近日，IDC與浪潮信息聯合發布《2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》）。報告指出，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。

《報告》從人工智能計算力產業發展趨勢、區域算力分布和行業滲透度等維度進行全面評估，旨在科學描繪中國人工智能發展的階段和整體情況，為推動數字經濟與實體經濟的融合提供極具價值的參考依據和行動建議。

智能算力規模持續擴大，算力、算法基建化成為共識

智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識。隨著“東數西算”工程的啟動以及智能計算中心的建設，從國家層面實現有效的資源結構整合，助力產業結構調整，構建更為健全的算力、算法基礎設施。目前，國家在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，協調區域平衡化發展，推進集約化、綠色節能、安全穩定的算力基礎設施的建設。

中國智能算力規模及預測，2019-2026

IDC預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。

人工智能城市排行榜：京、杭、深、滬、穗列前五，天津首次進入前十

《報告》針對不同城市在人工智能投資規模、相關政策支持力度、政策落地情況和實施進展、人工智能技術成熟度，以及勞動供給等維度的情況，對中國城市人工智能發展進行綜合評估。在2022年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，其中北京連續四年蟬聯首位，天津首次進入前十，成都、蘇州、南京、濟南保持前十。綜合TOP10城市發展情況，頭部城市的共性特征是，較早的政策引導和配套政策保障，充分的智算基礎設施規劃、投入，達到上百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模。

近五年人工智能TOP10城市排名變化

城市智能算力的投入已經成為推動區域數字經濟發展，加速人工智能產業創新的重要支撐，除了TOP10城市之外，合肥、武漢、長沙等多個城市在自身產業優勢及各種因素推動下，人工智能應用也取得了較大進展。此外，一些城市深耕特定的人工智能應用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續投建。

互聯網、金融、政府、電信和制造等行業AI滲透度提升

從行業維度看，2022年中國人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造。與21年相比，行業AI滲透度明顯提升。其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，預計到2023年年底，中國50%的制造業供應鏈環節將采用人工智能。

中國人工智能行業滲透度，2022vs2021

從場景應用維度看，智能化場景在行業的落地隨著時間的推移，正呈現出更加深入、更加廣泛的趨勢。人工智能持續為提升用戶體驗做出貢獻，當前諸如智能客服、智能推薦、精準營銷等場景深入落地到各行業；人工智能也在精準科學防疫，加強公共衛生安全體系建設中承擔重要角色，在病毒演變預測、疫苗藥物研發、輔助診斷等維度實現廣泛應用；長期來看，企業通過在數字人等數字化營銷內容創作領域布局，創造差異化的營銷體驗，升級品牌形象；另外，科學家們越來越多地利用人工智能技術和方法，從數據中建立模型，重點圍繞新藥創制、基因研究、新材料研發等領域加速對前沿科學問題的探究。

人工智能應用場景發展

算力多元化發展提速，大模型加速行業落地

《報告》從算力層面，對人工智能芯片、服務器、 計算架構、算法及應用等方面的發展近況進行了全面分析。

從整體看AI服務器是人工智能市場增長的主力軍。IDC數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場的同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場增速（20.9%），是整體人工智能市場增長的推動力。中國AI服務器市場領跑全球，2021年人工智能服務器市場規模59.2億美元，與2020年相比增長68.2%，預計到2026年，中國人工智能服務器市場將達到123.4億美元。

從人工智能芯片角度，人工智能產業技術不斷提升，產業AI化加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC預計，到2025年人工智能芯片市場規模將達726億美元。異構計算成為主流趨勢，未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升,算力多元化發展趨勢明顯。

從計算架構發展來看，基于 DSA（ Domain-Specific Architectures）思想設計的人工智能芯片正在成為主導，推動了人工智能芯片多元化發展。多元算力從“能用”到“好用”并且為企業創造業務價值，離不開通用性強、綠色高效、安全可靠的計算系統的支持。業內正在推動多元算力系統架構創新，基于計算節點內和節點間的互聯技術破局現有計算架構的瓶頸，通過充分調動起多芯片、多板卡、多節點的系統級能力，實現各種加速單元以及跨節點系統的高效協同，提升計算性能。

《報告》對于大模型的行業落地和發展情況也進行了分析。IDC調研顯示，未來超過80%的組織會優先考慮購買預先訓練好的人工智能模型。大模型是智算力驅動下典型的重大創新，被認為是“通用智能”的雛形，是業內探索實現普惠人工智能的重要途徑之一。大模型發展的背后是龐大的算力支撐，例如AI+Science領域的AlphaFold2、自動駕駛系統、GPT-3等模型訓練需要幾百甚至幾千PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力當量支持。2022年，大模型正在成為AIGC領域發展的算法引擎，文生圖、虛擬數字人等AIGC類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。

智能算力成為數字化創新的源動力

人工智能算力的增長為人工智能的持續創新發展提供支撐。宏觀層面，人工智能算力為國家創新力的發展帶來實質性推進，不僅在應用科學的突破上發揮了重要作用，也開始滲透到基礎科學領域，極大提高了科學研究的效率和科學發展的進程。

《報告》指出，人工智能應用正在從單點技術到多種技術能力融合方向發展、從事后分析向事前預判和主動執行方向發展、從計算智能和感知智能向認知智能和決策智能方向發展，創新應用場景逐步增多。未來五年，隨著人機交互、機器學習、計算機視覺、語音識別技術的成熟，人工智能將在企業市場中加快應用與落地，智能算力將成為未來創新的核心推動力。

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總結

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