[智能应用]我国智能算力规模年复合增长率将达33.9% [复制链接]

“智算力就是创新力。”11月29日，在2023人工智能计算大会上，国际数据公司IDC与浪潮信息发布的《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2022年我国智能算力规模达260EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算次数），预计到2027年我国智能算力规模有望突破1117EFLOPS，中国智能算力规模年复合增长率将高达33.9%。
　　大模型的迅猛发展牵引着全球算力需求的快速上涨。从感知智能到生成式智能，人工智能越来越依赖“强算法、高算力、大数据”的支持。
　　浪潮信息高级副总裁刘军说，模型的大小、训练所需参数量的规模等因素直接影响智能涌现的质量。因此，高算力、高效能的服务器备受关注。未来几年，人工智能服务器将注重提高计算能力和处理效率，以适应更复杂、更大规模的人工智能应用。
　　IDC预计，全球人工智能服务器的市场规模将从2022年的195亿美元增长至2026年的347亿美元。其中用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场中的占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%。这意味着未来几年，平均每3台人工智能服务器中就有1台用于生成式人工智能服务。
　　目前中国积极参与到人工智能的发展实践中。IDC中国副总裁周震刚表示，一方面，中国企业对生成式人工智能的接受度普遍较高。目前67%的中国企业已着手探索生成式人工智能在企业内的应用机会或开始“真金白银”投入。另一方面，中国互联网企业、电信运营商等各方正积极投入到智算中心的建设之中。
　　截至2023年8月，中国已有超过30个城市建设智算中心，总建设规模已超过200亿元。

“智算力就是创新力”：2023人工智能计算大会深度解读

在11月29日举办的2023人工智能计算大会上，智能算力的重要性被再次凸显。国际数据公司IDC与浪潮信息联合发布的《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》不仅揭示了我国智能算力规模的快速增长，还预示着未来几年内这一领域的巨大发展潜力。

一、智能算力规模持续攀升

报告指出，2022年我国智能算力规模已达260EFLOPS，这一数字预计将在2027年突破1117EFLOPS，年复合增长率高达33.9%。这一增长态势不仅反映了人工智能技术的迅猛发展，也体现了社会对智能算力的巨大需求。

二、大模型驱动算力需求上涨

大模型的兴起是推动算力需求上涨的重要因素。从感知智能到生成式智能，人工智能的应用越来越依赖于“强算法、高算力、大数据”的支持。大模型需要处理海量数据，进行复杂运算，因此对算力的要求极高。浪潮信息高级副总裁刘军指出，模型的大小、训练所需参数量的规模等因素直接影响智能涌现的质量，这进一步凸显了高算力、高效能服务器的重要性。

三、人工智能服务器市场迎来新机遇

随着人工智能技术的不断发展，人工智能服务器市场也迎来了新的机遇。IDC预计，全球人工智能服务器的市场规模将在未来几年内持续增长，其中用于运行生成式人工智能的服务器市场占比将大幅提升。这意味着，未来几年内，平均每3台人工智能服务器中就有1台将用于生成式人工智能服务。这一趋势不仅为服务器制造商提供了广阔的发展空间，也为人工智能应用的普及和深化提供了有力支撑。

四、中国积极参与人工智能发展实践

中国作为全球人工智能发展的重要参与者，正积极布局并推动人工智能技术的发展。IDC中国副总裁周震刚表示，中国企业对生成式人工智能的接受度普遍较高，已有67%的企业开始探索或投入生成式人工智能的应用。同时，中国互联网企业、电信运营商等各方也在积极投入到智算中心的建设之中，以满足日益增长的算力需求。

五、智算中心建设加速推进

截至2023年8月，中国已有超过30个城市建设了智算中心，总建设规模已超过200亿元。这些智算中心不仅为当地的人工智能产业发展提供了强有力的支撑，也为全国范围内的人工智能应用提供了重要的算力保障。智算中心的建设不仅提升了我国的算力水平，还促进了人工智能技术的普及和应用，为经济社会的数字化转型注入了新的动力。

六、未来展望

展望未来，随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，智能算力的需求将持续增长。为了满足这一需求，我们需要不断加强算力基础设施的建设和优化，提升算力的质量和效率。同时，我们还需要加强国际合作与交流，共同推动全球人工智能技术的发展和应用。相信在不久的将来，智能算力将成为推动经济社会发展的重要力量，为人类的进步和发展贡献更多的智慧和力量。

我国智能算力规模年复合增长率将达33.9%
智能算力规模的增长趋势
根据最新的研究报告，我国智能算力规模的年复合增长率预计将达到33.9%。这一增长速度反映了智能算力作为数字经济时代新质生产力的快速增长趋势3。以下是对智能算力规模增长的相关介绍：

年复合增长率的具体数值
年复合增长率：33.9%
预计时间范围：从2022年到2027年
初始智能算力规模：260 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算次数）
预计最终规模：超过1117 EFLOPS3
智能算力规模的实际增长情况
2024年智能算力规模：达到725.3 EFLOPS，同比增长74.1%
2025年智能算力规模预期：将达到1037.3 EFLOPS，增长43%
影响智能算力规模的因素
市场需求和应用场景
智能算力规模的快速增长主要受到旺盛的市场需求和应用场景的驱动。大模型和生成式人工智能的推广和应用，推动了算力需求的显著增加。

技术进步和创新
技术进步和创新是推动智能算力规模增长的关键因素。例如，DeepSeek系列模型的发布加速了人工智能的渗透和普及，实质性带动了算力需求的增长。

智能算力发展的挑战和应对策略
面临的挑战
企业在应用人工智能过程中面临诸多挑战，包括计算架构难以支持大规模应用、基础设施建设和维护成本高昂、高性能计算资源不足等。

应对策略
为应对上述挑战，报告建议采取“扩容”和“提效”并行的策略。一方面，通过增强算力资源的可获得性、优化算力基础设施架构等方式提高算力供给能力和质量；另一方面，通过提高模型算力效率、增强数据支持来系统性地提高算力利用率。

智能算力规模增长的区域分布和行业渗透度
区域分布
在区域分布方面，北京、杭州、上海在2024年中国人工智能城市排行榜中位列前三，深圳、广州等城市进入排名前十。

行业渗透度
在行业渗透度方面，互联网、金融、运营商成为人工智能应用最广泛的三个行业。

综上所述，我国智能算力规模的快速增长不仅反映了人工智能技术的迅猛发展，也展示了我国在全球智能算力领域的重要地位和影响力。