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核心提示：工業和信息化部最新數據顯示，目前，中國人工智能核心產業規模超過4000億元，企業數量超過3000家，領軍龍頭企業覆蓋無人機、語音識別、圖像識別、智能機器人、智能汽車、可穿戴設備、虛擬現實等諸多領域，已在智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破。
人工智能滲透度不斷提升 應用鴻溝亟待破局
中國工業報記者 余娜
算力是數字經濟時代的核心生產力。當前，人工智能已在國家經濟建設、科技實力提升、推動生產力發展等方面呈現出舉足輕重的作用。人工智能算力正在為國家創造力的發展帶來實質性推進。2022年，人工智能在各個行業的滲透度均有提升，互聯網、金融、政府、電信和制造五大行業應用滲透度排名前五。
由IDC與浪潮信息于近日聯合發布的《2022-2023?中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》）預測，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
工業和信息化部最新數據顯示，目前，中國人工智能核心產業規模超過4000億元，企業數量超過3000家，領軍龍頭企業覆蓋無人機、語音識別、圖像識別、智能機器人、智能汽車、可穿戴設備、虛擬現實等諸多領域，已在智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破。
智能算力規模持續擴大 技術與應用鴻溝待解決
智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識。隨著“東數西算”工程的啟動以及智能計算中心的建設，國家已在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群。
中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。
IDC調研發現，中國企業對人工智能算力基礎設施平臺的關注點依次為：豐富的應用場景配置、加速性能和計算能力、規模效應下的價格成本因素、訓練的數據支持、人工智能配套政策吸引。就現階段而言，由于中國市場傾向于首先投資硬件，中國人工智能支出中硬件占比將保持最大，未來5年將一直保持65%左右的份額。
除了大模型研發和創新，對于眾多企業而言，他們還面臨如何將大模型落地行業，解決現實復雜、瑣碎場景中的應用問題。調研顯示，未來超過80%的組織表示會考慮購買預先訓練好的人工智能模型，而不是自己進行訓練。但是預先訓練的模型在可用性和適應性、運行模型的基礎設施，以及內部專業知識等方面還存在提升的空間，企業亟需行業的解決方案商的支持，縮小技術創新和落地應用之間的鴻溝。
在2022年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，其中北京連續四年蟬位居首位，天津首次進入前十，成都、蘇州、南京、濟南保持前十。綜合TOP10城市發展情況，頭部城市的共性特征是，較早的政策引導和配套政策保障，充分的智算基礎設施規劃、投入，達到上百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模。
此外，一些城市深耕特定的人工智能應用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續投建。
從行業維度看，2022年中國人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造。與2021年相比，行業AI滲透度明顯提升。其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，預計到2023年年底，中國50%的制造業供應鏈環節將采用人工智能。
算力多元化發展提速 大模型加速行業落地
算力是實現AI產業化的核心力量，其發展將對人工智能技術的進步和行業應用起到決定性的作用。隨著人工智能向多場景化、規模化、融合化等高應用階段方向發展，數據體量呈現出急劇增長態勢，算法模型的參數量呈指數級增加，以加速計算為核心的算力中心規模正不斷擴大。
從算力層面來看，人工智能芯片、服務器、 計算架構、算法及應用等發展近況如何？
《報告》認為，從整體看AI服務器是人工智能市場增長的主力軍。IDC數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場的同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場增速（20.9%），是整體人工智能市場增長的推動力。《全球人工智能市場半年度追蹤報告》數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場規模達156.3億美元，約合人民幣1045億元，這是全球年度人工智能服務器市場首次突破千億元人民幣，同比2020年增速達39.1%。其中，浪潮信息（000977.SZ）、戴爾科技（股票代碼：DELL）、惠普企業（股票代碼：HPE）分別以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三，三家廠商總市場份額占比達43.1%。此外，新華三、寧暢、安擎、華為等諸多中國廠商正加速推動人工智能基礎設施產品的優化更新，探索賦能技術升級，為人工智能技術的用戶帶來價值。
從人工智能芯片角度，人工智能產業技術不斷提升，產業AI化加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC預計，到2025年人工智能芯片市場規模將達726億美元。異構計算成為主流趨勢，未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升，算力多元化發展趨勢明顯。
從計算架構發展來看，基于DSA（Domain-Specific Architectures）思想設計的人工智能芯片正在成為主導，推動了人工智能芯片多元化發展。多元算力從“能用”到“好用”并且為企業創造業務價值，離不開通用性強、綠色高效、安全可靠的計算系統的支持。業內正在推動多元算力系統架構創新，基于計算節點內和節點間的互聯技術破局現有計算架構的瓶頸，通過充分調動起多芯片、多板卡、多節點的系統級能力，實現各種加速單元以及跨節點系統的高效協同，提升計算性能。
值得一提的是，未來超過80%的組織會優先考慮購買預先訓練好的人工智能模型。作為智算力驅動下典型的重大創新，大模型被認為是“通用智能”的雛形，是業內探索實現普惠人工智能的重要途徑之一。大模型發展的背后是龐大的算力支撐，例如AI+Science領域的AlphaFold2、自動駕駛系統、GPT-3等模型訓練需要幾百甚至幾千PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力當量支持。2022年，大模型正在成為AIGC領域發展的算法引擎，文生圖、虛擬數字人等AIGC類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。
而在工業界，不少互聯網企業也正推動自研大模型在電子商務、社交網絡、搜索引擎、廣告推薦等重點業務場景落地。他們將內部大模型部署的成功經驗固化為預訓練平臺，以標準化服務的形式將預訓練模型的能力下沉到各行各業，通過集中式的數據和算力開發模式提供平臺粘性，以期實現人工智能普惠化目標。
中國工業報記者 余娜
算力是數字經濟時代的核心生產力。當前，人工智能已在國家經濟建設、科技實力提升、推動生產力發展等方面呈現出舉足輕重的作用。人工智能算力正在為國家創造力的發展帶來實質性推進。2022年，人工智能在各個行業的滲透度均有提升，互聯網、金融、政府、電信和制造五大行業應用滲透度排名前五。
由IDC與浪潮信息于近日聯合發布的《2022-2023?中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》）預測，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
工業和信息化部最新數據顯示，目前，中國人工智能核心產業規模超過4000億元，企業數量超過3000家，領軍龍頭企業覆蓋無人機、語音識別、圖像識別、智能機器人、智能汽車、可穿戴設備、虛擬現實等諸多領域，已在智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破。
智能算力規模持續擴大 技術與應用鴻溝待解決
智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識。隨著“東數西算”工程的啟動以及智能計算中心的建設，國家已在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群。
中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。
IDC調研發現，中國企業對人工智能算力基礎設施平臺的關注點依次為：豐富的應用場景配置、加速性能和計算能力、規模效應下的價格成本因素、訓練的數據支持、人工智能配套政策吸引。就現階段而言，由于中國市場傾向于首先投資硬件，中國人工智能支出中硬件占比將保持最大，未來5年將一直保持65%左右的份額。
除了大模型研發和創新，對于眾多企業而言，他們還面臨如何將大模型落地行業，解決現實復雜、瑣碎場景中的應用問題。調研顯示，未來超過80%的組織表示會考慮購買預先訓練好的人工智能模型，而不是自己進行訓練。但是預先訓練的模型在可用性和適應性、運行模型的基礎設施，以及內部專業知識等方面還存在提升的空間，企業亟需行業的解決方案商的支持，縮小技術創新和落地應用之間的鴻溝。
在2022年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，其中北京連續四年蟬位居首位，天津首次進入前十，成都、蘇州、南京、濟南保持前十。綜合TOP10城市發展情況，頭部城市的共性特征是，較早的政策引導和配套政策保障，充分的智算基礎設施規劃、投入，達到上百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模。
此外，一些城市深耕特定的人工智能應用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續投建。
從行業維度看，2022年中國人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造。與2021年相比，行業AI滲透度明顯提升。其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，預計到2023年年底，中國50%的制造業供應鏈環節將采用人工智能。
算力多元化發展提速 大模型加速行業落地
算力是實現AI產業化的核心力量，其發展將對人工智能技術的進步和行業應用起到決定性的作用。隨著人工智能向多場景化、規模化、融合化等高應用階段方向發展，數據體量呈現出急劇增長態勢，算法模型的參數量呈指數級增加，以加速計算為核心的算力中心規模正不斷擴大。
從算力層面來看，人工智能芯片、服務器、 計算架構、算法及應用等發展近況如何？
《報告》認為，從整體看AI服務器是人工智能市場增長的主力軍。IDC數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場的同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場增速（20.9%），是整體人工智能市場增長的推動力。《全球人工智能市場半年度追蹤報告》數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場規模達156.3億美元，約合人民幣1045億元，這是全球年度人工智能服務器市場首次突破千億元人民幣，同比2020年增速達39.1%。其中，浪潮信息（000977.SZ）、戴爾科技（股票代碼：DELL）、惠普企業（股票代碼：HPE）分別以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三，三家廠商總市場份額占比達43.1%。此外，新華三、寧暢、安擎、華為等諸多中國廠商正加速推動人工智能基礎設施產品的優化更新，探索賦能技術升級，為人工智能技術的用戶帶來價值。
從人工智能芯片角度，人工智能產業技術不斷提升，產業AI化加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC預計，到2025年人工智能芯片市場規模將達726億美元。異構計算成為主流趨勢，未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升，算力多元化發展趨勢明顯。
從計算架構發展來看，基于DSA（Domain-Specific Architectures）思想設計的人工智能芯片正在成為主導，推動了人工智能芯片多元化發展。多元算力從“能用”到“好用”并且為企業創造業務價值，離不開通用性強、綠色高效、安全可靠的計算系統的支持。業內正在推動多元算力系統架構創新，基于計算節點內和節點間的互聯技術破局現有計算架構的瓶頸，通過充分調動起多芯片、多板卡、多節點的系統級能力，實現各種加速單元以及跨節點系統的高效協同，提升計算性能。
值得一提的是，未來超過80%的組織會優先考慮購買預先訓練好的人工智能模型。作為智算力驅動下典型的重大創新，大模型被認為是“通用智能”的雛形，是業內探索實現普惠人工智能的重要途徑之一。大模型發展的背后是龐大的算力支撐，例如AI+Science領域的AlphaFold2、自動駕駛系統、GPT-3等模型訓練需要幾百甚至幾千PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力當量支持。2022年，大模型正在成為AIGC領域發展的算法引擎，文生圖、虛擬數字人等AIGC類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。
而在工業界，不少互聯網企業也正推動自研大模型在電子商務、社交網絡、搜索引擎、廣告推薦等重點業務場景落地。他們將內部大模型部署的成功經驗固化為預訓練平臺，以標準化服務的形式將預訓練模型的能力下沉到各行各業，通過集中式的數據和算力開發模式提供平臺粘性，以期實現人工智能普惠化目標。
