中国AI计算力发展报告: 2022年智能算力规模超过通用算力

近日，IDC 与浪潮信息联合发布《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》（以下简称《报告》）。

报告指出，中国人工智能计算力继续保持快速增长，2022 年智能算力规模达到 268 百亿亿次/秒(EFLOPS)，超过通用算力规模。预计未来 5 年中国智能算力规模的年复合增长率将达 52.3%。

智能算力规模持续扩大，算力、算法基建化成为共识

智能算力对于提升国家、区域经济核心竞争力的重要作用已经成为业界共识。随着“东数西算”工程的启动以及智算中心的建设，从国家层面实现有效的资源结构整合，助力产业结构调整，构建更为健全的算力、算法基础设施。目前，国家在 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群，协调区域平衡化发展，推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。

 中国智能算力规模及预测

IDC 预测，中国智能算力规模将持续高速增长，预计到 2026 年中国智能算力规模将达到 1271.4EFLOPS，未来五年复合增长率达 52.3%，同期通用算力规模的复合增长率为 18.5%。

人工智能城市排行榜：京、杭、深、沪、穗列前五，天津首次进入前十 

《报告》针对不同城市在人工智能投资规模、相关政策支持力度、政策落地情况和实施进展、人工智能技术成熟度，以及劳动供给等维度的情况，对中国城市人工智能发展进行综合评估。在 2022 年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳继续保持前三名，其中北京连续四年蝉联首位，上海和广州分列第四、五名；天津首次进入前十，成都、苏州、南京、济南保持前十。综合 TOP10 城市发展情况，头部城市的共性特征是，较早的政策引导和配套政策保障，充分的智算基础设施规划、投入，达到上百家 AI 企业集聚、十万级人才保障，千亿级 AI 产业集群规模。

人工智能城市 TOP10 排名变化

城市智能算力的投入已经成为推动区域数字经济发展，加速人工智能产业创新的重要支撑，除了 TOP10 城市之外，合肥、武汉、长沙等多个城市在自身产业优势及各种因素推动下，人工智能应用也取得了较大进展。此外，一些城市深耕特定的人工智能应用并取得了明显成果，成为城市智能化新标签，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陆续投建。

互联网、金融、政府、电信和制造等行业 AI 渗透度提升

从行业维度看，2022 年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。与 21 年相比，行业 AI 渗透度明显提升。其中，互联网行业依然是人工智能应用渗透度和投资最高的行业；金融行业的人工智能渗透度从 2021 年的 55 提升到 62，智能客服、实体机器人、智慧网点、云上网点等成为人工智能在金融行业的应用典型；电信行业的人工智能渗透度从 2021 年的 45 增长到 51，人工智能技术融入电信网络的构建、优化，并为下一代智慧网络建设提供支撑；制造行业的人工智能渗透度从 40 增长到 45，预计到 2023 年年底，中国 50%的制造业供应链环节将采用人工智能。

行业人工智能渗透度

从场景应用维度看，智能化场景在行业的落地随着时间的推移，正呈现出更加深入、更加广泛的趋势。人工智能持续为提升用户体验做出贡献，当前诸如智能客服、智能推荐、精准营销等场景深入落地到各行业；人工智能也在精准科学防疫，加强公共卫生安全体系建设中承担重要角色，在病毒演变预测、疫苗药物研发、辅助诊断等维度实现广泛应用；长期来看，企业通过在数字人等数字化营销内容创作领域布局，创造差异化的营销体验，升级品牌形象；另外，科学家们越来越多地利用人工智能技术和方法，从数据中建立模型，重点围绕新药创制、基因研究、新材料研发等领域加速对前沿科学问题的探究。

人工智能应用场景发展

算力多元化发展提速，大模型加速行业落地

《报告》从算力层面，对人工智能芯片、服务器、 计算架构、算法及应用等方面的发展近况进行了全面分析。

从整体看 AI 服务器是人工智能市场增长的主力军。IDC 数据显示，2021 年全球人工智能服务器市场的同比增速为 39.1%，超过全球整体人工智能市场增速（20.9%），是整体人工智能市场增长的推动力。中国 AI 服务器市场领跑全球，2021 年人工智能服务器市场规模 59.2 亿美元，与 2020 年相比增长 68.2%，预计到 2026 年，中国人工智能服务器市场将达到 123.4 亿美元。

从人工智能芯片角度，人工智能产业技术不断提升，产业 AI 化加速落地，推动全球人工智能芯片市场高速增长。IDC 预计，到 2025 年人工智能芯片市场规模将达 726 亿美元。异构计算成为主流趋势，未来 18 个月全球人工智能服务器 GPU、ASIC 和 FPGA 的搭载率均会上升,算力多元化发展趋势明显。

 从计算架构发展来看，基于 DSA（ Domain-Specific Architectures）思想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”并且为企业创造业务价值，离不开通用性强、绿色高效、安全可靠的计算系统的支持。业内正在推动多元算力系统架构创新，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，通过充分调动起多芯片、多板卡、多节点的系统级能力，实现各种加速单元以及跨节点系统的高效协同，提升计算性能。

 《报告》对于大模型的行业落地和发展情况也进行了分析。IDC 调研显示，未来超过 80%的组织会优先考虑购买预先训练好的人工智能模型。大模型是智算力驱动下典型的重大创新，被认为是“通用智能”的雏形，是业内探索实现普惠人工智能的重要途径之一。大模型发展的背后是庞大的算力支撑，例如 AI+Science 领域的 AlphaFold2、自动驾驶系统、GPT-3 等模型训练需要几百甚至几千 PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力当量支持。2022 年，大模型正在成为 AIGC 领域发展的算法引擎，文生图、虚拟数字人等 AIGC 类应用将快速进入到商业化阶段，并为元宇宙内容生产带来巨大的变革。

智能算力成为数字化创新的源动力

人工智能算力的增长为人工智能的持续创新发展提供支撑。宏观层面，人工智能算力为国家创新力的发展带来实质性推进，不仅在应用科学的突破上发挥了重要作用，也开始渗透到基础科学领域，极大提高了科学研究的效率和科学发展的进程。

 《报告》指出，人工智能应用正在从单点技术到多种技术能力融合方向发展、从事后分析向事前预判和主动执行方向发展、从计算智能和感知智能向认知智能和决策智能方向发展，创新应用场景逐步增多。未来五年，随着人机交互、机器学习、计算机视觉、语音识别技术的成熟，人工智能将在企业市场中加快应用与落地，智能算力将成为未来创新的核心推动力。