【人工智能行业】2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告_47页_17mb

2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告总结

核心内容概述

2023年是中国人工智能发展的重要转折点，生成式人工智能和大模型的兴起推动了人工智能从感知智能向生成式智能的转变，促进了产业向智能化转型。中国在人工智能算力基础设施、算法模型、软件平台、边缘智能和绿色算力等方面均展现出强劲的发展势头，同时在应用落地和生态构建方面也取得了一定成果。本报告从全球和中国两个层面分析了人工智能的发展趋势，并结合行业排名和地域排名，提出了行业用户和技术供应商的行动建议。

主要观点

1. 人工智能进入新阶段

• 生成式人工智能和大模型推动了人工智能向更高级的智能水平迈进，具备自主学习、判断和创造等能力。
• 全球企业普遍关注并探索生成式人工智能的布局，超八成企业已开始实践，超过四分之一的企业投入大量资金。
• 中国人工智能产业加速创新，企业接受度高，超六成企业已开始探索或投入资金。

2. 算力需求快速增长

• 从感知智能到生成式智能，算力需求呈指数级增长，大模型训练和推理对算力、存储和网络提出了更高要求。
• 2023年全球人工智能服务器市场规模预计增长至91亿美元，中国人工智能服务器市场年复合增长率达21.8%。
• 2022-2027年中国智能算力规模年复合增长率预计达33.9%，通用算力规模年复合增长率预计为16.6%。

3. 算力服务模式变化

• 传统算力资源虚拟化共享机制难以满足大模型时代集群式高性能算力需求，算力服务将向定制化、高效化和易用化方向发展。
• 企业将更多使用人工智能就绪的数据中心和服务器群，算力服务商需提供更灵活、高效的资源供给和优化服务。

4. 算力基础设施发展趋势

• 高性能、高互联、高泛在性和多元化是人工智能算力基础设施的演进方向。
• 异构计算成为主流，CPU+GPU模式被广泛采用，同时推动芯片、存储、网络等基础设施的全面升级。

5. 绿色算力与液冷技术

• 随着人工智能算力的提升，能耗问题日益突出，绿色算力成为重点发展方向。
• 液冷服务器市场年复合增长率预计达54.7%，2027年市场规模将达89亿美元。

6. 应用场景持续扩展

• 生成式人工智能在知识管理、对话式应用、销售和营销、代码生成等场景中展现出巨大价值。
• 企业应用AI技术提升效率、降低成本、增强用户体验，推动业务智能化转型。

7. 行业和地域发展差异

• 互联网、电信、政府、金融和制造是中国人工智能行业渗透度排名前五的行业。
• 北京、杭州、深圳在人工智能算力和大模型研发方面领先，其他地区也在积极布局。

关键信息

算力市场预测

• 全球人工智能服务器市场规模：预计从2022年的195亿美元增长至2026年的347亿美元，年复合增长率17.3%。
• 中国人工智能服务器市场规模：预计2023年达91亿美元，2027年将达134亿美元，年复合增长率21.8%。
• 中国智能算力规模：预计2027年达1117.4 EFLOPS，年复合增长率33.9%。
• 中国通用算力规模：预计2027年达117.3 EFLOPS，年复合增长率16.6%。

技术发展趋势

• 异构计算：成为主流，CPU+GPU模式广泛应用。
• 大模型发展：推动算法、算力和数据的协同优化，加速行业应用落地。
• 边缘智能：依赖程度提升，需与云计算、5G、区块链等技术协同。
• AI软件基础设施：推动大模型的高效训练和应用，强调标准化和兼容性。

政策与法规

• 中国出台了多项政策，如《数字中国建设整体布局规划》，支持算力基础设施布局。
• 《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规推动生成式人工智能的规范化发展。

行业应用案例

• 美图：通过自研AI视觉大模型MiracleVision，提升图片、视频、设计、数字人等场景的生产力。
• 网易伏羲：通过“丹青约”绘画平台、元宇宙编辑器和有灵智能体平台，实现人工智能在设计、制造和游戏等领域的场景化应用。
• 深势科技：专注于AI for Science，推动人工智能在药物研发、材料科学和能源领域的融合应用。

行动建议

对行业用户

• 企业应关注生成式人工智能带来的创新机会，提升在知识管理、对话式应用、销售和营销等场景中的应用能力。
• 需要优化算力资源配置，关注单位时间Token处理量、可靠性、时延、训练效率和资金成本等关键指标。
• 应加强与技术供应商的合作，提升算力利用率和数据处理能力。

对技术供应商

• 技术供应商需以应用为导向，构建系统化、定制化的算力基础设施平台。
• 提升算力调度、数据管理、模型训练和推理的综合能力，支持企业快速部署和使用大模型。
• 推动液冷技术、绿色算力和开源生态的发展，提升算力服务的可持续性和兼容性。

总结

中国人工智能计算力正迎来快速发展阶段，算力基础设施、算法模型、软件平台、边缘智能和绿色算力成为关键方向。生成式人工智能和大模型的发展推动了算力需求和应用场景的多样化，促使企业更关注算力的高效利用和应用效果。政策支持、技术突破和市场需求共同驱动中国人工智能产业迈向更加成熟和可持续的发展阶段。未来，算力服务将更加灵活和定制化，人工智能将深度赋能各行业，推动生产力和创新能力的提升。