近日，IDC與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布了《2022-2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）。報(bào)告預(yù)測(cè)，2022年中國(guó)人工智能市場(chǎng)相關(guān)支出將達(dá)到130.3億美元，并有望在2026年達(dá)到266.9億美元，2022至2026年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)19.6%。
其中，人工智能服務(wù)器仍是人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的主力軍。IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)的同比增速為39.1%，超過(guò)全球整體人工智能市場(chǎng)增速（20.9%），是整體人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的推動(dòng)力。
在中國(guó)，人工智能應(yīng)用的加速落地很大程度推動(dòng)了中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)的高速增長(zhǎng)。2021年人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模59.2億美元，與2020年相比增長(zhǎng)68.2%，預(yù)計(jì)到2026年，中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)將達(dá)到123.4億美元。
與此同時(shí)，中國(guó)的算力規(guī)模，尤其是智能算力規(guī)模，也正在高速增長(zhǎng)。報(bào)告稱，2021年中國(guó)通用算力規(guī)模達(dá)47.7EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算），預(yù)計(jì)到2026年通用算力規(guī)模將達(dá)到111.3EFLOPS。
而中國(guó)智能算力規(guī)模在2021年達(dá)到155.2EFLOPS，2022年將達(dá)到268EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年可進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別，達(dá)到1271.4EFLOPS。
這也意味著，2021-2026年期間，中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率可達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。
近幾年業(yè)內(nèi)比較流行的大模型就是在智能算力驅(qū)動(dòng)下最為典型的重大創(chuàng)新。報(bào)告稱，得益于模型泛化能力強(qiáng)、長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)的低依賴性以及下游模型使用效率的提升，大模型被認(rèn)為具備了“通用智能”的雛形，并成為業(yè)內(nèi)探索實(shí)現(xiàn)普惠人工智能的重要途徑之一。
大模型的技術(shù)基礎(chǔ)是transformer架構(gòu)、遷移學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，transformer架構(gòu)應(yīng)用于NLP領(lǐng)域并取得了突破性進(jìn)展，其在視覺(jué)任務(wù)上也同樣證明了有效性。從算力的視角看，語(yǔ)言類(lèi)、視覺(jué)類(lèi)模型容量和相應(yīng)的算力需求都在快速擴(kuò)大，大模型發(fā)展的背后是龐大的算力支撐。
如果用“算力當(dāng)量”（PetaFlops/s-day，PD），即每秒千萬(wàn)億次的計(jì)算機(jī)完整運(yùn)行一天消耗的算力總量，來(lái)對(duì)人工智能任務(wù)所需算力總量進(jìn)行度量，AI+Science領(lǐng)域的AlphaFold2、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、GPT-3等模型訓(xùn)練需要幾百甚至幾千PD的算力支持，如GPT-3訓(xùn)練需要3640PD的算力。
在大模型的能力加持下，包括以文生圖以及虛擬數(shù)字人等AIGC類(lèi)應(yīng)用快速進(jìn)入到商業(yè)化階段，并為元宇宙內(nèi)容生產(chǎn)帶來(lái)巨大的變革。報(bào)告認(rèn)為，大模型正在讓人工智能技術(shù)從五年前的“能聽(tīng)會(huì)看”，走到今天的“能思考、會(huì)創(chuàng)作”，未來(lái)有望實(shí)現(xiàn)“會(huì)推理、能決策”的重大進(jìn)步。
不過(guò)，大模型的發(fā)展同樣給算力帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。報(bào)告稱，大模型訓(xùn)練的計(jì)算和存儲(chǔ)資源開(kāi)銷(xiāo)之大，對(duì)加速計(jì)算系統(tǒng)和人工智能軟件棧都有很高的要求，訓(xùn)練千億、萬(wàn)億模型動(dòng)輒需要上千塊加速卡，對(duì)大模型的推廣和普惠帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。
同時(shí)，受限于邊際遞減效應(yīng)，模型復(fù)雜度與精度的進(jìn)一步提升將會(huì)需要更大比例的計(jì)算資源開(kāi)銷(xiāo)，對(duì)計(jì)算效率問(wèn)題的顧慮會(huì)限制大模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張。
正因如此，盡管目前的大模型參數(shù)數(shù)量還沒(méi)有達(dá)到人腦神經(jīng)系統(tǒng)的突觸規(guī)模，但市場(chǎng)對(duì)于大模型的認(rèn)知趨于理性。業(yè)內(nèi)逐漸認(rèn)識(shí)到，大模型的發(fā)展更要注重綠色低碳、服務(wù)能力下沉以及商業(yè)模式的實(shí)踐，這將為大模型在各行各業(yè)的規(guī)模落地鋪平道路。
報(bào)告指出，總體來(lái)看，人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用程度都呈現(xiàn)不斷加深的趨勢(shì)，應(yīng)用場(chǎng)景也越來(lái)越廣泛，人工智能已經(jīng)成為企業(yè)尋求新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)、提升用戶體驗(yàn)、保持核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要能力。
同時(shí)，在2022年中國(guó)人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續(xù)保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，天津進(jìn)入前十名。除了 TOP10 城市之外，諸如合肥、武漢、長(zhǎng)沙等多個(gè)城市在自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)及各種因素推動(dòng)下，人工智能應(yīng)用取得了較大進(jìn)展。
