年度中國(guó)AI計(jì)算力報(bào)告，剛剛出爐。

　　今年，已是連續(xù)第五年發(fā)布。

　　這一次，北杭深仍坐穩(wěn)AI城市前三名，其中北京無可撼動(dòng)，連續(xù)四年霸榜*。

　　上海，還是*梯隊(duì)的“老熟人”，廣州則時(shí)隔四年重回第五。

　　相比新鮮面孔不多的*梯隊(duì)，第二梯隊(duì)(6-10名)可謂洗牌加劇：

　　“新一線”城市成都勢(shì)如破竹，反超南京躍居第六，天津首次入榜，緊隨南京之后;

　　年年入榜的合肥則首次跌出前十。

　　有起有伏，好不激烈。

　　不過要說今年*的變化，還是當(dāng)屬智能算力的規(guī)模：

　　根據(jù)IDC與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的這份《2022-2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》，2022年，咱們國(guó)家智能算力保有量終于首次超過了通用算力，達(dá)到了268EFLOPS(每秒268百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算)。

　　這意味著智能算力很快將成為所有算力需求中的主力軍。

　　為此，本報(bào)告也首次將智能算力單拿出來做了統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，希望給AI產(chǎn)業(yè)的智能化和創(chuàng)新化提供一個(gè)標(biāo)尺，即智能算力在其中究竟提供了多少推力。

　　當(dāng)然，除了以上這些，老規(guī)矩，報(bào)告還揭示了更多有意思的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)滲透度等信息。

　　例如：

　　中國(guó)人工智能支出中，硬件占比未來5年都將至少保持65%左右的份額，遠(yuǎn)超軟件與服務(wù);

　　中國(guó)人工智能各行各業(yè)AI滲透率增比*的金融，2022年已達(dá)62%，緊隨互聯(lián)網(wǎng)之后;

　　火熱的大模型和許多人的觀察一樣，已經(jīng)具備“通用智能”的雛形，低能耗、可應(yīng)用性強(qiáng)等成為主要訴求;

　　……

　　更多細(xì)節(jié)，我們翻開報(bào)告來看。

　　中國(guó)最強(qiáng)AI城市：北京領(lǐng)首，第二梯隊(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈

　　這份最強(qiáng)AI城市TOP10榜單，是基于人工智能投資規(guī)模、政策支持力度、技術(shù)成熟度及勞動(dòng)供給等維度而得出。

　　其中技術(shù)成熟度包括數(shù)據(jù)平臺(tái)成熟度、AI算力加速方案、云服務(wù)應(yīng)用情況以及應(yīng)用場(chǎng)景成熟度。

　　北京能夠四年強(qiáng)勢(shì)*，除了政策的支持以外，還離不開學(xué)術(shù)資源和人才資源的加持：

　　在這里，光AI相關(guān)的人才就占到了全國(guó)總量的一半以上;全國(guó)過半數(shù)AI相關(guān)的研究單位，包括北大清華、中科院自動(dòng)化所、中科院自動(dòng)化所等，也都聚集在此。

　　深圳和上海也不必多講：

　　前者雖然本地高校資源不足，但吸引了大批外資以及發(fā)達(dá)國(guó)家的高端產(chǎn)業(yè);

　　后者作為國(guó)內(nèi)的“教育高地”，到2025年AI人才將達(dá)30萬，人工智能專利授權(quán)數(shù)一直處于全國(guó)*地位，AI實(shí)力自然低不了。

　　至于廣州，能夠時(shí)隔四年重回*梯隊(duì)，主要是去年在政策支持上又加大了力度，聚焦先進(jìn)制造、車輛交通、健康醫(yī)療、城市治理這四條AI賽道，定下了“十百千”目標(biāo)(即建設(shè)10個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)園，開展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))。

　　但要說今年最吸睛的，還得看馬上就要沖破*梯隊(duì)的成都，和首次上榜位列第九的天津。

　　首先，成都在今年成為了國(guó)家“東數(shù)西算”工程中西部的重點(diǎn)節(jié)點(diǎn)之一，在5月建成上線了西南地區(qū)*的人工智能計(jì)算中心——成都智算中心。

　　據(jù)公開數(shù)據(jù)，這一中心的人工智能算力平臺(tái)，算力可達(dá)300 PFLOPS(FP16)，相當(dāng)于15萬臺(tái)高性能PC。

　　除了新的智算中心，今年10月，成都又制定了“算力九條”政策，為積極建設(shè)AI產(chǎn)業(yè)的各企業(yè)科研機(jī)構(gòu)發(fā)放“真金白銀”。

　　比如若能聯(lián)合成都智算中心在智慧城市、智能制造、生物醫(yī)藥等行業(yè)打造示范性的人工智能創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，也可最高獲得100萬元的一次性獎(jiǎng)勵(lì)。

　　今年這樣的大動(dòng)作，無疑讓成都這座城市的吸引力更加一籌，也讓成都一口氣從去年的榜單第九升到了第六。

　　再來看首次進(jìn)榜的天津。

　　最近的三屆世界人工智能大會(huì)，都在這里舉辦，讓這座智能制造業(yè)比較發(fā)達(dá)的城市又推動(dòng)了一大批AI項(xiàng)目落地。

　　按照計(jì)劃，天津?qū)⒃?024年建成人工智能試驗(yàn)區(qū)，這也意味著它還有更大的潛力，來完善整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈(目前主要集中在上游的芯片行業(yè)以及下游的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景)。

　　眾所周知，無論是城市、企業(yè)還是科研機(jī)構(gòu)，要想發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，都離不開最基礎(chǔ)的算力支持。

　　從報(bào)告給出的下面這兩份數(shù)據(jù)我們就可以看出，在人工智能市場(chǎng)節(jié)節(jié)攀升的同時(shí)，算力規(guī)模也在跟進(jìn)增長(zhǎng)，并且更為迅速(尤其是智能算力)。

　　具體來看，AI市場(chǎng)方面：

　　IDC預(yù)測(cè)，2022年中國(guó)人工智能市場(chǎng)相關(guān)支出將達(dá)到132億美元，預(yù)計(jì)到2025年達(dá)到267億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)21.1%。

　　算力方面：

　　今年就已經(jīng)占比過半的智能算力，預(yù)計(jì)到2026年規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬億億次浮點(diǎn)計(jì)算(ZFLOPS)級(jí)別，達(dá)到1271.4 EFLOPS。

　　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%。

　　智能算力市場(chǎng)一a火熱朝天，這正如浪潮信息副總裁、浪潮人工智能與高性能計(jì)算產(chǎn)品線總經(jīng)理劉軍所說，因?yàn)椋?/p>

　　算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力，智算力是未來創(chuàng)新的核心推動(dòng)力。

　　如當(dāng)下爆火的chatGPT所基于的GPT-3模型，其計(jì)算需求3640Petaflop。

　　什么概念?現(xiàn)在全球最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)——日本“富岳”，每秒都只有550Petaflop。

　　再如特斯拉FSD全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的融合感知模型，其訓(xùn)練消耗的算力當(dāng)量也有500個(gè)PD;計(jì)算生物屆的“大明星”AlphaFold2則是300個(gè)PD……

　　可以確切地說，無論是AI大模型訓(xùn)練，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知模型訓(xùn)練，還是AI+Science或者數(shù)字人的建�；蜾秩镜華I應(yīng)用和創(chuàng)新，都無法離開強(qiáng)大算力(尤其是智能算力)的支撐。

　　所以，難怪每個(gè)城市在加快各自的智能算力基建化腳步。

　　那么，我們也不妨認(rèn)為：一些城市在今年的榜單中落榜，并非“沒落”，而是后起之秀太強(qiáng)了。

　　比如在今年的TOP榜單之外，合肥、武漢、長(zhǎng)沙這三座城市在AI和算力方面都有不可小覷的發(fā)展，或許明年就能爭(zhēng)奪一把第二梯隊(duì)的位置。

　　智能算力如何化為創(chuàng)新力?

　　據(jù)IDC觀察，目前，人工智能向著多場(chǎng)景化、規(guī)�；�、融合化等高��(yīng)用階段方向發(fā)展，數(shù)據(jù)體量呈現(xiàn)出急劇增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，算法模型的參數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增加，以加速計(jì)算為核心的算力中心規(guī)模正在不斷擴(kuò)大。

　　要將這些算力化為真正的生產(chǎn)力，離不開AI芯片、服務(wù)器、計(jì)算架構(gòu)、云服務(wù)、算法模型、生態(tài)等方面的支持。

　　過去一年，它們有著怎樣的表現(xiàn)，并將呈現(xiàn)出什么樣的趨勢(shì)?我們一一來看。

　　1、AI芯片：NPU增長(zhǎng)最明顯

　　IDC預(yù)計(jì)，到2025年，全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。

　　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%。

　　ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市場(chǎng)則已超過10%。其中，設(shè)計(jì)邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單、具有顯著能耗節(jié)約優(yōu)勢(shì)的NPU較以往有明顯增長(zhǎng)。

　　而從整體來看，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)呈現(xiàn)出以下四大特點(diǎn)：

　　發(fā)展前景廣闊、低能耗成為大勢(shì)所趨;

　　但不同類型芯片發(fā)展參差不齊(用于終端的發(fā)展較快、用于云計(jì)算等領(lǐng)域的通用基礎(chǔ)層芯片較為滯后)、生態(tài)鏈條也待完善。

　　2、AI服務(wù)器：浪潮市占率全球*

　　AI服務(wù)器作為人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的主力軍，在2021全球市場(chǎng)首次突破千億元人民幣(約1045億元)，同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場(chǎng)的增速。

　　在這之中，中國(guó)廠商浪潮信息以20.9%的市占率位列*，其次是戴爾(13.0%)和HPE(9.2%)。

　　縱觀未來，預(yù)計(jì)到2025年，全球AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到約1929億人民幣(277億美元)，五年復(fù)合增長(zhǎng)率為20.3%，并有超過80%的中國(guó)企業(yè)將在接下來的一年中持續(xù)增加人工智能服務(wù)器的投資規(guī)模。

　　IDC認(rèn)為，從工作負(fù)載角度來看，隨著人工智能模型逐步進(jìn)入廣泛投產(chǎn)模式，相關(guān)企業(yè)將更多地使用人工智能服務(wù)器處理推理工作負(fù)載，而非訓(xùn)練。

　　3、計(jì)算架構(gòu)：加速創(chuàng)新

　　基于 DSA( Domain-Specific Architectures)思想設(shè)計(jì)的人工智能芯片正在成為主導(dǎo)，推動(dòng)了人工智能芯片多元化發(fā)展。

　　多元算力從“能用”到“好用”并且為企業(yè)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，離不開通用性強(qiáng)、綠色高效、安全可靠的計(jì)算系統(tǒng)的支持。

　　業(yè)內(nèi)正在推動(dòng)多元算力系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新，基于計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間的互聯(lián)技術(shù)破局現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)的瓶頸，通過充分調(diào)動(dòng)起多芯片、多板卡、多節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)級(jí)能力，實(shí)現(xiàn)各種加速單元以及跨節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的高效協(xié)同，提升計(jì)算性能。

　　4、云服務(wù)：搜索、人臉識(shí)別和推薦引擎排名前三

　　云計(jì)算可以為企業(yè)提供更豐富的算力支持。

　　據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2021年人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模只占人工智能軟件整體市場(chǎng)的13.4%，但從年增長(zhǎng)率來看，它的增長(zhǎng)速度仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過后者。

　　目前排名前三的AI云服務(wù)分別是: 搜索、人臉識(shí)別和推薦引擎。

　　而在未來18個(gè)月，IDC預(yù)計(jì)，前三名將會(huì)變成：NLP、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別。

　　之所以“易主”這么快，浪潮信息劉軍解釋道：因?yàn)槟壳暗娜�者其�?shí)都屬于感知智能、計(jì)算智能的范疇。

　　而這兩大智能已經(jīng)發(fā)展得較為成熟，可提升空間變得有限。就比如智能客服，它對(duì)于方言、雜音的識(shí)別已經(jīng)很強(qiáng)了，接下來該重點(diǎn)發(fā)展的其實(shí)回答的邏輯等方面，也就是我們所說的認(rèn)知智能和決策智能。

　　不過，除了NLP、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別這三類偏向認(rèn)知智能和決策智能的云服務(wù)，智能語音公有云服務(wù)、對(duì)話式人工智能的市場(chǎng)也將進(jìn)一步增長(zhǎng)。

　　此外，未來2-3年內(nèi)，私有化部署也仍將是云服務(wù)市場(chǎng)的主流。

　　5、算法模型：開始基于通用模型生成專業(yè)模型

　　2021年是大模型的爆發(fā)之年，業(yè)界開啟了大模型參數(shù)競(jìng)賽，不斷刷新模型性能和通用任務(wù)能力邊界。

　　到了今年，大模型就已具備“通用智能”的雛形，相比堆砌參數(shù)，現(xiàn)在大家更加趨于理性，更注重綠色低碳、服務(wù)能力下沉以及商業(yè)模式的實(shí)踐。

　　在具體實(shí)踐中，業(yè)界已開始基于通用大模型生成具備該行業(yè)或場(chǎng)景所需特定技能的專業(yè)模型。

　　這樣的模型在保留通用大模型的知識(shí)、認(rèn)知推理能力及泛化能力基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)針對(duì)該領(lǐng)域的技能專業(yè)化、模型輕載化和調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)化。

　　比如浪潮信息發(fā)布的四個(gè)技能模型——知識(shí)增強(qiáng)的對(duì)話模型、知識(shí)檢索問答模型、中英文翻譯模型、古文理解模型，就是在繼承“源 1.0”大模型通用的知識(shí)與能力基礎(chǔ)上，面向特定領(lǐng)域的場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性的技能優(yōu)化。

　　再比如騰訊，也是基于“混元”AI大模型，細(xì)分出涉及NLP、CV、OCR、多模態(tài)內(nèi)容理解、廣告文案生成等方向的專業(yè)模型。

　　需要特別提到，2022年AIGC領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展也有大模型的一大部分功勞。

　　6、生態(tài)：人工智能領(lǐng)域，算力算法的標(biāo)準(zhǔn)化仍是重點(diǎn)

　　標(biāo)準(zhǔn)化是技術(shù)規(guī)�；瘧�(yīng)用的必要前提。

　　但目前的人工智能技術(shù)及基礎(chǔ)架構(gòu)，定制化的工作量依然很大，主要集中在多元人工智能芯片適配、人工智能算力資源管理和調(diào)度、深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境部署等各個(gè)方面。

　　這既限制人工智能算力的使用效率，也不利于人工智能在各行各業(yè)的推廣和應(yīng)用。

　　因此，智能算力和算法的基建化和標(biāo)準(zhǔn)化，就成為了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展在生態(tài)方面需要關(guān)注的重點(diǎn)。

　　中國(guó)“最A(yù)I”行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)勢(shì)榜首、金融電信醫(yī)療增長(zhǎng)最快

　　除了AI算力城市排名，哪個(gè)行業(yè)AI含量最高也是本榜單的一大關(guān)注熱點(diǎn)。

　　根據(jù)行業(yè)滲透度數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)：

　　盡管增勢(shì)放緩，互聯(lián)網(wǎng)仍強(qiáng)勢(shì)*，AI在其中的應(yīng)用滲透率已達(dá)83%。這和該行業(yè)入局早不無關(guān)系。

　　金融行業(yè)排第二，它也是今年AI滲透率增長(zhǎng)最快的一個(gè)行業(yè)，總比例達(dá)到62%(增長(zhǎng)了7%)。

　　典型應(yīng)用場(chǎng)景包括智能客服、實(shí)體機(jī)器人、智慧網(wǎng)點(diǎn)、云上網(wǎng)點(diǎn)等。

　　除此之外，金融行業(yè)一直備受困擾的欺詐問題在AI的幫助下得到了緩解;以及貸款信用業(yè)務(wù)中的客戶財(cái)務(wù)背景及風(fēng)險(xiǎn)狀況的評(píng)估上也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

　　排名第四的是電信行業(yè)，AI滲透率超過一半(51%)，增長(zhǎng)速度僅次于金融。

　　本行*的優(yōu)勢(shì)就是用戶基數(shù)龐大，可以獲得高價(jià)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，典型應(yīng)用包括智慧營(yíng)業(yè)廳。

　　制造業(yè)也值得關(guān)注，本次排名第五。

　　AI的滲透有助于制造業(yè)向工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁進(jìn)，應(yīng)用場(chǎng)景包括交互界面智能化、質(zhì)量管理及推薦系統(tǒng)、維修及生產(chǎn)檢測(cè)自動(dòng)化、供應(yīng)鏈管理自動(dòng)化、產(chǎn)品分揀等。

　　IDC預(yù)計(jì)，到2023年年底，中國(guó)50%的制造業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)都將采用人工智能，從而提高15%的生產(chǎn)率。

　　最后，值得說道的是醫(yī)療行業(yè)，雖然滲透率目前只有35%，但其增長(zhǎng)速度僅次于電信。

　　醫(yī)療行業(yè)在AI應(yīng)用層面起步較晚，一部分原因是因?yàn)橄嚓P(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范還不完善，只有少量醫(yī)療人員參與人工智能開發(fā)和應(yīng)用。

　　不過隨著法規(guī)的完善，AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用會(huì)快速擴(kuò)展，潛在場(chǎng)景包括電子病歷、輔助診斷，以及這一年來很火的藥物輔助研發(fā)等。

　　……

　　總體來看，由于AI能作為各行各業(yè)尋求新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)、提升用戶體驗(yàn)、保持核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要能力，它在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用程度都呈現(xiàn)出不斷加深的趨勢(shì)，應(yīng)用場(chǎng)景也越來越廣泛。

　　未來幾年內(nèi)，哪些行業(yè)的AI應(yīng)用具備更高的潛力，IDC也作出了預(yù)測(cè)：

　　2030年以后，AIGC、自動(dòng)駕駛、科研和教育這四個(gè)行業(yè)將十分值得期待。

　　我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)這些趨勢(shì)?

　　盡管從報(bào)告來看，我們的AI產(chǎn)業(yè)正處于欣欣向榮的階段。但其實(shí)僅有1/3的企業(yè)聲稱AI在他們的業(yè)務(wù)應(yīng)用中已達(dá)到成熟階段。

　　IDC通過洞察發(fā)現(xiàn)，為人工智能專門構(gòu)建的IT基礎(chǔ)設(shè)施的缺乏往往是AI應(yīng)用無法進(jìn)一步深入的原因。

　　在此，針對(duì)這一點(diǎn)以及上文所表現(xiàn)出來的各項(xiàng)趨勢(shì)，本報(bào)告在最后也給出了幾方面的建議。

　　首先，對(duì)于行業(yè)用戶來說，AI算力基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)成為IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)重點(diǎn)，想要破解模型研發(fā)和落地過程中存在的高投入、高風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)，就不得不做好算力基建化。

　　此外，由于行業(yè)用戶不具備模型二次開發(fā)的技術(shù)能力，因此更需積極地參與到人工智能的生態(tài)建設(shè)中來。

　　其次，對(duì)于技術(shù)供應(yīng)商來說，應(yīng)努力推進(jìn)構(gòu)建和部署模型的自動(dòng)化進(jìn)程，降低行業(yè)用戶獲得AI能力的門檻。

　　最后，對(duì)于整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)來講，技術(shù)提供商和行業(yè)用戶應(yīng)該堅(jiān)持更加開放和深入的合作。

　　無論在算法模型還是算力層面行業(yè)，從業(yè)人員在學(xué)習(xí)全球先進(jìn)技術(shù)的同時(shí)，都需要加速自主研發(fā)的進(jìn)程，拉近與全球*者的差距——尤其是作為算力的核心的芯片自主研發(fā)已迫在眉睫。