2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告_39页_3mb

2021-2022 中国人工智能计算力发展评估报告总结

核心内容

本报告围绕人工智能算力的发展现状与未来趋势，从全球和中国两个层面进行分析，强调算力作为数字时代核心生产力的重要性，以及其对人工智能应用落地、数字经济和GDP增长的推动作用。同时，报告从行业和地域两个维度对中国人工智能计算力的发展进行评估，并提出相关产业发展建议。

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主要观点

• 算力是人工智能发展的核心驱动力，已成为国家数字经济的重要支撑。
• 全球人工智能市场持续增长，预计到2025年全球AI市场投资将达2,045亿美元，五年复合增长率达24.5%。
• 中国AI市场增速显著，2021年AI市场支出达82亿美元，其中70%为AI硬件支出。
• AI芯片多元化发展，GPU在训练领域仍占主导地位，而FPGA、ASIC等加速芯片在推理领域逐渐普及，预计2025年将占20%以上市场份额。
• AI服务器市场快速增长，2021年全球市场规模达56.9亿美元，中国AI服务器市场预计2025年将达108.6亿美元。
• AI与云融合成为趋势，推动企业高效部署AI应用，公有云和私有云协同发展，混合IT架构成为企业首选。
• 算法模型向巨量化发展，预训练模型成为创新基础，提升通用性和泛化能力。
• 应用场景不断扩展，覆盖金融、制造、交通、能源等多个领域，部分场景如视觉感知、新药研发等仍处于发展初期。
• 中国AI城市排名持续上升，2021年TOP5城市为北京、杭州、深圳、南京、上海，部分城市如济南、成都等进入前十。
• 算力基础设施建设是关键，包括数据中心、智能计算中心等，以支持AI应用的规模化发展。
• 技术供应商需构建开放、兼容、绿色的算力生态，以满足多元化、高并发、高精度等需求。

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关键信息

2.1 AI芯片发展

• GPU：仍是训练领域的首选，占90%以上市场份额。
• FPGA、ASIC等：在推理场景中应用增多，预计2025年市场份额将超20%。
• 神经拟态芯片：具备低功耗、低延迟等优势，但商业化仍处于初级阶段。

2.2 AI服务器发展

• 市场规模增长迅速，2021年全球AI服务器市场预计达260亿美元，中国增速达25.3%。
• 开放与节能：成为AI服务器发展的重要方向。
• 主要厂商：浪潮、宁畅、华为占据中国70%的市场份额。

2.3 AI云服务发展

• 公有云：成为AI应用部署的重要方式，2021年中国公有云AI服务器市场占比超30%。
• 混合云架构：成为企业部署AI的首选，融合公有云、私有云和传统数据中心。
• 技术融合：计算机视觉、自然语言处理、机器学习等成为云服务解决方案的重要组成部分。

2.4 AI算法模型发展

• 巨量化趋势明显，模型参数从千万级增长到千亿级。
• 预训练模型：成为推动AI创新的重要基础，如GPT-3、中国“源1.0”等。
• 算力与算法协同优化：提升计算效率和模型性能。

2.5 AI应用场景

• 成熟场景：反欺诈、智能风控、智能推荐等已进入广泛应用阶段。
• 快速发展场景：智慧供应链、智能质检、智能运维等。
• 初期发展场景：视觉感知、新药研发、智慧油田等，未来潜力巨大。
• 绿色应用场景：如低碳能源、精细化资产管理、生活与环境治理等。

3.1 行业发展概况

• TOP5行业：互联网、金融、政府、电信、制造。
• 金融行业：AI应用加速，AI投入占整体ICT投入比例较高。
• 制造业：通过AI提升生产效率和产品质量，推动智能化转型。
• 交通行业：AI助力交通管理、自动驾驶等场景，提升出行效率和降低维护成本。

3.2 地域发展概况

• TOP5城市：北京、杭州、深圳、南京、上海。
• 新兴城市：济南、成都、合肥等进入前十，显示AI发展区域扩展。
• 城市优势：政策支持、产业聚集、人才储备、算力基础设施等推动AI发展。

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IDC建议

4.1 技术供应商建议

• 构建开放兼容的技术路径，满足多样化AI芯片接入需求。
• 加强算力资源管理，优化AI模型应用介入规范。
• 关注绿色节能，推动AI技术与双碳目标融合。

4.2 产业发展建议

• 基建先行：推动智能计算中心、算力基础设施等建设。
• 政策引导：支持AI与传统产业融合，提升智能化认知。
• 生态构建：打造多元算力生态，促进芯片、网络、平台等协同发展。
• 人才培育：加强AI人才培养机制，推动技术普及。

4.3 行业用户建议

• 算力与应用协同：优化算力资源利用，提升AI应用落地效率。
• 混合部署模式：结合公有云、私有云和传统数据中心，实现灵活部署。
• 绿色AI转型：引入液冷、智能调度等技术，降低能耗，实现可持续发展。

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最佳实践

OPPO

• 算力中心建设：提升AI算力，优化资源利用。
• AI赋能业务：如智能拍照、智能翻译、智能推荐等，实现收入增长。
• 绿色节能：引入液冷技术，提升数据中心能效。

中国石化物探院

• 智能服务器集群：提升算力至1.9亿亿次/秒，优化数据处理。
• AI平台：实现跨区域协同，资源使用效率提升30%。

三一重工

• 数字化转型：通过AI提升生产效率，实现降本增效。
• 基础架构优化：采用高效芯片和容器技术，提高资源利用率。

南京

• 智算中心建设：构建“核心平台 + 数据运营 + 生态合作”的AI生态。
• 推动场景落地：如智慧城市、智慧教育、智慧环保等。

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总结

本报告全面分析了人工智能算力在全球和中国的发展现状与趋势，强调算力作为核心生产力的重要性。从技术、行业、地域等多个维度展示了AI算力如何推动数字经济和智能化进程。未来，随着AI应用场景的不断拓展和算力需求的持续增长，AI与云、边缘计算、大数据等技术的深度融合将成为必然趋势。同时，技术供应商和企业需关注绿色节能、开放兼容等方向，以满足多元化、高并发、高精度的算力需求。