu)建具有國(guó)家特色的人工智能產(chǎn)業(yè)。在政府推動(dòng)下，各國(guó)科技企業(yè)積極跟進(jìn)，進(jìn)一步提升人工智能領(lǐng)域投資。這些人工智能發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)用水平的提高起到了促進(jìn)作用，同時(shí)也推動(dòng)了各國(guó)對(duì)人工智能的投入，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，各個(gè)國(guó)家的人工智能投入在其本國(guó)GDP總量的占比均出現(xiàn)不同程度提升，從2015年-2022年，美國(guó)人工智能投入占比提高了3倍，德國(guó)提高了5倍，而中國(guó)人工智能投入占比則提高了13倍之多。全球領(lǐng)先超大規(guī)模企業(yè)引領(lǐng)了這一發(fā)展，微軟支出數(shù)十億美元投資AI創(chuàng)業(yè)公司yS-

良性發(fā)展：諸多國(guó)家和地區(qū)相繼出臺(tái)不同的人工智能監(jiān)管法規(guī)，例如，美國(guó)國(guó)防部2022年出臺(tái)的《負(fù)責(zé)任的人工智能策略》報(bào)告，指出政府應(yīng)主動(dòng)思考并提出應(yīng)對(duì)策略，解決人工智能可能帶來(lái)的數(shù)據(jù)安全、道德倫理等問(wèn)題；日本政府發(fā)布的《人工智能戰(zhàn)略2022摘要》指出產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)數(shù)字化、人工智能等基礎(chǔ)設(shè)施具有迫切需求，在發(fā)展的前提下，政府也會(huì)配套關(guān)注人工智能安全策略；2022年，歐洲議會(huì)決議通過(guò)《歐洲機(jī)器人技術(shù)民事法律規(guī)

AI支出增幅DX支出增幅GDP

來(lái)源：IDC，世界銀行

對(duì)于國(guó)家而言，人工智能在國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)、科技實(shí)力提升、社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展等方面表現(xiàn)出舉足輕重的作用。世界諸多國(guó)家，尤其是領(lǐng)先的大國(guó)正在競(jìng)相開(kāi)發(fā)和部署人工智能技術(shù)，以改善人民生活、工作、科研條件和方式，進(jìn)而在未來(lái)智能世界中保持科技競(jìng)爭(zhēng)力和優(yōu)勢(shì)，同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)促進(jìn)作用。

發(fā)揮人工智能在社會(huì)與民生問(wèn)題方面的價(jià)值：各國(guó)政府面臨的重要民生問(wèn)題也有望通過(guò)人工智能技術(shù)制定更優(yōu)的預(yù)防和管理方案。在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域，人工智能模型對(duì)基因組結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)提供數(shù)萬(wàn)倍計(jì)算效率提升，同時(shí)精度并未有明顯損失，有效助力新冠疫苗研發(fā)；在公共衛(wèi)生事務(wù)管理領(lǐng)域，基于人臉識(shí)別的自動(dòng)健康碼掃描、身份證識(shí)別等服務(wù)，為突發(fā)公共事件的治理和預(yù)防提供新的有效方案；在 氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)領(lǐng)域，越來(lái)越多組織以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行智能化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，比如，日本將“利用人工智能應(yīng)對(duì)緊迫危機(jī)”作為2022年首要人工智能戰(zhàn)略，希望通過(guò)利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，提升國(guó)家災(zāi)害抗壓力；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，各國(guó)也加強(qiáng)人工智能賦能，以美國(guó)為例，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NFS）聯(lián)合各政府機(jī)構(gòu)以及科技巨頭，共同合作新建國(guó)家人工智能研究所，以期提供可持續(xù)發(fā)展的作物生產(chǎn)解決方案，對(duì)抗日益凸顯的糧食危機(jī)。人工智能的快速發(fā)展，極大拉動(dòng)了算力的發(fā)展。如同生物大腦是“人智”的核心，人工智能也同樣非常依賴(lài)一個(gè)高質(zhì)量的“大腦”，即人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，包含計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)。面對(duì)數(shù)據(jù)攀升、算法和模型領(lǐng)域的突破，“大腦”需要盡可能快速、精準(zhǔn)地處理大量數(shù)據(jù)或執(zhí)行復(fù)雜的指令，這對(duì)人工智能計(jì)算力提出更高的需求。當(dāng)前，全球人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展，為人工智能技術(shù)更廣泛的場(chǎng)景落地帶來(lái)可能。釋放算力的價(jià)值，對(duì)國(guó)家整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將起到推動(dòng)作用。根據(jù)《2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》的研究結(jié)果，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長(zhǎng)3.5‰和.8‰。國(guó)家計(jì)算力指數(shù)越高，對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用越強(qiáng)。

下游生態(tài)圈已經(jīng)產(chǎn)生推動(dòng)作用，IDC預(yù)計(jì)在2022年，以運(yùn)營(yíng)商、基礎(chǔ)架構(gòu)供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)大廠為主的元宇宙基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)參與者會(huì)領(lǐng)銜發(fā)力，加快相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)、操作平臺(tái)的創(chuàng)新和內(nèi)容的升級(jí)，除在游戲、媒體和娛樂(lè)等行業(yè)內(nèi)的諸多場(chǎng)景外，培訓(xùn)和遠(yuǎn)程辦公有望成為最先落地的元宇宙商用場(chǎng)景。此外，元宇宙也將在教育、金融、零售、文化旅游、智慧城市等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)滲透，為人工智能的發(fā)展帶來(lái)更多創(chuàng)新空間。企業(yè)應(yīng)提前布局底層算力支持平臺(tái)，為更多元宇宙場(chǎng)景的落地和運(yùn)行提供算力支持。能市場(chǎng)相關(guān)支出將達(dá)到130.3億美元，有望在2026年達(dá)到范應(yīng)用行業(yè)和場(chǎng)景，推進(jìn)人工智能與產(chǎn)業(yè)融合。2022《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》（簡(jiǎn)稱(chēng)《意見(jiàn)》）發(fā)布，《意見(jiàn)》為各地方和各主體加速人工智能行業(yè)和場(chǎng)景化落地提供指引，指出制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)行業(yè)可深入挖掘，“促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展，以更智能的城市、更貼心的社會(huì)為導(dǎo)向，在城市管理、交通治理、生態(tài)環(huán)保、醫(yī)療健康、教育、養(yǎng)老等領(lǐng)域持續(xù)挖掘人工智能應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)會(huì)，開(kāi)展智能社會(huì)場(chǎng)景應(yīng)用示范”，并鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)及高等院校加大對(duì)于人工智能技術(shù)研究、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用的投入力度。 推進(jìn)優(yōu)化治理：伴隨人工智能應(yīng)用逐步廣泛落地，國(guó)家相關(guān)機(jī)構(gòu)通過(guò)制定一系列規(guī)范和政策，例如要求醫(yī)療人工智能影像公司“持證上崗”，制定智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試與示范應(yīng)用，完善無(wú)人駕駛領(lǐng)域相關(guān)監(jiān)管框架和法規(guī)等，旨在一方面監(jiān)管和把控人工智能發(fā)展過(guò)程中存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題，另一方面基于規(guī)范化管理促進(jìn)人工智能的規(guī)?；?、可持續(xù)化發(fā)展。此外，數(shù)據(jù)安全及個(gè)人隱私也成為新一代人工智能治理的重要組成部分，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計(jì)算等技術(shù)創(chuàng)新，法律法規(guī)約束和社會(huì)監(jiān)督，旨在降低安

圖3中國(guó)通用算力規(guī)模及預(yù)測(cè)，2019-140

■中國(guó)智能算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，推進(jìn)算力、算法數(shù)據(jù)海量增加，算法模型愈加復(fù)雜，應(yīng)用場(chǎng)景的深入和發(fā)展，帶來(lái)了對(duì)算力需求的快速提升。為定量評(píng)估算力規(guī)模的大小，本報(bào)告基于《IDC中國(guó)加速計(jì)算服務(wù)器市場(chǎng)半年度跟蹤報(bào)告》及智能加速卡半精度（FP16）相當(dāng)運(yùn)算能力數(shù)據(jù)，測(cè)算了中國(guó)智能算力規(guī)模。結(jié)果顯示，中國(guó)智能算力規(guī)模正在高速增長(zhǎng)。2021年中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)155.2每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（EFLOPS），2022年智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0EFOPS，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFOPS）級(jí)別，達(dá)到,27.4EFOPS。作為參考，本報(bào)告基于《IDC中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)季度跟蹤報(bào)告》及CPU雙精度（FP64）運(yùn)算能力數(shù)據(jù)，測(cè)算了中國(guó)通用算力規(guī)模。2021年中國(guó)通用算力規(guī)模達(dá)47EFOPS，預(yù)計(jì)到2026年通用算力規(guī)模將達(dá)到11.3EFOPS。2021-2026年期間，預(yù)計(jì)中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。圖2中國(guó)智能算力規(guī)模及預(yù)測(cè)，2019-

硬件軟件

圖5全球人工智能服務(wù)器GPU、ASIC和FPGA

1%

未

FPGA18個(gè) 2未

GPU18個(gè)

IDC研究發(fā)現(xiàn)，2021年中國(guó)仍以GPU為主實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心計(jì)算加速，市場(chǎng)占有率近90%，GPU芯片多用于圖形圖像處理、復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景，可較好支持高度并行的工作負(fù)載，常用于數(shù)據(jù)中心的模型訓(xùn)練，也可以用于邊緣側(cè)和端側(cè)的推理工作負(fù)載。ASIC，F(xiàn)PGA，NPU等非GPU芯片市場(chǎng)占有率超過(guò)10%，其中，NPU較以往具有明顯增長(zhǎng)，NPU芯片設(shè)計(jì)邏輯更為簡(jiǎn)單，常用于邊側(cè)和端側(cè)的模型推理，并生成結(jié)果，在處理推理工作負(fù)載時(shí)，具有顯著的能耗節(jié)約優(yōu)勢(shì)。

不同類(lèi)型人工智能芯片發(fā)展進(jìn)度參差不齊：在面向人工智能領(lǐng)域的芯片中，用于終端產(chǎn)品的應(yīng)用層芯片發(fā)展較快，而用于云計(jì)算等領(lǐng)域的通用基礎(chǔ)層芯片發(fā)展則較為滯后，有較大發(fā)展?jié)摿?。在近幾年的熱門(mén)領(lǐng)域如智慧城市建設(shè)、無(wú)人駕駛載具、智慧醫(yī)療系統(tǒng)構(gòu)建、智能家居等應(yīng)用中，ASIC、GPU、FPGA、NPU四大類(lèi)芯片，受到了絕大多數(shù)中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的青睞。人工智能芯片低能耗為大勢(shì)所趨：低功耗人工智能芯片是時(shí)代之需，這對(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的總功耗降低具有重要價(jià)值，此外，低功耗人工智能芯片也是實(shí)現(xiàn)邊緣智能的重要環(huán)節(jié)，能滿(mǎn)足更多復(fù)雜、極端的邊緣側(cè)應(yīng)用場(chǎng)景需求。但研發(fā)出能夠滿(mǎn)足性能需求，兼顧制造可行性、成本可控性、性能可靠性等要求的低功耗芯片仍頗具挑戰(zhàn)。

能服務(wù)器的高增長(zhǎng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到59.2億美元，與2020年相比增長(zhǎng)68.2%，其的中國(guó)企業(yè)將在未來(lái)一年持續(xù)增加人工智能服務(wù)器的投資規(guī)模，中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)將在未來(lái)五年保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2026年，中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到123.4億美元。 器的市場(chǎng)份額占比已經(jīng)過(guò)半，達(dá)到57.6%，預(yù)計(jì)到2026圖7，2020-

訓(xùn)練

來(lái)源

綠色節(jié)能化發(fā)展：人工智能服務(wù)器將朝著綠色節(jié)能的方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)低功耗、高效率的計(jì)算。“東數(shù)西算”工程在全國(guó)啟動(dòng)，通過(guò)建設(shè)國(guó)家算力樞紐，規(guī)劃設(shè)立10據(jù)中心集群，朝著全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系邁進(jìn)了一步。此外，國(guó)家對(duì)節(jié)能減排也提出了更高的要求，在發(fā)布的《貫徹落實(shí)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)要求推動(dòng)數(shù)據(jù)中心和5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施綠色高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》中提到，到2025年，國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)的PUE要進(jìn)一步降到.25以下，對(duì)建設(shè)綠色、低碳的數(shù)據(jù)中心提出了新的要求。企業(yè)開(kāi)始將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到液冷技術(shù)的探索和應(yīng)用，液冷技術(shù)不但有更高的散熱效率，還能節(jié)約大量電能，目前已經(jīng)有大量成功案例。不論是從政策角度，還是市場(chǎng)需求角度，抑或技術(shù)成熟角度，液冷都將成為數(shù)據(jù)中心的發(fā)展方向。

UBBv1.0OAM基板，OAM兼容性高、擴(kuò)展性好，支持多品在異構(gòu)協(xié)議層面，為了提高CPU與多元算力芯片間的數(shù)據(jù)傳輸效率，業(yè)內(nèi)在互聯(lián)技術(shù)方面展開(kāi)了新的探索，近年涌現(xiàn)了一系列新興的互連協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，包括QPI/UPI、CXLGenZ、CCIX等，其中浪潮信息研發(fā)了支持CXL高速總線的智能加速器F26A，與傳統(tǒng)的PCIe、DMA方式相比，CPU與加速器之間的平均數(shù)據(jù)訪問(wèn)延遲降低80%，同時(shí)可擴(kuò)展2倍的內(nèi)存容量。 在跨節(jié)點(diǎn)層面，節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)通信所產(chǎn)生的RPC、協(xié)議處理、內(nèi)存拷貝、壓縮會(huì)占用30%左右的CPU資源，成為數(shù)據(jù)中心級(jí)的“通信稅”。業(yè)內(nèi)嘗試通過(guò)智能網(wǎng)卡卸載計(jì)算密集型業(yè)務(wù)，將NVMe-oF、無(wú)損網(wǎng)絡(luò)能力等功能轉(zhuǎn)移到智能網(wǎng)卡上由專(zhuān)有硬件負(fù)責(zé)處理，能夠提升通信性能并降低CPU占用率。通過(guò)智能數(shù)據(jù)處理單元和高速網(wǎng)絡(luò)形成分布式互連交換，可實(shí)現(xiàn)CPU與各種加速芯片的算力協(xié)同以及內(nèi)存池化、新型存儲(chǔ)池化，節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)訪問(wèn)延遲可低至亞微秒級(jí)別。云計(jì)算的出現(xiàn)為企業(yè)提供更豐富的算力支持。通過(guò)aaS（asaIDC調(diào)研顯示，排名前三的人工智能云服務(wù)是:搜索、人臉識(shí)別和推薦引擎，預(yù)計(jì)未來(lái)18個(gè)月，排名前三的人工智能云服務(wù)將為：自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別。近幾年，人臉與人體識(shí)別已經(jīng)達(dá)到一定的市場(chǎng)規(guī)模，相比2020年，2021年人臉人體公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模實(shí)現(xiàn)801%的增長(zhǎng)，應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)展，市場(chǎng)產(chǎn)品形態(tài)不斷豐富，以及疫情防控等因素是重要驅(qū)動(dòng)力。在圖像視頻領(lǐng)域，視頻結(jié)構(gòu)化、多模態(tài)人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新促進(jìn)了該領(lǐng)域市場(chǎng)增長(zhǎng)。公有云廠商一方面通過(guò)視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)輸出圖像視頻領(lǐng)域的人工智能能力，另一方面則專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)基于場(chǎng)景的解決方案。在自然語(yǔ)言處理方面，2021年NLP市場(chǎng)較2020年實(shí)現(xiàn)了126.9%的增長(zhǎng)，在技術(shù)方面，得益于大型模型的推廣；在市場(chǎng)方面，與應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)展（如機(jī)器翻譯、文檔處理、智能寫(xiě)作等）息息相關(guān)。同時(shí)，智能語(yǔ)音公有云服務(wù)市場(chǎng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高增長(zhǎng)，2021年市場(chǎng)規(guī)模較2020年增長(zhǎng)52.3%，目前已進(jìn)入應(yīng)用場(chǎng)景深化階段。智能客服、客服質(zhì)量控制、客服數(shù)據(jù)分析、智能營(yíng)銷(xiāo)等應(yīng)用推動(dòng)了對(duì)話(huà)式人工智能的市場(chǎng)增長(zhǎng)，2021年較2020年增長(zhǎng)109.6%。

大模型是在智算算力驅(qū)動(dòng)下最為典型的重大創(chuàng)新。得益于模型泛化能力強(qiáng)、長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)的低依賴(lài)性以及下游模型使用效率的提升，大模型被認(rèn)為具備了“通用智能”的雛形，并成為業(yè)內(nèi)探索實(shí)現(xiàn)普惠人工智能的重要途徑之一。大模型的技術(shù)rtansormer架構(gòu)應(yīng)用于NLP領(lǐng)域并取得了突破性進(jìn)展，其在視覺(jué)任務(wù)上也同樣證明了有效性。從算力的視角看，語(yǔ)言類(lèi)、視覺(jué)類(lèi)模型容量和相應(yīng)的算力需求都在快速擴(kuò)大，大模型發(fā)展的背后是龐大的算力支撐。如果用“算力當(dāng)量”（PetaFlops/s-day，PD），即每秒千萬(wàn)億次的計(jì)算機(jī)完整運(yùn)行一天消耗的算力總量，來(lái)對(duì)人工智能任務(wù)所需算力總量進(jìn)行度量，AI+Science領(lǐng)域的AlphaFold2、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、GPT-3等模型訓(xùn)練需要幾百甚至幾千PD的算力支持，如GPT-3訓(xùn)練需要3,640PD的算力。2022年，大模型正在成為AIGC領(lǐng)域發(fā)展的算法引擎。在大模型的能力加持下，包括以文生圖以及虛擬數(shù)字人等AIGC類(lèi)應(yīng)用將快速進(jìn)入到商業(yè)化階段，并為元宇宙內(nèi)容生產(chǎn)帶來(lái)巨大的變革。大模型正在讓人工智能技術(shù)從五年前的“能聽(tīng)會(huì)看”，走到今天的“能思考、會(huì)創(chuàng)作”，未來(lái)有望實(shí)現(xiàn)“會(huì)推理、能決策”的重大進(jìn)步。盡管目前的大模型參數(shù)數(shù)量還沒(méi)有達(dá)到人腦神經(jīng)系統(tǒng)的突觸規(guī)模，但市場(chǎng)對(duì)于大模型的認(rèn)知趨于理性。業(yè)內(nèi)逐漸認(rèn)識(shí)到，大模型的發(fā)展更要注重綠色低碳、服務(wù)能力下沉以及商業(yè)模式的實(shí)踐，為大模型在各行各業(yè)的規(guī)模落地鋪平道路。 和跨模態(tài)大模型，還包括生物計(jì)算和行業(yè)知識(shí)增強(qiáng)大模型，為醫(yī)藥、電力、金融和航天等各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值是提升效率，產(chǎn)業(yè)AI化的目標(biāo)就是通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用來(lái)提升垂直行業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等環(huán)節(jié)的效率，并產(chǎn)生更大范圍的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。不過(guò)，人工智能目前還是新興技術(shù)，技術(shù)供應(yīng)商在實(shí)施產(chǎn)業(yè)AI化時(shí)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括市場(chǎng)對(duì)人工智能技術(shù)的理解程度、供應(yīng)商技術(shù)和商業(yè)能力是否成熟、如何在精細(xì)化落地的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)快捷高效的部署，都會(huì)影響人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的實(shí)際落地效果。

對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)，快速將創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化為物質(zhì)或知識(shí)資本，并形成規(guī)模效應(yīng)和范圍效應(yīng)，關(guān)鍵在于協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)的搭建。近年來(lái)，包括政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)都在嘗試構(gòu)建人工智能協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，聚焦當(dāng)前階段產(chǎn)業(yè)AI化的落地應(yīng)用需求，平臺(tái)的存在可以更快實(shí)現(xiàn)人工智能生態(tài)伙伴的業(yè)務(wù)聚合、資源聚合和戰(zhàn)略聚合，平臺(tái)內(nèi)的各方主體以人工智能算力輸出、服務(wù)能力優(yōu)化及人才培養(yǎng)等層面的要素供給，達(dá)成產(chǎn)業(yè)鏈上下游的通力合作形態(tài)，以生態(tài)聚合成就行業(yè)用戶(hù)。autoML 標(biāo)準(zhǔn)化是技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的必要前提，但對(duì)于目前的人工智能技術(shù)及基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)說(shuō)，定制化的工作量依然很大，主要集中在包括多元人工智能芯片適配、人工智能算力資源管理和調(diào)度、數(shù)據(jù)整合及加速、深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境部署等各個(gè)方面。以人工智能芯片為例，市場(chǎng)上存在各種類(lèi)型人工智能芯片，互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)各不相同，用戶(hù)在使用這些人工智能芯片系統(tǒng)時(shí)會(huì)遇到系統(tǒng)適配、芯片驅(qū)動(dòng)、互聯(lián)互通、功耗管理、安全傳輸、易用性等各類(lèi)問(wèn)題，給用戶(hù)在部署多元人工智能芯片算力系統(tǒng)時(shí)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。這些非標(biāo)準(zhǔn)的工作無(wú)法快速?gòu)?fù)用，限制了人工智能算力的使用效率，不利于人工智能在各行各業(yè)的推廣和應(yīng)用。都在推出具有標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)能力的人工智能異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)和算 力、算法一體化的新型基礎(chǔ)設(shè)施，一方面布局建設(shè)智算中化轉(zhuǎn)型、區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級(jí)和基礎(chǔ)科學(xué)研究等需求提供算力服智能計(jì)算系統(tǒng)、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、大吞吐低時(shí)延并行文件系

根據(jù)IDC針對(duì)企業(yè)應(yīng)用人工智能現(xiàn)狀調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)利用人工智能應(yīng)用獲得了顯著收益，尤其是在研發(fā)速度和流程的創(chuàng)新，產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，以及決策制定的創(chuàng)新等維度：12%，8%。決策制定：人工智能為企業(yè)帶來(lái)更豐富、及時(shí)的信息，為企業(yè)決策者提供敏銳洞察，可顯著提升決策的速度和質(zhì)量，輔助企業(yè)處理復(fù)雜的不確定性，占領(lǐng)市場(chǎng)先機(jī)，創(chuàng)造價(jià)值。創(chuàng)新科研：作為創(chuàng)新的源動(dòng)力，科學(xué)研究是人類(lèi)發(fā)展和社會(huì)變革最主要的推動(dòng)力量。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能不僅在應(yīng)用科學(xué)的突破上發(fā)揮了重要作用，也開(kāi)始滲透到基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，極大提高了科學(xué)研究的效率

創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)：據(jù)工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示，目前，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)4,000億元，企業(yè)數(shù)量超過(guò)3,000家，領(lǐng)軍龍頭企業(yè)覆蓋無(wú)人機(jī)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能機(jī)器人、智能汽車(chē)、可穿戴設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)等諸多領(lǐng)域，已經(jīng)在智能芯片、開(kāi)源框架等關(guān)鍵核心技術(shù)取得重要突破。根據(jù)美國(guó)斯坦福大學(xué)《2021年人工智能（AI）指數(shù)

益。這也是全球企業(yè)在人工智能支出上持續(xù)快速增長(zhǎng)的原因。IDC預(yù)測(cè)，2022年，全球企業(yè)將在人工智能解決方案上投資180億美元。2021至2026年間，預(yù)計(jì)該支出將以26.5%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)至3,010億美元，這是同期全球IT總支出五年復(fù)合年增長(zhǎng)率6.3%的四倍多。

目前已經(jīng)部署

視頻分析AR與VR知識(shí)圖譜圖像技術(shù)自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音技術(shù)

智能化場(chǎng)景在行業(yè)的落地呈現(xiàn)出更加深入、更加廣泛的趨勢(shì)：人工智能持續(xù)為提升用戶(hù)體驗(yàn)做出貢獻(xiàn)，諸如智能客服、智能推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景深入落地到各行各業(yè)；企業(yè)有意在數(shù)字人、虛擬NFT等數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域布局，以創(chuàng)造差異化的營(yíng)銷(xiāo)體驗(yàn)，升級(jí)品牌形象；此外，人工智能也在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)科學(xué)防疫，加強(qiáng)公共衛(wèi)生安全體系建設(shè)中承擔(dān)重要角色，在防疫信息匯總、病毒演變預(yù)測(cè)、疫苗藥物研發(fā)、輔助診斷等維度實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用；人工智能正在加深對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持，產(chǎn)生一批成熟應(yīng)用的場(chǎng)景，包括但不限于人員設(shè)備管理、行為預(yù)測(cè)、供需銷(xiāo)售預(yù)測(cè)等。另外，科學(xué)家們?cè)絹?lái)越多地利用人工智能技術(shù)和方法，從數(shù)據(jù)中建立模型，重點(diǎn)圍繞新藥創(chuàng)制、基因研究、新材料研發(fā)、深空深海等領(lǐng)域加速對(duì)前沿科學(xué)問(wèn)題的探究。例如，在材料領(lǐng)域，科學(xué)家基于人工智能網(wǎng)絡(luò)模型和大規(guī)模分子數(shù)據(jù)集，提升分子動(dòng)力學(xué)模擬的極限，以快速、準(zhǔn)確的方式預(yù)測(cè)新材料的特征，諸如預(yù)測(cè)高熵合金聲子熱導(dǎo)率隨溫度的變化關(guān)系、探究金屬鋰的自修復(fù)機(jī)理等；在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，以往諸多定理的出現(xiàn)往往依靠求解者的直覺(jué)，而人工智能在數(shù)學(xué)中的應(yīng)用可以加深數(shù)學(xué)研究者對(duì)于數(shù)學(xué)問(wèn)題與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的關(guān)系，為提出新的數(shù)學(xué)定理并進(jìn)行驗(yàn)證提供支持，以矩陣乘法為例，DeepMind利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能體Alphensor發(fā)現(xiàn)了超過(guò)2階的高效的矩陣乘法，且比已知算法更快，推動(dòng)新矩陣乘法算法的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)；在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，科學(xué)家可利用人工智能高效預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)，提升預(yù)測(cè)速度和精度，對(duì)基礎(chǔ)研究、生物制藥和疾病診療具有重要意義，以某AI醫(yī)藥研發(fā)初創(chuàng)企業(yè)為例，它建立

2022-2023徑。人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度排名TOP5的行業(yè)依次為互聯(lián)50 50 382582互聯(lián)網(wǎng)金 政府電 交通醫(yī) 2021 來(lái)源

術(shù)廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)推薦等場(chǎng)景，并加速機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的構(gòu)建，基于基礎(chǔ)架構(gòu)和算法投入，以及人員成本的綜合考量，在諸多場(chǎng)景通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，可極大提升效率并節(jié)戶(hù)提供更大程度的便利。智能客服、實(shí)體機(jī)器人、智慧網(wǎng)

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面：采用了100G高性能以太網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，較傳統(tǒng)以太網(wǎng)絡(luò)提升20%以上GPU集群訓(xùn)練性 實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)資源降本增效：相同模型訓(xùn)練，中高算力GPU集群不僅可以有效降低總能耗，同時(shí)可以減少實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)資源降本增效：相同模型訓(xùn)練，中高算力GPU集群不僅可以有效降低總能耗，同時(shí)可以減少機(jī)柜占用，提高集群算力密度，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)資源降本增效，為銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了有力的基礎(chǔ)技術(shù)支撐。人工智能技術(shù)已經(jīng)成為電信行業(yè)不可缺少的部分，運(yùn)營(yíng)商憑借龐大的用戶(hù)基數(shù)獲取海量的數(shù)據(jù)，來(lái)源豐富、覆蓋行業(yè)廣泛、真實(shí)性高，形成了高價(jià)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，為人工智能在電信行業(yè)的未來(lái)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。電信行業(yè)人工智能應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，電信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及優(yōu)化智能需要多項(xiàng)人工智能技術(shù)的融合，包括GPU加速、深度學(xué)習(xí)和分析技術(shù)等；另一方面，下一代智慧網(wǎng)絡(luò)的打造，對(duì)云化網(wǎng)絡(luò)的智能編排、調(diào)度、運(yùn)營(yíng)等也需要人工智能技術(shù)的支撐。另外，對(duì)運(yùn)營(yíng)商自身而言，越來(lái)越多的電信運(yùn)營(yíng)商著手于智慧營(yíng)業(yè)廳的建設(shè)，捕捉消費(fèi)者數(shù)據(jù)，比如停留時(shí)間、行為習(xí)慣等，然后利用人工智能技術(shù)對(duì)獲取的信息進(jìn)行分析并及時(shí)作出反應(yīng)，如增加柜臺(tái)客服人員或引導(dǎo)客戶(hù)使用自助服務(wù)系統(tǒng)。電信行業(yè)的人工智能應(yīng)用不僅優(yōu)化和維護(hù)了基礎(chǔ)設(shè)施、給客戶(hù)創(chuàng)造了更好的體驗(yàn)感，還能提高業(yè)務(wù)營(yíng)收、降低成本以及提高效率。除了自身應(yīng)用之外，用于云服務(wù)的投入在電信運(yùn)營(yíng)商所占比重也逐漸增加，并利用多樣化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)更加

在醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，傳統(tǒng)醫(yī)療向互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)型趨勢(shì)愈加明顯，而人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的發(fā)展則使得疾病診斷和治療的模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，從單點(diǎn)開(kāi)始逐步擴(kuò)展到各個(gè)領(lǐng)域，帶動(dòng)了醫(yī)療信息化的全面升級(jí)。當(dāng)前，醫(yī)療人工智能系統(tǒng)主要采用的技術(shù)包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，目前應(yīng)用場(chǎng)景主要分為三個(gè)方向：人工智能是制造業(yè)邁向工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重要新興技術(shù)能力。制造業(yè)對(duì)于人工智能技術(shù)的使用正在穩(wěn)步上升。在制造業(yè)中人工智能不斷豐富和迭代自身的分析和決策能力，以適應(yīng)不斷變化的工業(yè)環(huán)境，幫助企業(yè)在產(chǎn)生大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境中更為快速、準(zhǔn)確地梳理參數(shù)之間的相關(guān)性，提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化設(shè)備產(chǎn)品性能，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自執(zhí)行、自決策、自適應(yīng)等特征。制造

環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)都需要巨量的人工智能算力作為支以協(xié)同創(chuàng)建為例，大規(guī)模、高復(fù)雜的數(shù)字孿生空間、數(shù)字人和其他實(shí)體角色的建模需要眾多設(shè)計(jì)師協(xié)同創(chuàng)作完成，較好的底層平臺(tái)虛擬化和云端協(xié)同能力可很大程度助力效率的提升。硬件方面，青田元宇宙智算中心采用浪潮領(lǐng)先的異構(gòu)加速服務(wù)器的旗艦系統(tǒng)，具有強(qiáng)大的RDMA工智能相關(guān)政策支持力度（包括人工智能相關(guān)政策扶持力度的情況，并基于持續(xù)研究和最新用戶(hù)調(diào)研，進(jìn)行綜合評(píng)

來(lái)源 北京在人工智能領(lǐng)域的政策、人才、技術(shù)、企業(yè)等方面的優(yōu)勢(shì)有助于自身在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位，并將繼續(xù)吸引新的企業(yè)和投資資金進(jìn)入。北京作為我國(guó)首個(gè)國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，據(jù)悉，截止2022年11月，北京已經(jīng)聚集了約1500家人工智能領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)，在17個(gè)人工智能相關(guān)領(lǐng)域領(lǐng)跑全國(guó)，突破多項(xiàng)核心技術(shù)?！都涌煨滦突A(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動(dòng)方案（2020-2022年）》，《北京市促進(jìn)數(shù)字人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃2022年初浙江省政府發(fā)布了《建設(shè)杭州國(guó)家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)行動(dòng)計(jì)劃（2022-2024年）》，指出到2024年，全市人工智能應(yīng)用水平全國(guó)領(lǐng)先、國(guó)際先進(jìn)；推動(dòng)科研院所與龍頭企業(yè)雙擎聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新，在人工智能基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)攻關(guān)上取得重要進(jìn)展，形成10項(xiàng)以上人工智能重大科技成果，獲得1000項(xiàng)以上核心發(fā)明專(zhuān)利；打造3~4個(gè)千億級(jí)人工智能產(chǎn)業(yè)集群，產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)收入年均增長(zhǎng)15%以上，產(chǎn)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力位居全國(guó)前列。在知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面，人工智能學(xué)科建設(shè)在杭州歷史悠久，早在1987年便設(shè)立了人工智能研究所，是國(guó)內(nèi)最早的人工智能研究所之一。如今，在阿里巴巴集團(tuán)和浙江大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)、浙江工業(yè)大學(xué)等高校的加持下，杭州人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，人工智能專(zhuān)利授權(quán)數(shù)已超過(guò)千件，位居國(guó)內(nèi)人工智能第一梯隊(duì)。

智能交通等領(lǐng)域構(gòu)建了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。2021《上海市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》（簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)劃》），指出要深化人工智能在城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要驅(qū)動(dòng)和賦能作用，加快建設(shè)更具國(guó)際影響力的人工智能‘“上海高地”，預(yù)計(jì)到2025年，上海將形成10大類(lèi)100個(gè)人工智能深度應(yīng)用案例，培育500家智能化示范企業(yè)。同時(shí)，上海市作為國(guó)內(nèi)的“教育高地”，擁有復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)等一眾一流高校資源，為人工智能的發(fā)展提供了人才保障，目前上海市人工智能專(zhuān)利授權(quán)數(shù)仍處于全國(guó)領(lǐng)先地位，根據(jù)《規(guī)廣州作為我國(guó)的一線城市，2021年發(fā)布了《廣州市人工智能產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》，指出構(gòu)建廣州市人工智能產(chǎn)業(yè)“鏈長(zhǎng)制”，通過(guò)開(kāi)展“十百千”戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃，建設(shè)10個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)園，開(kāi)展100個(gè)人工智能典型場(chǎng)景應(yīng)用示范，培育1000家左右人工智能企業(yè)，創(chuàng)新協(xié)同良好的產(chǎn)業(yè)鏈體系。實(shí)施“2+4+N”產(chǎn)業(yè)培育工程，遴選先進(jìn)制造、車(chē)輛交通、健康醫(yī)療、城市治理四條人工智能優(yōu)勢(shì)賽道，重點(diǎn)培育龍頭企業(yè)和高成長(zhǎng)性企業(yè)，賦能人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。作為一座歷史悠久而獨(dú)特、文化積淀深厚的城市，成都不僅物產(chǎn)豐富、農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，更是中國(guó)重要的電子信息產(chǎn)業(yè)基地。成都有國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)30家，國(guó)家級(jí)研發(fā)平臺(tái)67個(gè)，高校所。據(jù)2019年統(tǒng)計(jì)，世界500強(qiáng)企業(yè)落戶(hù)成都的已超過(guò)300家。從2021年開(kāi)始，成都開(kāi)始建設(shè)國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)，注重把握人工智能發(fā)展戰(zhàn)略機(jī)遇。2021年，蘇州發(fā)布了《蘇州市促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干措施》，開(kāi)展具有行業(yè)引領(lǐng)性的人工智能“頭雁”企業(yè)遴選，鼓勵(lì)各地區(qū)加大對(duì)“頭雁”企業(yè)及“頭雁”培育企業(yè)的政策獎(jiǎng)勵(lì)。同時(shí)支持人工智能企業(yè)總部從外地遷入蘇州，國(guó)內(nèi)外人工智能知名企業(yè)在蘇州設(shè)