丰色 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

年度中国AI计算力陈诉，刚刚出炉。

今年，已是连续第五年发布。

这一次，北杭深仍坐稳AI都会前三名，此中北京无可撼动，连续四年霸榜第一。

上海，还是第一梯队的“老熟人”，广州则时隔四年重回第五。

相比新鲜面孔不多的第一梯队，第二梯队（6-10名）可谓洗牌加剧：

“新一线”都会成都势如破竹，反超南京跃居第六，天津初次入榜，紧随南京之后；

年年入榜的合肥则初次跌出前十。

有起有伏，好不剧烈。

不外要说今年最大的变革，还是当属智能算力的规模：

根据IDC与海潮信息联合发布的这份《2022-2023中国人工智能计算力发展评估陈诉》，2022年，咱们国家智能算力保有量终于初次超过了通用算力，到达了268EFLOPS（每秒268百亿亿次浮点运算）。

这意味着智能算力很快将成为全部算力需求中的主力军。

为此，本陈诉也初次将智能算力单拿出来做了统计和预测，盼望给AI产业的智能化和创新化提供一个标尺，即智能算力在此中毕竟提供了多少推力。

固然，除了以上这些，老规矩，陈诉还揭示了更多有意思的AI产业发展趋势、行业渗出度等信息。

比方：

• 中国人工智能支出中，硬件占比将来5年都将至少保持65%左右的份额，远超软件与服务；
• 中国人工智能各行各业AI渗出率增比最大的金融，2022年已达62%，紧随互联网之后；
• 火热的大模型和很多人的观察一样，已经具备“通用智能”的雏形，低能耗、可应用性强等成为紧张诉求；

……

更多细节，我们翻开陈诉来看。

中国最强AI都会：北京领首，第二梯队竞争剧烈

这份最强AI都会TOP10榜单，是基于人工智能投资规模、政策支持力度、技术成熟度及劳动供给等维度而得出。

此中技术成熟度包括数据平台成熟度、AI算力加速方案、云服务应用情况以及应用场景成熟度。

北京能够四年强势第一，除了政策的支持以外，还离不开学术资源和人才资源的加持：

在这里，光AI相关的人才就占到了天下总量的一半以上；天下过半数AI相关的研究单元，包括北大清华、中科院自动化所、中科院计算所等，也都聚集在此。

深圳和上海也不必多讲：

前者固然当地高校资源不敷，但吸引了大批外资以及发达国家的高端产业；

后者作为国内的“教育高地”，到2025年AI人才将达30万，人工智能专利授权数不停处于天下领先职位，AI实力天然低不了。

至于广州，能够时隔四年重回第一梯队，紧张是客岁在政策支持上又加大了力度，聚焦先进制造、车辆交通、健康医疗、都会治理这四条AI赛道，定下了“十百千”目标（即建立10个人工智能产业园，开展100个人工智能典范场景应用示范，培育1000家左右人工智能企业）。

但要说今年最吸睛的，还得看马上就要突破第一梯队的成都，和初次上榜位列第九的天津。

起首，成都在今年成为了国家“东数西算”工程中西部的重点节点之一，在5月建成上线了西南地域最大的人工智能计算中心——成都智算中心。

据公开数据，这一中心的人工智能算力平台，算力可达300 PFLOPS（FP16），相当于15万台高性能PC。

除了新的智算中心，今年10月，成都又制定了“算力九条”政策，为积极建立AI产业的各企业科研机构发放“真金白银”。

好比若能联合成都智算中心在智慧都会、智能制造、生物医药等行业打造示范性的人工智能创新应用场景，也可最高得到100万元的一次性奖励。

今年如许的大动作，无疑让成都这座都会的吸引力更加一筹，也让成都一口吻从客岁的榜单第九升到了第六。

再来看初次进榜的天津。

迩来的三届世界人工智能大会，都在这里举办，让这座智能制造业比力发达的都会又推动了一大批AI项目落地。

按照操持，天津将在2024年建成人工智能试验区，这也意味着它还有更大的潜力，来完善整个AI产业链（目前紧张集中在上游的芯片行业以及鄙俚的人工智能应用场景）。

众所周知，无论是都会、企业还是科研机构，要想发展人工智能产业，都离不开最基础的算力支持。

从陈诉给出的下面这两份数据我们就可以看出，在人工智能市场节节攀升的同时，算力规模也在跟进增长，而且更为敏捷（尤其是智能算力）。

详细来看，AI市场方面：

IDC预测，2022年中国人工智能市场相关支出将到达132亿美元，预计到2025年到达267亿美元，五年复合增长率达21.1%。

算力方面：

今年就已经占比过半的智能算力，预计到2026年规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，到达1271.4 EFLOPS。

2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。

智能算力市场一a火热朝天，这正如海潮信息副总裁、海潮人工智能与高性能计算产品线总司理刘军所说，因为：

算力是数字经济时代的核心生产力，智算力是将来创新的核心推动力。

如当下爆火的chatGPT所基于的GPT-3模型，其计算需求3640Petaflop。

什么概念？现在全球最快的超等计算机——日本“富岳”，每秒都只有550Petaflop。

再如特斯拉FSD全自动驾驶体系的融合感知模型，其训练斲丧的算力当量也有500个PD；计算生物届的“大明星”AlphaFold2则是300个PD……

可以确切地说，无论是AI大模型训练，自动驾驶体系的感知模型训练，还是AI+Science大概数字人的建模或渲染等AI应用和创新，都无法离开强大算力（尤其是智能算力）的支撑。

所以，难怪每个都会在加快各自的智能算力基建化脚步。

那么，我们也不妨认为：一些都会在今年的榜单中落榜，并非“消灭”，而是后起之秀太强了。

好比在今年的TOP榜单之外，合肥、武汉、长沙这三座都会在AI和算力方面都有不可小觑的发展，大概明年就能夺取一把第二梯队的位置。

智能算力如何化为创新力？

据IDC观察，目前，人工智能向着多场景化、规模化、融合化等高应用阶段方向发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模正在不停扩大。

要将这些算力化为真正的生产力，离不开AI芯片、服务器、计算架构、云服务、算法模型、生态等方面的支持。

已往一年，它们有着怎样的表现，并将呈现出什么样的趋势？我们一一来看。

1、AI芯片：NPU增长最明显

IDC预计，到2025年，全球AI芯片市场规模将达726亿美元。

2021年，中国仍以GPU为主实现数据中心计算加速，市场占有率近90%。

ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市场则已超过10%。此中，设计逻辑相对简单、具有显著能耗节约上风的NPU较以往有明显增长。

而从整体来看，中国AI芯片市场呈现出以下四大特点：

发展远景广阔、低能耗成为局势所趋；

但差别范例芯片发展参差不齐（用于终端的发展较快、用于云计算等领域的通用基础层芯片较为滞后）、生态链条也待完善。

2、AI服务器：海潮市占率全球第一

AI服务器作为人工智能市场增长的主力军，在2021全球市场初次突破千亿元人民币（约1045亿元），同比增速为39.1%，超过全球整体人工智能市场的增速。

在这之中，中国厂商海潮信息以20.9%的市占率位列第一，其次是戴尔（13.0%）和HPE（9.2%）。

纵观将来，预计到2025年，全球AI服务器市场规模将到达约1929亿人民币（277亿美元），五年复合增长率为20.3%，并有超过80%的中国企业将在接下来的一年中持续增加人工智能服务器的投资规模。

IDC认为，从工作负载角度来看，随着人工智能模型逐步进入广泛投产模式，相关企业将更多地使用人工智能服务器处理推理工作负载，而非训练。

3、计算架构：加速创新

基于 DSA（ Domain-Specific Architectures）头脑设计的人工智能芯片正在成为主导，推动了人工智能芯片多元化发展。

多元算力从“能用”到“好用”而且为企业创造业务代价，离不开通用性强、绿色高效、安全可靠的计算体系的支持。

业内正在推动多元算力体系架构创新，基于计算节点内和节点间的互联技术破局现有计算架构的瓶颈，通过充实变更起多芯片、多板卡、多节点的体系级能力，实现各种加速单元以及跨节点体系的高效协同，提拔计算性能。

4、云服务：搜刮、人脸识别和保举引擎排名前三

云计算可以为企业提供更丰富的算力支持。

据IDC统计，2021年人工智能公有云服务市场规模只占人工智能软件整体市场的13.4%，但从年增长率来看，它的增长速率仍旧远远超过后者。

目前排名前三的AI云服务分别是: 搜刮、人脸识别和保举引擎。

而在将来18个月，IDC预计，前三名将会变成：NLP、图像识别和视频识别。

之所以“易主”这么快，海潮信息刘军表明道：因为目前的三者其实都属于感知智能、计算智能的范畴。

而这两大智能已经发展得较为成熟，可提拔空间变得有限。就好比智能客服，它对于方言、杂音的识别已经很强了，接下来该重点发展的其实回答的逻辑等方面，也就是我们所说的认知智能和决定智能。

不外，除了NLP、图像识别和视频识别这三类偏向认知智能和决定智能的云服务，智能语音公有云服务、对话式人工智能的市场也将进一步增长。

此外，将来2-3年内，私有化摆设也仍将是云服务市场的主流。

5、算法模型：开始基于通用模型天生专业模型

2021年是大模型的爆发之年，业界开启了大模型参数比赛，不停革新模型性能和通用任务能力边界。

到了今年，大模型就已具备“通用智能”的雏形，相比堆砌参数，现在大家更加趋于理性，更注重绿色低碳、服务能力下沉以及贸易模式的实践。

在详细实践中，业界已开始基于通用大模型天生具备该行业或场景所需特定技能的专业模型。

如许的模型在保留通用大模型的知识、认知推理能力及泛化能力基础上，实现针对该领域的技能专业化、模型轻载化和调用尺度化。

好比海潮信息发布的四个技能模型——知识加强的对话模型、知识检索问答模型、中英文翻译模型、古文理解模型，就是在继承“源 1.0”大模型通用的知识与能力基础上，面向特定领域的场景举行针对性的技能优化。

再好比腾讯，也是基于“混元”AI大模型，细分出涉及NLP、CV、OCR、多模态内容理解、广告文案天生等方向的专业模型。

须要特别提到，2022年AIGC领域的发达发展也有大模型的一大部分功劳。

6、生态：人工智能领域，算力算法的尺度化仍是重点

尺度化是技术规模化应用的须要条件。

但目前的人工智能技术及基础架构，定制化的工作量依然很大，紧张集中在多元人工智能芯片适配、人工智能算力资源管理和调度、深度学习开发环境摆设等各个方面。

这既限制人工智能算力的使用服从，也不利于人工智能在各行各业的推广和应用。

因此，智能算力和算法的基建化和尺度化，就成为了人工智能产业发展在生态方面须要关注的重点。

中国“最AI”行业：互联网强势榜首、金融电信医疗增长最快

除了AI算力都会排名，哪个行业AI含量最高也是本榜单的一大关注热点。

根据行业渗出度数据，可以发现：

• 只管增势放缓，互联网仍强势第一，AI在此中的应用渗出率已达83%。这和该行业入局早不无关系。

• 金融行业排第二，它也是今年AI渗出率增长最快的一个行业，总比例到达62%（增长了7%）。

典范应用场景包括智能客服、实体呆板人、智慧网点、云上网点等。

除此之外，金融行业不停备受困扰的敲诈问题在AI的资助下得到了缓解；以及贷款信用业务中的客户财务背景及风险状况的评估上也发挥了关键作用。

• 排名第四的是电信行业，AI渗出率超过一半（51%），增长速率仅次于金融。

本行最大的上风就是用户基数巨大，可以得到高代价的训练数据集，典范应用包括智慧营业厅。

• 制造业也值得关注，本次排名第五。

AI的渗出有助于制造业向工业4.0和工业互联网时代迈进，应用场景包括交互界面智能化、质量管理及保举体系、维修及生产检测自动化、供应链管理自动化、产品分拣等。

IDC预计，到2023年年底，中国50%的制造业供应链环节都将采用人工智能，从而进步15%的生产率。

• 末了，值得说道的是医疗行业，固然渗出率目前只有35%，但其增长速率仅次于电信。

医疗行业在AI应用层面起步较晚，一部分原因是因为相关尺度和规范还不完善，只有少量医疗人员到场人工智能开发和应用。

不外随着法规的完善，AI在医疗行业的应用会快速扩展，潜在场景包括电子病历、辅助诊断，以及这一年来很火的药物辅助研发等。

……

总体来看，由于AI能作为各行各业寻求新的业务增长点、提拔用户体验、保持核心竞争力的紧张能力，它在各个行业的应用程度都呈现出不停加深的趋势，应用场景也越来越广泛。

将来几年内，哪些行业的AI应用具备更高的潜力，IDC也作出了预测：

2030年以后，AIGC、自动驾驶、科研和教育这四个行业将非常值得等待。

我们如何应对这些趋势？

只管从陈诉来看，我们的AI产业正处于欣欣向荣的阶段。但其实仅有1/3的企业声称AI在他们的业务应用中已到达成熟阶段。

IDC通过洞察发现，为人工智能专门构建的IT基础设施的缺乏每每是AI应用无法进一步深入的原因。

在此，针对这一点以及上文所表现出来的各项趋势，本陈诉在末了也给出了几方面的发起。

起首，对于行业用户来说，AI算力基础设施应成为IT基础设施建立重点，想要破解模型研发和落地过程中存在的高投入、高风险等挑战，就不得不做好算力基建化。

此外，由于行业用户不具备模型二次开发的技术能力，因此更需积极地到场到人工智能的生态建立中来。

其次，对于技术供应商来说，应努力推进构建和摆设模型的自动化进程，低落行业用户得到AI能力的门槛。

末了，对于整个人工智能产业来讲，技术提供商和行业用户应该对峙更加开放和深入的合作。

无论在算法模型还是算力层面行业，从业人员在学习全球先进技术的同时，都须要加速自主研发的进程，拉近与全球领先者的差距——尤其是作为算力的核心的芯片自主研发已迫不及待。

那么最末了，对于这份陈诉，你有什么想说的？有哪些点让你印象深刻？

欢迎评论区讨论。

完整陈诉请戳：

https://www.inspur.com/lcjtww/resource/cms/article/2448319/2734787/2022122601.pdf

大概扫描下面的二维码：

— 完 —

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