据华为预测,预计到2030年,全球通用计算(FP32)总量将达3.3ZFLOPS,相较2020年增长10倍,AI计算(FP16)总量将达105ZFLOPS相较2020年增长500倍。
发展数字经济,算力是核心生产力,投资算力对于经济增长有长期的倍增效应。《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》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%。
算力需求不断加大,国产算力有望崛起。随着云计算、大数据等技术广泛应用到各行各业,以及今年以来人工智能大模型热潮的兴起,全球对于通用算力、AI算力需求不断加大。
根据中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国智能算力行业发展趋势与投资研究咨询报告》显示:
智能算力行业发展趋势预投资
当前,新一轮科技革命和产业变革向纵深推进,算力基础设施的重要性不断提升。随着大模型算法推动人工智能向更通用方向发展,我国智能算力需求激增。近期多方积极展开部署,优化算力基础设施布局,加大高性能智能算力供给,激发创新活力和应用潜力。
算力是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力,是计算机硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力。中国算力网络下游应用主要为互联网、政务、服务、电信、金融、制造、教育等,其中占比最重为互联网,占比49.7%,其次为政务,占比12%,第三为服务业,占比10%。电信占比7.2%,金融、制造、教育领域合计占比13.9%。
在产业界的共同努力下,算力网络技术研究在国际和国内都取得了显著的进展。随着市场需求持续扩大,到2021年全球算力网络市场规模达到了231.68亿美元,2017-2021年复合增长率达到了38.55%。2022年上半年全球算力网络市场规模为135.62亿美元。
着力推动大模型算法技术突破提升智能芯片算力水平
工业和信息化部新闻发言人、运行监测协调局局长陶青表示,下一步,我们将坚持突出重点领域,大力推动制造业数字化转型,推动人工智能创新应用。主要从以下四个方面着力。一是夯实人工智能技术底座。通过科技创新重大项目,着力推动大模型算法、框架等基础性原创性的技术突破,提升智能芯片算力水平,释放数据价值,强化“根”技术研发。
二是推动重点行业智能化升级。加快制造业全流程智能化。深化人工智能技术在制造业全流程融合应用,大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平。推进人工智能试点示范,拓展特色应用场景,加快“智改数转”,形成现实生产力,提升制造业发展质量和效益。
三是推动智能产品和装备发展。发挥大模型强认知、强交互、强生成的特点,促进高端装备、关键软件、智能终端的升级迭代,提升重点产品和装备智能化水平。四是加强支撑服务体系建设。加快培育一批行业龙头企业和专精特新中小企业,组建一批生态型创新联合体。深化技术研发、标准研制、伦理治理、人才培养等国际交流合作,协同打造良好的人工智能产业生态。
人工智能最底层的技术就是算力,而提高算力就要提升硬件技术,但目前人工智能领域仍没有出现计算芯片,主要依靠CPU、GPU、FPGA等芯片形成人工智能算力。此外,近几年发展迅速的人工智能芯片主要是研究自重构、自学习和自定义的类脑芯片,但如果要将人工智能真正落地,未来发展方向还是要发展真正意义的人工智能芯片。
随着云计算、大数据等技术广泛应用到各行各业,以及今年以来人工智能大模型热潮的兴起,全球对于通用算力、AI算力需求不断加大。
据华为预测,预计到2030年,全球通用计算(FP32)总量将达3.3ZFLOPS,相较2020年增长10倍,AI计算(FP16)总量将达105ZFLOPS相较2020年增长500倍。随着后续算力需求不断释放,在算力自主可控的背景下,华为、寒武纪、海光等国产算力有望进一步崛起。
智能算力行业报告对中国行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析,并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局,并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。
本报告同时揭示了智能算力市场潜在需求与潜在机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对政府部门也具有极大的参考价值。同时包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察,可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。
想了解关于更多智能算力行业专业分析,可点击查看中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国智能算力行业发展趋势与投资研究咨询报告》。
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2023-2028年中国算力行业发展分析与投资前景预测报告
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