中國工業(yè)報記者 余娜

　　11月29日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2023-2024中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》（簡稱《報告》）�！秷蟾妗分赋�，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規(guī)�？焖俪砷L擴大。

　　《報告》從算力規(guī)模、區(qū)域分布和行業(yè)滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發(fā)展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發(fā)展將引發(fā)AI算力產(chǎn)業(yè)之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發(fā)展“風向標”，《報告》第六次發(fā)布，旨在為推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

　　《報告》通過多年持續(xù)跟蹤中國人工智能計算力發(fā)展狀況發(fā)現(xiàn)，從行業(yè)看，人工智能從單點應(yīng)用到多元化應(yīng)用、從通用場景到行業(yè)特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發(fā)展，也在進一步賦能各行各業(yè)；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發(fā)展浪潮中，持續(xù)加大在相關(guān)領(lǐng)域的投資，不斷推進人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

中國人工智能計算力發(fā)展評估——城市排行，2018-2023（來源：IDC，2023）

　　在2023年人工智能行業(yè)滲透度排名中，Top5的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務(wù)、教育等行業(yè)在人工智能領(lǐng)域的投資力度也可圈可點。其中，互聯(lián)網(wǎng)依然是AIGC技術(shù)應(yīng)用和研發(fā)的主戰(zhàn)場；電信行業(yè)排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數(shù)西算戰(zhàn)略，加速云數(shù)據(jù)中心、智算中心的建設(shè)。

　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續(xù)保持前三名。其中，北京在大模型領(lǐng)域表現(xiàn)突出，聚集了大批大模型企業(yè)。此外，位居TOP10的城市還有上海、蘇州、廣州、濟南、合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術(shù)支持，可以穩(wěn)定吸引更多的人才和企業(yè)聚集；智算中心的建設(shè)也是拉動地區(qū)實現(xiàn)人工智能發(fā)展的重要驅(qū)動力，既可以提升基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，也為吸引更多企業(yè)共謀發(fā)展起到積極的推動作用。

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅(qū)動的AIGC（生成式人工智能，Artificial Intelligence Generated Content）時代。IDC調(diào)研顯示，67%的中國企業(yè)已經(jīng)開始探索AIGC在企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用機會或已經(jīng)開始進行資金投入。

中國企業(yè)對生成式人工智能的態(tài)度（來源：IDC，2023）

　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術(shù)及應(yīng)用趨勢發(fā)生了較大的變化，體現(xiàn)為“三變：

　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發(fā)展加速了更高計算性能、更快互聯(lián)性能的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應(yīng)用場景多樣性，底層基礎(chǔ)設(shè)施呈現(xiàn)多元化發(fā)展。

　　二是產(chǎn)業(yè)動量之變。AIGC可重構(gòu)現(xiàn)有的工作方式，在內(nèi)容創(chuàng)作、自動駕駛、零售、醫(yī)療等諸多領(lǐng)域改變著人們的生活和生產(chǎn)方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應(yīng)用、服務(wù)等諸多產(chǎn)業(yè)變量將成為創(chuàng)新的加速器，在算力生態(tài)鏈上的各個環(huán)節(jié)催生出新的玩家。

　　三是算力服務(wù)格局之變。由于基礎(chǔ)大模型的本地訓練成本不菲，企業(yè)將更多地使用已有的人工智能數(shù)據(jù)中心設(shè)施和生成式AI服務(wù)器集群，這將為算力服務(wù)市場帶來新機會。算力服務(wù)供應(yīng)商要能夠提供定制化的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規(guī)模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現(xiàn)成本控制。

　　大模型和AIGC的發(fā)展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發(fā)展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰(zhàn)。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發(fā)生變化——評估指標將從硬件性能向應(yīng)用效果轉(zhuǎn)變，用戶在獲得算力服務(wù)的過程中，會更加以應(yīng)用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數(shù)量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數(shù)據(jù)集質(zhì)量等指標的關(guān)注。

　　針對這一轉(zhuǎn)變，《報告》指出，算力供應(yīng)商需要“以應(yīng)用為導向、系統(tǒng)為核心”，構(gòu)建算力基礎(chǔ)設(shè)施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯(lián)、多節(jié)點間互聯(lián)等水平，支持靈活穩(wěn)定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統(tǒng)性能力滿足市場的應(yīng)用需求。換言之，與其過分關(guān)注單一芯片的性能強弱，不如根據(jù)人工智能業(yè)務(wù)場景需求，設(shè)計更具針對性的算力系統(tǒng)，實現(xiàn)整體性能最優(yōu)。