10 月 26 日,《2021-2022 中国人工智能计算力发展评估报告》(以下简称: 报告) 在 AICC2021 人工智能计算大会上发布, 旨在通过宏观经济、技术成熟度、AI 劳动供给、行业及地域四大方面综合考量和评估我国人工智能发展水平。2021 人工智能城市排行榜倍受关注, 北京、深圳、杭州持续领跑前三, 南京首次进入前五, 济南首次进入前十, 上海、苏州、广州、成都、合肥进入前十榜单。

该报告由 IDC 和浪潮信息联合发布, 自 2018 年以来连续第四年发布。报告从宏观经济、技术成熟度、AI 劳动供给、行业和地域四大方面进行综合考量, 评估中国人工智能发展现状, 为推动产业 AI 化发展提供参考和行动指南。算力基础设施建设体现一个地区对人工智能的综合投入程度, 今年首次被作为地域评估的考虑因素。

报告指出,AI 芯片呈现多元化发展趋势,AI 芯片算力持续提升满足模型规模增长态势; 中国 AI 服务器市场快速增长, 中国厂商领跑全球,2020 年全球 AI 服务器厂商浪潮、DELL、HPE 市场份额位列前三, 未来 AI 服务器将朝着多元开放、绿色节能的方向发展。AI 与云的融合是必然趋势, 预计到 2025 年, 中国人工智能服务器公有云的占比将超过 50%, 私有云、政务云、行业云等也在蓬勃发展, 混合 IT 是企业首选。算法模型发展愈加复杂, 巨量模型将是规模化创新的基础,“源 1.0”等巨量模型的出现, 让构建大模型、提升 AI 处理性能成为发展趋势; 应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化, 从单点应用场景转换为多元化的应用场景。相比 2020 年, 人工智能在金融、制造、能源、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著; 以智算中心为代表的算力基础设施, 通过提供公共的算力、数据及算法服务, 让算力服务易用, 解决算力服务的供给问题。

产业 AI 化十大洞察

洞察一: 各国加速人工智能布局科技企业主导技术升级中美领跑全球

全球已有 60 多个国家和地区出台人工智能政策, 发布国家级 AI 战略。美国以科技企业为牵引, 以持续的算力、算法创新推动 AI 发展。中国以新基建带动算力设施布局, 以 AI 技术与传统行业应用的融合加快人工智能发展。IDC 预测,2021 年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超 850 亿美元; 预计将在 2025 年增至 2,045 亿美元, 五年复合增长率 (CAGR) 达 24.5%。

全球科技巨头未来会持续加大算力的投资, 以亚马逊、Facebook、谷歌、阿里、腾讯、百度为代表的头部企业在基础设施的投资规模将超过全球的一半。IDC 预测, 到 2025 年, 全球排名前八位的 CSP 将消耗 50% 以上服务器和存储基础架构。

洞察二: 中国人工智能产业发展迅猛, 加强算力基础设施建设支撑应用落地

中国人工智能基础设施市场规模保持高速增长, 中国服务器厂商成为全球服务器市场的中坚力量, 浪潮在全球 AI 服务器的市占率位居第一。受疫情影响, 中国服务器市场仍保持高增长势头,IDC 最新发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》显示, 中国人工智能服务器头部厂商市场规模同比增长率可超 50%。

中国明确提出在全国布局算力网络国家枢纽节点, 同时积极推进智能计算中心“新基建”建设, 发力构建普适普惠、安全可靠的现代化基础设施体系和生态。报告认为, 拥有较高算力基础建设能力的企业/组织或国家, 将更有可能在人工智能带来的红利中更多地获利。

洞察三: 城市间人工智能角逐加剧, 算力基础设施是重要竞争力

2021 年中国人工智能城市排行榜, 排名前五城市依次为北京、杭州、深圳、南京, 上海。与 2020 年相比, 南京首次进入前五, 济南首次进入前十名。城市间人工智能角逐加剧, 算力基础设施是重要的竞争力。如, 南京落地长三角地区规模最大、算力最强智算中心, 为城市人工智能产业化发展提供高速通道。

洞察四: 人工智能行业渗透加速、并产生显著收益

人工智能行业应用渗透度排名互联网第一, 金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业, 位列第二。制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入, 分列第五、第七和第九位。相比去年, 人工智能在各个行业的渗透度都在增加。

人工智能技术的落地为行业带来更多价值。调研发现, 采用人工智能三年以上的企业, 已经获得显著收益, 被访企业平均收入增加 9.8%、流程时间缩短 20.4%、生产效率提升 21.6%。

洞察五: 算力与应用协同发展, 推动场景多元化

受制于发展时间、资金投入、算力需求、模型成熟、技术限制和需求复杂等原因, 自动驾驶、新药研发、智慧油田等场景处于发展初期, 未来具有广阔发展空间。

相比去年同期, 反欺诈、智能风控、智能投顾、智能理赔和智能推荐等应用场景逐步进入较为成熟的应用阶段, 企业算力投入程度较高。

智慧供应链、智能质检、智能设备运维、线路智能巡检和电站设备监测、智慧保险、智慧交通等在内的应用场景发展迅猛。

洞察六: 人工智能应用需求日渐丰富, 催生芯片多元化发展

GPU 依然是数据中心加速的首选, 占有 90% 以上的市场份额,ASIC、FPGA 和 NPU 等其他芯片也在各个领域被越来越多地采用。而 ASIC,FPGA,NPU 等其他非 GPU 芯片也在各个行业和领域被越来越多地采用, 整体市场份额接近 10%, 预计到 2025 年其占比将超过 20%。

在新技术的驱动下,5G 等连接技术降低了数据的传输和处理速度, 人工智能在边缘侧的处理将成为企业的一个关键增长领域, 边侧人工智能芯片部署规模大且分散, 要求芯片具备适配各类复杂环境的能力, 人工智能在边缘以及端侧将有广泛的应用场景, 从自动驾驶到工业制造, 再到消费者智能家居和可穿戴设备。

洞察七: 人工智能服务器前景广阔, 多元开放、绿色节能是发展方向

人工智能应用的加速落地推动了 AI 服务器的高增长。根据 IDC 中国加速计算市场报告, 预计 2021 年人工智能加速服务器市场规模将达到 56.9 亿美元, 相比 2020 年增长 61.6%, 到 2025 年, 中国人工智能加速服务器市场将达到 108.6 亿美元。

开放计算, 是全球数据中心领域在产业协同模式的创新, 将极大推动绿色高效的数据中心建设与发展。服务器厂商全面布局冷板式液冷、浸没式液冷等先进节能降耗技术, 为企业提供稳定、安全、高效、绿色的基础架构, 践行碳中和。

洞察八: 人工智能算法模型呈现出大规模趋势, 巨量模型将是规模化创新的基础, 算力成为根本保障。

2011 年以来, 全球人工智能模型参数急剧增长, 已突破千亿级。2020 年发布的 GPT-3 深度学习模型参数高达 1750 亿, 是当时全球最大的 AI 巨量模型;2021 年发布的“源 1.0”参数升至 2457 亿, 参数增长高达 40%, 是当前全球最大规模的中文 AI 巨量模型。构建大模型、提升人工智能处理性能、成为时下非常流行的模型发展趋势。

巨量模型训练需要强大算力的支持, 计算能力的不断提升与云平台的高速发展, 对“巨量”模型的发展是一个重要利好。在中国, 由各地政府主导的智算中心等算力基础设施的建设, 通过提供公共的算力、数据及算法服务, 让算力服务易用, 解决算力服务的供给问题。

洞察九：AI 与云加速融合推动业务创新

中国人工智能服务器公有云将迎来快速发展。2020 年, 中国部署在公有云的人工智能服务器市场占比已经超过 30%, 整体市场规模超过 8 亿美元, 而全球人工智能服务器公有云的占比已经达到 50%, 到 2025 年, 中国人工智能服务器公有云的占比将超过 50%。AI 公有云服务解决方案集中在计算机视觉、智能语音、自然语言处理类和机器学习类, 领先的 AI 云服务厂商, 融合这些技术不断推出新的应用场景、解决方案。

行业领先企业正积极部署私有云, 以支撑其包括人工智能在内的新兴业务应用。搭配公有云、私有云和传统数据中心的混合 IT 架构的发展趋势对企业技术和业务创新产生显著影响。

洞察十: 基建先行与政府引导“双管齐下”, 引领数字经济发展

政府加大人工智能新型基础设施建设, 通过以智算中心为代表算力基础设施、巨量模型为代表的算法基础设施帮助传统产业对智能化发展建立系统化认知。智算中心被越来越多的地方政府视为实现支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施, 为算力、数据、生态和产业发展提供平台化支持。

算力已经成为数字时代的核心生产力, 是拉动数字经济向前发展的新动能。对于 AI 算力的投入, 也将加快人工智能这一重要的数字化技术与实体经济的融合, 赋能传统产业转型升级, 催生新产业新业务新模式, 为我国数字经济做强做优做大做出应有的贡献。