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%。

　　《报告》从人工智能计算力产业发展趋势、区域算力分布和行业渗透度等维度进行全面评估，旨在科学描绘中国人工智能发展的阶段和整体情况，为推动数字经济与实体经济的融合提供极具价值的参考依据和行动建议。

　　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。

　　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%。

　　《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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　《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。

　　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。