【IDC】2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告_32页_2mb

中国人工智能计算力发展评估报告总结

核心观点

1. 算力是数字经济时代的核心生产力，智算力是数字化创新的源动力。
2. 中国人工智能市场在政策、技术、资本等多重驱动下保持平稳增长，预计2026年市场规模将达266.9亿美元，年复合增长率达19.6%。
3. 中国智能算力规模高速增长，预计2026年将达到1,271.4EFLOPS，年复合增长率达52.3%。
4. 人工智能服务器仍是市场增长的主力军，中国人工智能服务器市场规模预计在2026年将达到123.4亿美元。
5. 中国人工智能芯片市场以GPU为主，但ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市场正在加速发展。
6. AI云服务正从搜索、人脸识别等传统领域向自然语言处理、图像识别和视频识别等方向演进。
7. 大模型成为行业落地的重要工具，推动人工智能普惠化发展，但也面临算力、成本和效率等挑战。
8. 人工智能在多个行业深入应用，包括互联网、金融、政府、电信和制造等，未来在更多领域将实现场景化落地。
9. 中国人工智能城市发展呈现百花齐放趋势，北京、杭州、深圳、上海、广州、成都、苏州、南京等城市排名靠前。
10. 人工智能算力基础设施的建设对推动经济发展、提升创新力具有重要作用。

第一章 人工智能发展概况

1.1 全球人工智能发展概况

• 全球企业持续加大在人工智能领域的投资，2021年全球AI支出达924亿美元，预计2022年将增长26.6%，2025年突破2,000亿美元。
• 各国持续布局人工智能发展战略，推动技术产业化发展。
• 政策支持和监管引导在人工智能发展过程中起到重要作用，如美国、日本、欧盟等国的AI战略及监管政策。
• 人工智能在医药研发、公共卫生管理、气象灾害预测、农业等领域展现出显著的社会价值。

1.2 中国人工智能发展概况

• 政策驱动下，中国人工智能市场迎来黄金发展期，2022年相关支出达130.3亿美元，预计2026年达266.9亿美元。
• 《十四五》纲要和《意见》推动人工智能与各产业深度融合。
• 优化治理是政策重点，包括制定规范、加强数据安全、促进技术标准化等。
• 中国智能算力规模持续扩大，算力基建化发展势在必行，国家启动“东数西算”工程，推动算力基础设施建设。

第二章 人工智能算力及应用

2.1 芯片

• 全球AI芯片市场规模预计在2025年达726亿美元，中国仍以GPU为主，市场占有率近90%。
• ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市场加速发展，尤其在边缘侧应用场景中具有能耗优势。
• 中国AI芯片产业面临技术落后和生态不完善等问题，但政策和资本推动下发展势头良好。

2.2 服务器

• 人工智能服务器是AI市场增长的主力军，2021年全球市场规模达156.3亿美元，中国达59.2亿美元。
• 中国AI服务器市场预计在2026年达到123.4亿美元，年复合增长率达17.3%。
• 推理工作负载占比持续上升，预计2026年将达62.2%。
• “东数西算”工程推动绿色节能AI服务器发展，液冷技术成为主流。

2.3 计算架构

• 基于DSA思想的人工智能芯片推动算力多元化发展。
• 企业正推动系统级产品创新，建立统一技术路线和标准API接口。
• 异构协议和跨节点通信技术推动算力协同，提升整体利用率。

2.4 云服务

• 人工智能云服务市场规模稳步提升，2021年达44.1亿元人民币，占整体AI软件市场13.4%。
• 云服务成为企业AI部署的重要方式，预计未来2-3年私有化部署仍是主流。
• 排名前三的AI云服务为搜索、人脸识别和推荐引擎，未来将转向自然语言处理、图像识别和视频识别。

2.5 算法模型

• 大模型成为推动AI落地的重要力量，具有泛化能力强、使用效率高等优势。
• 大模型训练和推理对算力提出更高要求，需依赖高性能计算系统。
• 企业倾向于购买预训练模型，而非自建模型，以降低投入和风险。
• 通过模型压缩、剪枝等技术，实现大模型的轻量化与专业化，提升落地效率。

2.6 生态

• 人工智能生态建设推动产业化布局，平台价值日益凸显。
• 企业、科研机构、政府等多方协同构建创新平台，推动技术、产品、场景的融合。
• 标准化是技术规模化应用的必要前提，但目前仍面临定制化挑战。

2.7 应用

• 人工智能在多个行业深入应用，包括互联网、金融、政府、电信、制造等。
• 人工智能应用场景不断拓展，从单一功能向复杂任务发展，如视频分析、知识图谱、自然语言处理等。
• 元宇宙发展对算力提出更高要求，推动AI算力基础设施的建设。
• 人工智能在医疗、制造、农业等领域展现出巨大潜力。

第三章 中国人工智能计算力发展评估

3.1 行业排名

• 人工智能应用渗透度排名前五的行业为：互联网、金融、政府、电信、制造。
• 金融和电信行业AI应用增长显著，对算力基础设施的投入也较为突出。

3.2 地域排名

• 2022年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳、上海、广州位列前三。
• 天津进入前十，合肥、武汉、长沙等城市在自身产业优势推动下取得显著进展。
• 中国人工智能城市发展呈现多样化趋势，未来将出现更多结合城市特点的人工智能示范区。

第四章 行动建议

4.1 对行业用户

• 企业应重视算力基础设施建设，关注算力、算法、数据的协同。
• 推动AI应用从“能用”向“好用”转变，提升算力利用率和业务价值。

4.2 对技术提供商

• 推动多元算力系统架构创新，提升算力协同和资源利用率。
• 加强AI芯片研发，提升绿色低碳、高性能、高效率等方向的技术能力。
• 推动标准化和生态建设，增强产品兼容性与市场适应性。

4.3 对产业发展

• 加强政策引导，推动算力基建化发展，完善数字基础设施服务体系。
• 促进产学研合作，推动AI技术与产业深度融合，形成跨行业、跨领域的创新生态。
• 加快绿色节能技术应用，推动算力基础设施向低碳、高效方向发展。