2023-2024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

本报告全面分析了2023-2024年中国人工智能计算力的发展现状、趋势及面临的挑战。报告指出，人工智能正从感知智能迈向生成式智能，算力需求快速增长，算力服务模式和产业结构正发生深刻变化。中国在人工智能芯片、服务器、算法和模型、AI软件基础设施、边缘智能、绿色算力、算力服务与云、以及应用场景等多个方面展现出快速发展的态势。

主要观点

• 生成式人工智能 是推动人工智能发展的重要力量，正在改变企业的运营方式，从提升效率到实现产品与流程革新。
• 算力需求激增，尤其是在大模型训练和推理方面，推动了高性能、高能效、高互联的算力基础设施的发展。
• 算力服务模式 正在从传统共享模式向定制化、集群式、高可用性方向演进。
• 绿色算力 和 液冷技术 成为数据中心可持续发展的关键路径。
• 人工智能与行业深度融合，在金融、制造、医疗、教育等多个领域展现出广阔的应用前景。

关键信息

一、全球与中国的AI发展态势

• 2023年是人工智能发展的关键转折点，生成式人工智能和大模型推动了产业从数字化向智能化的转型。
• 全球人工智能服务器市场预计从2022年的195亿美元增长至2026年的347亿美元，年复合增长率达17.3%。
• 中国人工智能服务器市场2023年预计达到91亿美元，同比增长82.5%，2027年将达到134亿美元，年复合增长率21.8%。
• 中国智能算力预计从2022年的259.9 EFLOPS增长至2027年的1117.4 EFLOPS，年复合增长率达33.9%；通用算力预计从54.5 EFLOPS增长至117.3 EFLOPS，年复合增长率16.6%。

二、算力基础设施发展趋势

• 芯片：异构计算成为主流，CPU+GPU组合形式广泛应用；预计2023年中国人工智能芯片出货量达133.5万片，同比增长22.5%。
• 服务器：高算力、高能效成为关注重点；液冷服务器市场预计2027年达到89亿美元，年复合增长率达54.7%。
• 算法与模型：大模型推动行业应用落地，提升算力与数据的利用效率；模型训练和推理的算力需求呈指数级增长。
• AI软件基础设施：全栈支持成为趋势，提高模型训练和推理的效率，优化资源利用率。
• 边缘智能：边缘设备的广泛应用，推动AI在终端、边缘和数据中心的协同部署。
• 绿色算力：液冷技术成为数据中心节能的关键，助力实现可持续发展。

三、应用场景与行业渗透

• 主要应用场景：自然语言处理、计算机视觉、语音识别、知识管理、代码生成、医疗影像分析、金融风控、智能制造、智慧教育等。
• 行业渗透度：2023年，互联网、电信、政府、金融和制造行业为AI应用渗透度最高的前五行业。
• 企业应用价值：AI显著提升资产利用率、员工效率、产品与服务优化，以及客户体验。

四、挑战与建议

• 挑战：算力资源短缺、行业大模型可用性不足、投入成本高、数据安全与隐私问题。
• 建议：
  • 行业用户：关注算力、数据、模型的协同优化，提升AI应用的落地能力。
  • 技术供应商：提供定制化、高性能、高能效的基础设施服务，推动绿色算力发展。

五、行业案例

• 美图：基于生成式人工智能技术，推出AI视觉大模型MiracleVision，提升影像和设计行业的生产力。
• 网易：通过网易伏羲平台，推动人工智能在游戏、元宇宙、工程制造等场景的落地应用。
• 深势科技：聚焦AI for Science，推动人工智能在科学研究和工业应用中的深度融合。

总结

中国人工智能计算力正以迅猛的速度发展，尤其是在生成式人工智能和大模型的推动下，算力基础设施和软件生态不断优化。面对算力、数据、成本等挑战，行业和企业需加快算力服务的创新，推动绿色、高效、可持续的AI发展。同时，技术供应商需构建以应用为导向、系统为核心的算力供给体系，助力AI技术在各行业的广泛应用。