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　　10月26日，《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(以下簡稱：報告)在AICC2021人工智能計算大會上發(fā)布，旨在通過宏觀經(jīng)濟、技術成熟度、AI勞動供給、行業(yè)及地域四大方面綜合考量和評估我國人工智能發(fā)展水平，為推動產(chǎn)業(yè)AI化發(fā)展提供參考和行動指南。該報告由IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布，自2018年以來連續(xù)第四年發(fā)布。

　　隨著新基建的推進以及5G通信、云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的落地，人工智能應用的場景越來越多，人工智能正從極具想象力的商業(yè)概念成為具有超大發(fā)展前景的商業(yè)賽道，并催生了技術、產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展。IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球企業(yè)在人工智能軟件、硬件和服務的總投資將超過850億美元，預計將在2025年增至2045億美元，五年復合增長率達24.5%。

　　從單點到多元化應用場景，AI加速向傳統(tǒng)行業(yè)滲透

　　報告顯示，2021年人工智能行業(yè)應用滲透度排名TOP5的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造，相比2020年，金融行業(yè)人工智能應用速度加快并超過政府行業(yè)，位列第二，制造、交通和能源行業(yè)在人工智能的應用也更加深入，分列第五、第七和第九位。相比去年，人工智能在各個行業(yè)的滲透度都在增加。　　

　　2020&2021 中國人工智能行業(yè)滲透度

　　報告指出，人工智能在主要行業(yè)的應用場景已經(jīng)從碎片化過渡到深度融合的一體化，從單點應用場景轉換為多元化的應用場景。與2020年相比，人工智能算力釋放的場景在金融、制造、能源和公共事業(yè)、交通和互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)體現(xiàn)得尤為顯著，相關行業(yè)的人工智能應用場景呈現(xiàn)更為多元化的趨勢，產(chǎn)業(yè)AI化在傳統(tǒng)行業(yè)的應用拓展不斷提速。

　　多元算力與巨量模型，產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手

　　伴隨人工智能在各個行業(yè)的應用，各類人工智能芯片的需求也在大大提高，更加細分多元并最終體現(xiàn)在AI算力的多元化。報告認為，GPU依然是實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心加速的首選，占有90%以上的市場份額，GPU在訓練負載中依然具有絕對優(yōu)勢，高算力低能耗且適應各類復雜環(huán)境的芯片將更受關注。推理工作負載在各個行業(yè)應用中不斷增加，F(xiàn)PGA、ASIC、NPU等其他類型的加速芯片將在各個領域被更多地采用。預計到2025年，其他類型加速芯片的市場份額將超過20%。

　　AI模型也變得多樣化，并向著更復雜的方向發(fā)展，巨量模型的不斷涌現(xiàn)。除了GPT-3之外，2021年中國“源-1.0”、美國Switch Transformer等“巨量”機器學習模型的出現(xiàn)，讓構建大模型、提升人工智能處理性能，成為時下非常流行的模型發(fā)展趨勢。以中國“源1.0”為例，其單體模型參數(shù)值達2457億，借助文本分析模型，獲取5TB高質量中文數(shù)據(jù)集，其作為語言模型可較好完成尤其針對中文的閱讀、理解、推理、邏輯判斷等任務。

　　以金融行業(yè)人工智能應用為例，中小金融機構由于AI人才十分短缺，沒有技術能力進行算法開發(fā)、模型選擇、算法優(yōu)化、實施部署等具體工作，大型金融機構則紛紛與大型AI公司合作，甚至通過投資獲得技術和人才，這種現(xiàn)象造成不同規(guī)模的金融機構差距越來越大。此外，雖然AI在金融客服、營銷支持等領域已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)�；�的應用，但是在交易、風控等核心業(yè)務環(huán)節(jié)的應用進展緩慢。核心業(yè)務中，沒有足夠復雜的算力、模型以及足夠規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練量，業(yè)務模型的可用性和準確性就難以達到應用需求。AI在金融行業(yè)的落地中依然存在諸多挑戰(zhàn)，算力的多元化和大模型在應對這些挑戰(zhàn)方面給出了解決之道。

　　報告指出，巨量模型為實現(xiàn)創(chuàng)新帶來機會，算力是實現(xiàn)創(chuàng)新的基礎。金融行業(yè)是諸多行業(yè)AI應用落地的縮影，而多元化的算力和巨量模型，成為相關行業(yè)解決挑戰(zhàn)，加速產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手。

　　智算中心，產(chǎn)業(yè)AI化的核心基礎

　　算力的多元化及巨量模型成為加速產(chǎn)業(yè)AI化的重要推手，但發(fā)展過程中，算力、數(shù)據(jù)、AI能力等方面依然存在著不同程度的挑戰(zhàn)。算力方面，AI的研發(fā)、訓練需要大量的算力;數(shù)據(jù)方面，擁有深度的、細致的、海量的數(shù)據(jù)是訓練出“智能”的前提。隨著AI模型的巨量化，算力成本方面的挑戰(zhàn)也會愈加突出。智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來顯得尤為重要，并主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)和民生兩個層面。

　　從產(chǎn)業(yè)層面看，首先，智算中心的公共屬性可以避免企業(yè)AI計算平臺(硬件基礎設施)的重復建設，實現(xiàn)公共服務所帶來的天然邊際成本效應的降低，讓企業(yè)能夠以更低的成本獲得人工智能算力，同時避免AI算力的浪費;其次，智算中心作為服務的提供者，其將AI能力作為“公共服務”提供，對其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強化，企業(yè)可以更加快速和便捷地應用到實際業(yè)務中，加快企業(yè)AI應用的落地。報告為行業(yè)用戶提供建議，可借助新型公共算力基礎設施(如智能計算中心)實現(xiàn)降本增效、加速成果轉化，關注以通用巨量模型為代表的AI算法基礎設施，降低針對不同應用場景的模型適配難度和開發(fā)使用成本。

　　從民生層面看，智能計算中心的公共屬性決定了其并非是盈利性的基礎設施，將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化，做到真正的普適普惠。報告認為，以政府為主導，提供普適、普惠算力服務的智能計算中心，通過提供公共的算力、數(shù)據(jù)及算法服務，搭建公益、普惠、安全的架構，讓算力服務易用，解決算力服務供給缺失問題的同時，也為探索未來人工智能計算力如何布局起到良性作用提供了參考。

　　以南京智能計算中心為例，作為長三角地區(qū)首個投入運營的大規(guī)模智能計算中心，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調度和釋放四大關鍵作業(yè)環(huán)節(jié)，提供人工智能應用所需算力服務、數(shù)據(jù)服務和算法服務，重點支撐科技金融、智能制造、智慧零售、智慧醫(yī)療、智慧交通等領域的應用創(chuàng)新，作為構建未來智慧社會和智能經(jīng)濟的關鍵性公共算力基礎設施，將有效推動南京市乃至長三角地區(qū)的智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集聚與經(jīng)濟能級提升。

　　智算中心被越來越多的地方政府視為實現(xiàn)支撐和引領數(shù)字經(jīng)濟、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市、智慧社會發(fā)展的關鍵性信息基礎設施，基于統(tǒng)一標準、開放建設和互聯(lián)互通等原則，為算力、數(shù)據(jù)、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供平臺化支持。10月25日，無錫物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心與浪潮戰(zhàn)略簽約，將建設全國領先的無錫智能計算中心，助力無錫在智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等領域的發(fā)展，無錫智算中心的建成，將進一步促進無錫智算產(chǎn)業(yè)鏈的完善，賦能企業(yè)數(shù)字轉型，孵化新模式，催生新業(yè)態(tài)，形成多元化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局，建設成為全國數(shù)字經(jīng)濟樣板城市。

　　產(chǎn)業(yè)AI化正在通過AI向傳統(tǒng)企業(yè)的滲透及應用的多元化而加速，算力與巨量模型發(fā)揮著重要的推手作用，與此同時，算力的日益提升以及巨量模型的不斷增大，也帶來了諸如算力浪費、成本高企等系列的挑戰(zhàn)，而智算中心，由于具備全棧AI能力、開放標準、集約高效、普適普惠的特征以及公共屬性，除了可以應對這些挑戰(zhàn)外，更有可能成為未來產(chǎn)業(yè)AI化的最優(yōu)解。