10月26日,《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》(以下簡稱:報告)在AICC2021人工智能計算大會上發(fā)布,旨在通過宏觀經濟、技術成熟度、AI勞動供給、行業(yè)及地域四大方面綜合考量和評估我國人工智能發(fā)展水平,為推動產業(yè)AI化發(fā)展提供參考和行動指南。該報告由IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布,自2018年以來連續(xù)第四年發(fā)布。

隨著新基建的推進以及5G通信、云計算、大數據和物聯(lián)網發(fā)展的落地,人工智能應用的場景越來越多,人工智能正從極具想象力的商業(yè)概念成為具有超大發(fā)展前景的商業(yè)賽道,并催生了技術、產業(yè)新的發(fā)展。IDC數據顯示,2021年全球企業(yè)在人工智能軟件、硬件和服務的總投資將超過850億美元,預計將在2025年增至2045億美元,五年復合增長率達24.5%

從單點到多元化應用場景,AI加速向傳統(tǒng)行業(yè)滲透

報告顯示,2021年人工智能行業(yè)應用滲透度排名TOP5的行業(yè)依次為互聯(lián)網、金融、政府、電信和制造,相比2020年,金融行業(yè)人工智能應用速度加快并超過政府行業(yè),位列第二,制造、交通和能源行業(yè)在人工智能的應用也更加深入,分列第五、第七和第九位。相比去年,人工智能在各個行業(yè)的滲透度都在增加。

2020&2021 中國人工智能行業(yè)滲透度

報告指出,人工智能在主要行業(yè)的應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化,從單點應用場景轉換為多元化的應用場景。與2020年相比,人工智能算力釋放的場景在金融、制造、能源和公共事業(yè)、交通和互聯(lián)網等行業(yè)體現得尤為顯著,相關行業(yè)的人工智能應用場景呈現更為多元化的趨勢,產業(yè)AI化在傳統(tǒng)行業(yè)的應用拓展不斷提速。

多元算力與巨量模型,產業(yè)AI化的重要推手

伴隨人工智能在各個行業(yè)的應用,各類人工智能芯片的需求也在大大提高,更加細分多元并最終體現在AI算力的多元化。報告認為,GPU依然是實現數據中心加速的首選,占有90%以上的市場份額,GPU在訓練負載中依然具有絕對優(yōu)勢,高算力低能耗且適應各類復雜環(huán)境的芯片將更受關注。推理工作負載在各個行業(yè)應用中不斷增加,FPGA、ASIC、NPU等其他類型的加速芯片將在各個領域被更多地采用。預計到2025年,其他類型加速芯片的市場份額將超過20%。

AI模型也變得多樣化,并向著更復雜的方向發(fā)展,巨量模型的不斷涌現。除了GPT-3之外,2021年中國“源-1.0”、美國Switch Transformer等“巨量”機器學習模型的出現,讓構建大模型、提升人工智能處理性能,成為時下非常流行的模型發(fā)展趨勢。以中國“源1.0”為例,其單體模型參數值達2457億,借助文本分析模型,獲取5TB高質量中文數據集,其作為語言模型可較好完成尤其針對中文的閱讀、理解、推理、邏輯判斷等任務。

以金融行業(yè)人工智能應用為例,中小金融機構由于AI人才十分短缺,沒有技術能力進行算法開發(fā)、模型選擇、算法優(yōu)化、實施部署等具體工作,大型金融機構則紛紛與大型AI公司合作,甚至通過投資獲得技術和人才,這種現象造成不同規(guī)模的金融機構差距越來越大。此外,雖然AI在金融客服、營銷支持等領域已經實現了規(guī)模化的應用,但是在交易、風控等核心業(yè)務環(huán)節(jié)的應用進展緩慢。核心業(yè)務中,沒有足夠復雜的算力、模型以及足夠規(guī)模的數據訓練量,業(yè)務模型的可用性和準確性就難以達到應用需求。AI在金融行業(yè)的落地中依然存在諸多挑戰(zhàn),算力的多元化和大模型在應對這些挑戰(zhàn)方面給出了解決之道。

報告指出,巨量模型為實現創(chuàng)新帶來機會,算力是實現創(chuàng)新的基礎。金融行業(yè)是諸多行業(yè)AI應用落地的縮影,而多元化的算力和巨量模型,成為相關行業(yè)解決挑戰(zhàn),加速產業(yè)AI化的重要推手。

智算中心,產業(yè)AI化的核心基礎

算力的多元化及巨量模型成為加速產業(yè)AI化的重要推手,但發(fā)展過程中,算力、數據、AI能力等方面依然存在著不同程度的挑戰(zhàn)。算力方面,AI的研發(fā)、訓練需要大量的算力;數據方面,擁有深度的、細致的、海量的數據是訓練出“智能”的前提。隨著AI模型的巨量化,算力成本方面的挑戰(zhàn)也會愈加突出。智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來顯得尤為重要,并主要體現在產業(yè)和民生兩個層面。

從產業(yè)層面看,首先,智算中心的公共屬性可以避免企業(yè)AI計算平臺(硬件基礎設施)的重復建設,實現公共服務所帶來的天然邊際成本效應的降低,讓企業(yè)能夠以更低的成本獲得人工智能算力,同時避免AI算力的浪費;其次,智算中心作為服務的提供者,其將AI能力作為“公共服務”提供,對其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強化,企業(yè)可以更加快速和便捷地應用到實際業(yè)務中,加快企業(yè)AI應用的落地。報告為行業(yè)用戶提供建議,可借助新型公共算力基礎設施(如智能計算中心)實現降本增效、加速成果轉化,關注以通用巨量模型為代表的AI算法基礎設施,降低針對不同應用場景的模型適配難度和開發(fā)使用成本。

從民生層面看,智能計算中心的公共屬性決定了其并非是盈利性的基礎設施,將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化,做到真正的普適普惠。報告認為,以政府為主導,提供普適、普惠算力服務的智能計算中心,通過提供公共的算力、數據及算法服務,搭建公益、普惠、安全的架構,讓算力服務易用,解決算力服務供給缺失問題的同時,也為探索未來人工智能計算力如何布局起到良性作用提供了參考。

以南京智能計算中心為例,作為長三角地區(qū)首個投入運營的大規(guī)模智能計算中心,通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大關鍵作業(yè)環(huán)節(jié),提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務,重點支撐科技金融、智能制造、智慧零售、智慧醫(yī)療、智慧交通等領域的應用創(chuàng)新,作為構建未來智慧社會和智能經濟的關鍵性公共算力基礎設施,將有效推動南京市乃至長三角地區(qū)的智能產業(yè)創(chuàng)新集聚與經濟能級提升。

智算中心被越來越多的地方政府視為實現支撐和引領數字經濟、智能產業(yè)、智慧城市、智慧社會發(fā)展的關鍵性信息基礎設施,基于統(tǒng)一標準、開放建設和互聯(lián)互通等原則,為算力、數據、生態(tài)和產業(yè)發(fā)展提供平臺化支持。10月25日,無錫物聯(lián)網創(chuàng)新中心與浪潮戰(zhàn)略簽約,將建設全國領先的無錫智能計算中心,助力無錫在智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網、大數據等領域的發(fā)展,無錫智算中心的建成,將進一步促進無錫智算產業(yè)鏈的完善,賦能企業(yè)數字轉型,孵化新模式,催生新業(yè)態(tài),形成多元化數字經濟發(fā)展格局,建設成為全國數字經濟樣板城市。

產業(yè)AI化正在通過AI向傳統(tǒng)企業(yè)的滲透及應用的多元化而加速,算力與巨量模型發(fā)揮著重要的推手作用,與此同時,算力的日益提升以及巨量模型的不斷增大,也帶來了諸如算力浪費、成本高企等系列的挑戰(zhàn),而智算中心,由于具備全棧AI能力、開放標準、集約高效、普適普惠的特征以及公共屬性,除了可以應對這些挑戰(zhàn)外,更有可能成為未來產業(yè)AI化的最優(yōu)解。

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