2024智能算力产业发展白皮书-上海人工智能研究院_72页_16mb

智能算力产业发展白皮书总结

核心内容

本白皮书聚焦智能算力产业的发展现状、趋势、产业链形成及政策支持，强调了智能算力在AI大模型时代的重要作用。智能算力作为人工智能发展的关键基础设施，正在成为国家科技竞争的重要领域。随着AI技术的突破、垂直行业大模型的普及以及数据量的快速增长，智能算力需求呈现指数级增长，其在整体算力结构中的占比持续上升。

主要观点

• AI大模型推动算力需求转型：随着通用大模型如ChatGPT、GPT-4等的发布，智能算力需求显著增长，推动算力从通用计算向智能计算转变。
• 算力结构向智能算力集中：全球算力结构中，智能算力占比已接近50%，预计未来将持续增长，成为算力增长的主要驱动力。
• 智算中心成为国家战略性资源：智算中心作为“东数西算”工程的重要组成部分，是AI大模型训练和推理的关键平台，预计到2025年，我国算力规模将超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。
• 智算产业链逐步形成：产业链涵盖上游的算力硬件制造、中游的智算服务、以及下游的AI应用场景，逐步构建起完整的生态体系。
• 智算芯片是产业核心环节：智算芯片作为AI计算的核心硬件，是中美科技竞争的重要领域，国产芯片发展迫在眉睫。
• 政策支持推动产业发展：国家与地方政府通过多项政策，推动智算中心建设、优化算力布局、促进产业链协同，提升国产智能算力的自主可控能力。

关键信息

算力种类与需求

• 算力分为通用算力、智能算力和超级算力，分别对应基础计算、AI训练和推理、以及高精尖科研领域。
• 智能算力需求在AI大模型时代呈指数级增长，预计2027年我国智能算力规模将突破1117.4EFLOPS，达到ZFLOPS级别。

智算中心建设情况

• 截至2023年，我国已有近20个智算中心投运，超过40个在建或规划中。
• 智算中心建设主要由地方政府主导，与企业合作，提供普惠性AI算力服务。
• 智算中心通常采用“政府主导+企业承建”模式，建设规模和算力需求在不同地区有所差异，部分中心已实现高算力水平。

智算芯片发展

• 智算芯片是AI计算的核心，主要包括GPU、TPU、FPGA、ASIC等。
• 美国在智算芯片领域占据主导地位，英伟达、AMD、谷歌等公司不断推出高性能芯片。
• 国内企业如华为、海光信息、寒武纪、天数智芯等也在积极布局，提升国产芯片的性能和生态建设。
• 国产芯片在性能上逐步缩小与国外产品的差距，但在应用生态方面仍有较大发展空间。

产业发展趋势

• 多元异构算力融合与国产化是未来发展方向。
• 智算中心与“东数西算”工程融合，实现资源优化配置。
• 算力调度推动智算中心由单点向多点协同演进。
• 低碳化发展成为趋势，算力与电力协同优化，降低能耗。

优秀案例

• 中科曙光：打造5A级智算中心，提供开放、融合、绿色、普惠、服务等优势，已在多地落地。
• 商汤科技：承建上海临港AIDC智算中心，提供大规模算力支持，实现低碳节能。
• 华为昇腾：在北京、郑州等地建设昇腾人工智能计算中心，提供高性能算力服务。
• 广州数字科技集团：作为国内重要智算平台，推动AI应用落地。

政策建议与展望

• 加强资源整合与布局优化：统筹各类算力资源，推动智算中心合理分布。
• 加快培育国产软硬件生态：推动国产芯片和深度学习框架发展，提升自主可控能力。
• 促进产业链协同与创新升级：支持上下游协同发展，提升整体产业竞争力。
• 加强智算中心运营保障：提升运营效率，确保算力资源的高效利用。

未来发展方向

• 多元异构算力融合：整合不同类型的算力资源，提升整体计算效率。
• 智算与“东数西算”融合：实现东西部算力联动，优化资源配置。
• 算力调度与协同：通过算力调度实现多节点协同，提升算力利用效率。
• 低碳化发展：推动算力-电力协同，降低能耗，实现绿色智能算力发展。

结论

智能算力已成为推动AI大模型发展和数字经济转型的关键引擎。随着国家政策的持续支持和地方智算中心的快速建设，我国在智能算力领域取得了显著进展。然而，与美国等国家相比，我国在算力生态和芯片技术方面仍有提升空间。未来，通过加强自主创新、优化产业链布局、推动算力调度和绿色低碳发展，我国有望在全球智能算力竞争中占据更有利的位置。