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來源：中國信息通信研究院 　　數據、算力和算法已經成為數字經濟涉及生產資料、生產力和生產關系的三大核心生產要素。作為發揮數據生產要素價值的關鍵驅動力，算力對經濟增長的拉動具有長期性和倍增效應。根據《2021-2022全球算力指數報告》，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，數字經濟已逐步進入以算力為核心生產力的新階段。 　　近日，中國信息通信研究院正式發布《算力時代網絡運力研究報告（2022）》。本研究報告從網絡運力現狀、算力時代所面臨的主要需求和挑戰等出發，**提出面向算力時代的高品質網絡運力七大關鍵特征，即光纜層高通達、大容量全光底座、IP和光協同、多層次確定性承載、多維算力感知和路由、智能化管控運維、高安全算力承載等。**建議產業各相關方在政策支持、技術研究、產品研發、產業應用及質量監測等方面通力協作，共同推動算力時代的網絡運力發展演進，助力我國數字經濟持續高質量發展。

　　算力時代運力筑基作用凸顯

　　數字經濟時代，數字經濟最核心的競爭力是以數字為要素的，而數據對網絡性能的要求提了很高的需求。目前從算力的供給側來看，整體網絡都是在不斷地往前發展。 　　第一、算力時代業務需求增長強勁，支撐數字經濟規模發展。

　　數字經濟已進入以算力為核心生產力的新階段算力對經濟增長拉動具有長期性和倍增效應。消費/產業互聯網新業態和新模式競相發展催生泛在計算及算力協同需求。 　　第二、多級算力供給體系在加速形成。

　　首先是，國家政策與產業應用助推多層次算力供給體系。國家政策層面多部委聯合發文，引導建立多層次、體系化算力供給體系。 　　其次，跨東西部多省市的算力資源布局已初步完成。逐步形成泛在、多層次和體系化的算力供給體系，算力應用向各類行業用戶和廣大消費者延伸。 　　與此同時，多級算力中心體系也在形成，例如：西部算力中心集群，各個省市的算力中心以及本地互聯網數據中心。 　　第三、網絡運力服務能力大幅提升，筑基作用凸顯。

　　可靠網絡運力成為基礎，算力的供給和使用，數據的采集、處理和使用，用戶服務的申請、獲取和使用離不開可靠運力；高效組織調度的網絡運力承載底座，連接用戶、應用、數據和算力，將云、邊、端各層面的計算資源高效組織和調度。 　　第四、網絡規模和技術持續演進，運力發展呈現新特征。

　　網絡規模和應用穩步提升：光纜網絡建設平穩推進。國光纜線路總長度達到5488萬公里，其中接入網光纜長度占比達63.8%；網絡技術持續演進；業界逐步推出面向算力的運力網絡規劃。 　　網絡架構持續扁平化：運營商內網絡架構持續扁平化；網間互通進一步扁平化；云數據中心間扁平化的多云互聯趨勢明顯。 　　網絡資源可控性逐步增強：開放的管控接口，提升業務調度的便捷性和響應速度；AI技術在網絡運力中的應用逐步加速。 　　適應算力時代發展需求，構建高品質運力底座

　　算力時代新能網絡運力需求，從未來適應算力時代網絡來看，從光纜層到轉發面跨三層的網絡安全等方面，都是未來運力網絡要考慮的幾大因素。 　　例如：在網絡層面，主要是管控層推動提升算網資源協同調度、基于AI+大數據分析預測的智能化運維能力等；轉發層加速運力網核心技術創新和升級演進；強化全光底座傳送、IP+光協同、確定性承載、多維算力資源感知和路由等能力；光纖光纜層：結合算力應用模式優化物理直達路由資源布局。 　　這主要體現在六個方面： 　　一、優化光纜網絡高通達拓撲，構建低時延高可靠基礎設施。

　　1.優化光纜網拓撲結構增加算力節點間的連通度：優化完善國家樞紐節點之間的直達路由光纜；同步建設區域內重要城市間的直達光纜。 　　2.探索新型光纖應用適應算力應用數據量迅猛增長：G.654E超低損光纖逐步進入工程化應用階段，東數西算等工程將加快推動G.654E光纖在省際干線的部署；多芯光纖（MCF）、少模光纖（FMF）和空芯光纖這樣的超大容量、低時延等特性的新型光纖技術研究和驗證，整體尚處于產業發展初期，有待多方持續推動發展。 　　二、持續構建低時延大容量全光底座，助力綠色低碳發展。

　　1.全光互聯提供低時延、大帶寬和廣覆蓋。 　　城域網層面實現業務多顆粒靈活接入和硬切片帶寬保障；骨干網層面構建大容量、波長顆粒靈活調度全光網；構建以算力樞紐等為中心的多層次時延圈。 　　2.全光底座打造綠色網絡運力。 　　芯片和模塊等基礎單元方面進一步提升電域芯片工藝制程、光電模塊集成度；推進光子集成基于硅光的光電合封等模塊技術發展。 　　三、多層次技術確定性，實現運力高質量承載。

　　骨干層面：LO~L1層OTN/ROADM/OXC光電協同組網打造光層確定性；城域網和接入網層面引入L1~L3的MTN/SPN、確定性IP和差異化的服務質量控；IP網絡層面SR/SRv6技術實現確定性的路由，周期性的隊列調度技術，實現SLA性能的確定性。 　　四、強化IP和光多維協同聯動及多維算力資源感知和路由。

　　IP和光協同控制，支撐端到端敏捷開通；異構資源納管實現泛在孫阿莉資源感知；發展CFN技術推進算力路由實現。 　　五、提升網絡資源智能管控，提升運力服務運維水平。

　　端到端跨域管控實現業務快速接入和服務提供；算網協同機制支撐算力和網絡資源協同編排；借助AI和大數據分析，提升運力網絡自智化。 　　六、完善運力多層安全防護體系，提供高安全保障。

　　采用網絡切片、管道加密等提升光網絡安全；基于IPv6+技術增強IP網絡內生安全；提升管控系統DCN安全；借助光纖信號異常智能化監測加固光纖光纜層安全。 　　面向算力時代的網絡運力技術和產業發展建議

　　面向算力時代的網絡運力技術和產業發展，敖立建議產業各方在網絡統籌規劃、技術創新攻關、產業協同發展、質量監測評估等協同推進構建面向算力靈活調度、資源差異化調配、數據安全可靠的高質量網絡運力。 　　第一、加強運力網絡統籌規劃

　　完善配套產業體系，夯實數字經濟基礎底座，引導運力技術產業持續向綠色低碳、健康集約方向發展。 　　“特別是不同的算力樞紐之間的統籌規劃需要運力網絡的整個支撐，這是一個復雜的問題，算力的多元化對整個網絡提出了很高的要求。” 　　第二、加強關鍵技術研發

　　聚焦架構演進、全光底座構建、確定性承載、IP+光、智能管控、一體化調度、安全體系等技術。 　　而新一代網絡運力技術發展方向正是：全光低時延、IP+光協同、確定性可靠承載、多維協同感知、網絡自智運維以及綠色節能降耗。 　　第三，推動產業協同發展

　　構建算力時代運力技術創新應用公共服務平臺培育孵化面向算力服務的典型運力網絡新應用。 　　第四，構建服務監測體系

　　加快構建網絡運力的多維度評估指標體系，構建全國性和區域性的網絡運力服務質量監測體系。

具體內容如下

來源：IPF 2022 時間：2022-03-22 17:24:45 　　統計顯示，2020年，我國數字經濟核心產業增加值占國內生產總值（GDP）比重達到7.8%。到2025年，這一比重預計將達到10%。而在推進數實融合的過程中，算力作為數字經濟時代的關鍵生產要素，也成為挖掘數據要素價值、推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。 　　日前，由國際數據公司IDC、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合編制的《2021-2022全球計算力指數評估報告》在北京發布。該報告量化揭示了全球主要國家GDP、數字經濟與計算力之間的關聯性和相互拉動作用。報告顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。

核心觀點

　　新冠疫情加速全球數字化進程，數字經濟與實體經濟加速融合。從2016-2025年的整體趨勢及預測來看，各個國家的數字經濟占GDP的比重持續提升，預計2025年占比將達到41.5%。 　 　
　　本次研究中計算力指數與經濟指標的回歸分析結果顯示，國家計算力指數與GDP的走勢呈現出了顯著的正相關。評估結果顯示十五個重點國家的計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，預計該趨勢在2021-2025年將繼續保持。 　 　 　
　　計算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，已經成為挖掘數據要素價值，推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。算力資本可與傳統資本形成互補效應和協同效應，一個國家或地區增加對算力相關的投資可以帶來經濟的增長，且這種增長具有長期性。同時，一國投資總量中算力投資比重的增加會進一步提高穩態經濟增長率。 　 　 　 　 　
　　計算力指數國家排名結果顯示，美國和中國分別以77分和70分位列前兩位，同處于領跑者位置；追趕者國家得分在40分到60分區間，包括日本、德國、英國、法國、加拿大、韓國、澳大利亞；得分低于40分的為起步者國家，包括印度、意大利、巴西、俄羅斯、南非和馬來西亞。 　 　 　 　 　
　　評估結果顯示，全球各國間的算力競爭愈加白熱化，除南非外，其余國家算力評分均有所提升，其中中國計算力水平增幅最大，達到13.5%。各樣本國家所屬陣營的劃分較上一年并未發生變化，一定程度上反映出全球各國算力競爭格局已初步形成。美國和中國作為領跑者陣營國家，在全球算力領域的主導地位進一步得到了增強。 　 　 　 　 　
　　領跑者國家依托計算能力供給、應用市場空間和基礎設施支持的增長進一步擴大領先優勢，中國市場是主要驅動力量；追趕者國家相比起步者國家的優勢在于更高的計算效率、廣泛的新興技術應用以及相對健全的基礎設施支撐；起步者國家以發展中國家為主，算力市場空間和后發優勢突出，輔以不斷完善的基礎設施建設，正在不斷縮小與追趕者國家之間的差距。 　 　 　 　 　
　　綜合15個國家來看，AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12%，預計到2025年將達到25%。其中，中國AI算力發展領跑全球，AI服務器支出規模同比大幅增長44.5%，并首次超過美國位列全球第一。在過去5年15個國家AI算力支出的增長中，近60%來自中國。 　 　 　 　 　
　　樣本國家邊緣計算能力發展水平普遍提升，除中美兩國表現較為突出外，以德國、英國為代表的發達國家加大邊緣計算布局力度，發展節奏明顯快于發展中國家。IDC預計到2025年，全球邊緣計算服務器支出占總體服務器比重將從14.4%提升到24.9%。 　 　 　 　
　　本次全球計算力水平TOP3行業分別是互聯網行業、金融行業、制造業，金融業在計算能力和以人工智能、大數據為代表的應用總投入、增長速度均高于制造業，在計算力水平評估的排名升至第二。疫情爆發后，收益率降低、壞賬率增加等諸多挑戰促使多數金融機構加速智能化平臺建設，提升風險管控能力，并進一步創新服務模式。 　 　 　 　
　 　 　　算力的社會價值正不斷凸顯。算力建設能夠輔助疫苗和藥物開發，極大提高藥物發現效率、降低平均研發成本并減少臨床失敗風險，AI計算輔助藥物發現近年來成為全球市場熱點。綠色算力將保障社會可持續發展，應對氣候變化，實現凈零排放的目標。算力正在向綠色化和集約化方向加速演進，同時算力能夠幫助企業應對減排壓力，并助力企業在數字化轉型中取得商業先機。 　 　 　 　
　 　
　 　

投資算力的經濟賬

　　**全球數字經濟持續穩定增長，計算力作為數字經濟時代的關鍵生產力要素，已經成為推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。**報告表明，一個國家或地區增加對算力的投資可以帶來經濟的增長，且這種增長具有長期性和倍增效應。當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍。 　 　　**從國家排名來看，絕大部分國家算力評分均有所提升，其中中國計算力水平增幅最大。**評估結果顯示，美國和中國分別以77分和70分位列前兩位，同處領跑者位置；追趕者國家得分在40-55分區間，包括日本、德國、英國、法國等7國；得分低于40分的為起步者國家，包括印度、意大利、巴西等6國。報告指出，各樣本國家所屬陣營的劃分較上一年未發生變化，全球各國算力格局已初步形成，美國和中國作為領跑者陣營國家，在全球算力領域的主導地位進一步得到了增強。 　

　　**從行業排名來看，全球計算力水平TOP5的行業是互聯網、金融、制造、電信和政府。**報告指出，行業用戶正在加大以人工智能算力為代表的算力投入，對于算力投入較大的行業同樣在新技術的應用上投入靠前。互聯網行業積極擁抱新興技術，計算力水平領先全球；金融行業加速智能化，支撐業務創新發展；制造行業數字化轉型加速，實現智能制造推動數字工廠建設；電信行業利用算力投入優化內部管理、賦能外部業務創新。 　 　　**從算力形態來看，人工智能計算和邊緣計算成為市場增長重要力量，中國AI算力發展領跑全球，位列全球第一。**報告顯示，綜合15個國家來看，AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12%，預計到2025年將達到25%。其中中國的拉動作用最為顯著，AI服務器支出規模同比大幅增長44.5%。邊緣計算作為平臺型技術，為5G、物聯網、 機器人、人工智能等新興技術提供重要的承載能力，未來5年，全球對邊緣位置的算力投資增長速度將遠快于核心位置，到2025年，全球邊緣計算服務器支出占總體服務器比重將從14.4%提升到24.9%。 　 　　數字經濟與實體經濟加速融合，算力對于產業變革和國家競爭力的支撐價值已經在世界范圍內得到公認，報告從算力網絡構建的頂層設計和戰略部署、加大算力基礎設施的投資、引導多元資本投入算力基建和運營、加快人才培養和儲備、加強算力國際合作和共享發展五個維度提出行動建議，為各國構建算力網絡生態體系、提升數字經濟發展水平提供參考和決策依據。 　

全球計算力水平十大洞察

　　這是《全球計算力指數評估報告》第二年發布，研究范圍覆蓋六個大洲的15個國家，從計算能力、計算效率、應用水平和基礎設施支持四個維度對各國計算力水平進行全面評估，并從統計數據角度、經濟理論角度分別闡述了算力對經濟增長的影響，得出十大洞察。

• 洞察一：計算力是數字經濟時代的核心生產力

　　計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。 　　計算力指數模型由計算能力、計算效率、應用水平、基礎設施支持四個維度構成。計算能力，反映了國家在算力投入的整體水平和側重點；計算效率，反映了計算能力的利用水平；應用水平旨在考量國家的人工智能、物聯網等新興技術的應用對算力的拉動，體現未來算力發展的潛力；基礎設施支持，旨在考量一個國家未來算力發展的可持續性。

• 洞察二：投資算力將帶來經濟長期增長

　　當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。 　　含有算力資本的內生增長模型驗證，算力資本可與傳統物質資本形成互補效應和協同效應；算力資本增長會產生正網絡外部性效應和溢出效應，算力資本對經濟發展具有倍增效應。 　　加大對數據中心、智能計算中心等算力基礎設施的投資，將進一步增強算力資本與傳統物質資本之間的互補效應和協同效應，提高一國生產物品和服務的能力，提升數字經濟在國民經濟中的比重，最終促進潛在GDP增長并提升整體經濟發展水平。

• 洞察三：全球算力投入加速中國計算力水平增幅最大達13.5%

　　計算力指數國家排名，美國第一，中國第二。過去一年，大部分國家計算力評分均有所提升，中國計算力水平增幅最大達到13.5%。中國大部分指標延續了高速增長，且增幅均高于美國。 　　領跑者陣營與起步者陣營的差距進一步拉大，起步者陣營和追趕者陣營國家算力指數平均分的差值在縮小。

• 洞察四：AI計算能力反映一國最前沿的計算能力

　　綜合15個國家來看，AI算力支出占總算力支出從2016年的9%增加到12%，預計到2025年將達到25%。 　　中國AI算力發展領跑全球，AI服務器支出規模同比大幅增長44.5%，并首次超過美國位列全球第一。在15個國家AI算力支出的增長中，近60%來自中國。 　　各國加大對人工智能的布局力度，澳大利亞成立人工智能研究所；日本出臺《第2期戰略性創新推進計劃（SIP）》；法國出臺“人工智能國家戰略”新計劃；韓國發布“人工智能半導體產業發展戰略”；中國面向AI應用對算力的龐大需求，政府層面推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施，主要面向政務服務、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領域。

• 洞察五：數字技術加速與垂直行業深度融合優化創新應用場景

　　全球行業計算力水平排名TOP5：互聯網、金融、制造、電信、政府。對于算力投入較大的行業同樣在新技術的應用上投入靠前，其中互聯網、金融和制造在算力投資和AI投資中均位前列。 　　金融加速對智能化平臺的建設，提升風險管控能力。對人工智能的使用主要集中在智能客服和風險管控兩大方面。智能客服語音識別由平均55%的識別率提高到85%以上。 　　制造積極推動數字工廠建設，是全球算力水平最高的傳統行業之一，是物聯網和機器人兩項新興技術投入占比最大的行業。在龍頭企業帶動下，中國制造業數字化進程加速，實現工廠數字化。2021年，中國制造業IT相關支出占全球市場占比的15%左右，未來五年增速將處于領先位置，年復合增長率將達到16.6%，顯著高于全球其他地區，預計到2025年，中國制造業IT相關支出占全球市場將達到20%左右。 　　電信利用算力投入對內優化BSS系統增加客戶粘性，優化OSS系統提升運維效率；對外為智慧交通、智慧零售、車聯網、游戲娛樂、AR/VR應用等增值業務提供支撐。

• 洞察六：智算加速從數據中發現&創新

　　農業領域，利用人工智能技術分析加工地圖來確定作物的問題區域，從而優化產量。 　　醫療領域，人工智能技術應用于遺傳綜合癥、肺癌、乳腺瘤、創傷后應激障礙等多種疾病的治療和診斷；借助AI技術準確解讀醫學影像，協助醫師從海量的X光照片中準確診斷乳癌和肺結核，并利用組織切片的影像認識、譯碼疾病。 　　科研領域，AI計算輔助疫苗和藥物研發，用于靶點選擇和驗證、先導化合物篩選和優化等研發環節，從傳統“手工試錯”向計算輔助模式轉變，最大化縮短研發周期，加速有效藥物投入使用；利用人工智能進行蛋白質折疊體結構的研究、抗菌耐藥性基因的檢測和識別也成為熱點。 　　防疫抗疫中，AI計算在人群篩查、輿情分析、傳染防控、疫情監測分析發揮重要作用；AI計算加速對疑似病例的基因測序分析，顯著縮短溯源時間。

• 洞察七：新興技術的應用是未來IT支出的核心驅動力

　　大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈、機器人等新興技術的應用是未來IT支出的核心驅動力。 　　中國在機器人應用方面支出位列全球第一，在人工智能應用、大數據應用增速均高于美國。2020年，中國和美國人工智能應用總支出處在最前列，分別達到34.7%和27.9%的高速增長，并有望在未來5年維持這樣的增長水平。

• 洞察八：大模型加快傳統行業的智能化轉型

　　通過微調大規模預訓練模型來服務于特定下游AI任務，已經成為業內共識，賦能各行各業，在法律、醫療、教育等領域帶來積極影響。 　　全球各國AI企業都在大力布局大規模預訓練模型技術開發及其商業化。在美國，OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機構形成了GPT-3、SwitchTransformer、MT-NLG等千億或萬億參數量的大模型。 　　浪潮“源1.0”巨量模型，參數量和數據集分別達到2457億和5000GB，相比于美國GPT-3，源1.0參數規模高40%，訓練數據集規模領先近10倍。

• 洞察九：邊緣計算成為驅動全球企業級基礎架構市場增長的重要力量

　　IDC預計未來5年，對邊緣算力的投資增長速度將遠快于核心位置，到2025年，全球邊緣計算服務器支出金額占總體服務器比重將從14.4%提升到24.9%。 　　邊緣計算從產品形態到底層架構都在走向多樣化，定制服務器產品或成為邊緣計算基礎架構的主力軍。 　　電網利用邊緣計算和物聯網技術控制電力輸配，在不增加碳足跡的情況下提高輸電效率，通過傳感器和智能電表收集各環節數據，借助人工智能、大數據分析給出優化用電建議。

• 洞察十：計算力向綠色化演進

　　業內正在實踐多種降低數據中心碳排放的舉措，包括使用液冷等技術來提升散熱效率，引入風電、光伏等新能源技術，通過AI/ML技術升級運維管理流程，采用全新芯片架構實現更高的單位功耗算力輸出等。 　　IDC認為，液體冷卻解決方案將在數據中心市場得到更廣泛的采用，到2023年數據中心中至少有約40%將配備液冷技術解決方案。 　　液冷技術可分為直接液體冷卻和浸入式冷卻兩大類，冷板式液冷是直接液體冷卻方案的主要形式。得益于成本效益和基于現有冷卻系統和數據中心基礎設施的可升級性，直接液體冷卻解決方案將在數據中心市場得到更廣泛的應用，特別是企業用戶。

• 具體內容如下

觀眾在2021世界計算大會現場試用AI翻譯設備。新華社記者陳思汗攝

在日前舉行的2021人工智能計算大會上，國際數據公司IDC和浪潮信息聯合發布的《2021—2022中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，相比2020年，人工智能在金融、制造、能源、公共事業和交通等行業體現的推動作用尤為顯著。同時，以智能計算中心為代表的算力基礎設施，通過提供公共的算力、數據及算法服務，讓算力服務易用，解決算力服務的供給問題。

“4年來，我們發現人工智能算力越來越受到重視，這方面的應用越來越成熟，無論是芯片的多元化還是人工智能服務器的計算能力、計算容量等都比4年前有了很大的提高。”IDC企業研究助理副總裁周震剛接受經濟日報記者采訪時說。

周震剛表示，相比去年，人工智能在各個行業的滲透度都在提升，尤其是在互聯網行業和金融行業。此外，制造、交通和能源行業在人工智能的應用也更加深入。

據了解，全球已有60多個國家和地區出臺人工智能政策，發布國家級人工智能戰略。IDC預測，2021年全球企業在人工智能軟件、硬件和服務的總投資將超850億美元，預計在2025年將增至2045億美元，5年復合增長率達24.5%。

不過，中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東認為，人工智能也帶來了指數級增長的算力需求，計算產業正面臨著多元化、巨量化、生態離散化交織的趨勢與挑戰。一方面，多樣化的智能場景需要多元化的算力，算力已經成為人工智能繼續發展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統的創新，已經成為推動人工智能產業發展的關鍵環節。

人工智能產業化對算力的需求正在激增，浪潮信息副總裁劉軍表示，算法模型發展也將更加復雜，巨量模型將是規模化創新的基礎，“源1.0”等巨量模型的出現，讓構建大模型、提升人工智能處理性能成為發展趨勢。

目前，全球知名的人工智能公司在巨量模型上都投入巨大，谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源人工智能研究院、百度、阿里等公司相繼推出了各自的巨量模型。“巨量化的一個核心特征就是模型參數多、訓練數據量大。”劉軍以浪潮人工智能研究院開發的中文人工智能巨量模型“源1.0”為例介紹說，其數量高達2457億，訓練數據集規模達到5000GB。“我們對算力的追求沒有極限。”劉軍說。

人工智能芯片正呈現多元化發展趨勢，芯片的多元化為人工智能產業化的加速提供了重要的產業基礎和更加豐富的選擇。但是，芯片從造出來到大規模用起來，還隔著一個巨大的產業鴻溝。以一臺人工智能服務器研制為例，整個系統需要經過30多個開發流程，使用150多種加工制造工藝，對280多個關鍵過程控制點的質量進行嚴格把控，還要實現與算法框架和人工智能應用的優化與適配等問題。

“要想釋放多元算力價值、促進人工智能創新，一是要重視智算系統的創新，加大人工智能新型基礎設施建設，把從技術到應用的鏈條設計好，從體系結構、芯片設計、系統設計、系統軟件、開發環境等各個領域形成既分工明確又協同創新的局面；二是要加快推動開放標準建設，通過統一、規范的標準，將多元化算力轉變為可調度的資源，讓算力好用、易用。”王恩東說。

中國人工智能基礎設施市場規模保持高速增長，中國服務器廠商已成為全球服務器市場的中堅力量。IDC預計，2021年人工智能加速服務器市場規模將達56.9億美元，相比2020年增長61.6%，到2025年，中國人工智能加速服務器市場將達108.6億美元。

我國明確提出在全國布局算力網絡國家樞紐節點，同時積極推進智能計算中心建設，發力構建普適普惠、安全可靠的現代化基礎設施體系和生態。智能計算中心已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、智慧城市、智慧社會發展的關鍵性信息基礎設施，為算力、數據、生態和產業發展提供平臺化支持。

近日，人工智能板塊捷報不斷。人工智能企業云天勵飛科創板IPO事項8月6曰接受上交所科創板上市委審議。公司于2020年12月8日遞交科創板IPO申請，擬募資約30億元。同為人工智能企業的云從科技也是2020年12月初遞交的科創板IPO申請，該公司已在今年7月20日上會通過，并于8月4曰提交注冊。北京海天瑞聲科技股份有限公司進行網上網下申購。此次發行1070萬股，占發行后總股本的比例25%，申購價格36.94元/股。這為上市波波折折的人工智能行業帶來信心。

　　作為新興的熱門行業，人工智能企業備受資本青睞，但同時又面臨成本高、硬件落后等問題。本報告將聚焦人工智能行業進行深度研究，著力于對中國人工智能市場困境與中國人工智能主要企業戰略布局進行分析與展望。

　　巧婦難為無米之炊，數據孤島和小樣本數據成難題

　　基礎數據存在的問題主要有三。首先，基礎訓練數據的數量和質量將會決定模型的準確度，中國人工智能發展速度快，但積累不足，因此中國人工智能整體訓練數據量不大，同時，訓練數據標記質量參差不齊。其次，基礎訓練數據的來源有三種，分別為個人用戶、企事業單位和政府機構。相對較小的企業獲取數據的方式單一且成本高昂，因此難以取得競爭優勢。同時,大部分行業的數據存在孤島現象。最后，人工智能尚未能夠覆蓋部分行業以及長尾場景，這是由于行業或場景本身并沒有較大的樣本數據量。

　　以政府為主導的人工智能市場

　　總體來看，中國人工智能市場主要以政府端為主，帶動企業端人工智能的應用與落地。原因主要從戰略和市場兩方面考慮。從戰略方面考慮，中國規劃在未來打造科技強國，中國將人工智能列入重點發展的行業,用政府需求帶動社會對于人工智能的普遍需求。從市場方面考慮，中國正在加強新一代基礎設施建設，中國人工智能發展較好的云計算、計算機視覺等領域正好符合政府項目的需求，落地程度較高，因此也應用較為廣泛。

　　全面鋪排或打造特色，智慧城市與安防競爭激烈

　　智慧城市、智慧交通、安防以及消費是競爭最為飽和的賽道，而工、農、教、娛則參與者寥寥，供應鏈更是競爭者較少。這主要是由于行業尚未得到完全開發或本身AI設計鋪設難度較大導致的，企業可以抓住機會，在這幾個細分領域研究出較為突出的核心競爭力，取得優勢的市場競爭地位。

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來源：中國信息通信研究院

當前，新一輪科技革命和產業變革正在重塑全球經濟結構，算力作為數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，對推動科技進步、促進行業數字化以及支撐經濟社會發展發揮重要的作用。算力已成為全球戰略競爭新焦點，是國民經濟發展的重要引擎，全球各國的算力水平與經濟發展呈現顯著的正相關。

加快發展算力，是我國打造數字經濟新優勢、構建“雙循環”新發展格局、提升國家整體競爭力的重要保障。我國高度重視算力發展，明確提出布局全國算力網絡國家樞紐節點，啟動實施“東數西算”工程，構建國家算力網絡體系。在需求與政策的雙重驅動下，全國各地大力推進算力技術產業、基礎設施建設及算力應用發展。

近日，在2021世界計算大會上，中國信息通信研究院發布了《中國算力發展指數白皮書》。白皮書建立了算力發展研究框架和指標體系，從算力規模、算力環境和算力應用三個維度建立算力發展研究體系，給出了算力的研究范疇、總體框架和測算方法，研究了全球及我國算力發展的態勢，系統測算了全球及我國的算力規模，以及算力對經濟的帶動作用，客觀評估了我國各省市現階段的算力發展水平，對各地推動算力技術產業、基礎設施建設及算力應用的發展具有較強的指導作用。

白皮書指出，2020年我國算力在逆勢中加速發展，呈現出以下特征：

• 算力規模持續擴大，算力結構不斷演化。
• 算力環境日益優化，應用需求不斷提升。
• 算力助推經濟增長，各地加快發展步伐。

京津冀、長三角、粵港澳大灣區等區域算力發展處于領先水平。整體來看，北京、上海、廣東及周邊省份算力發展指數總體較高，其中廣東、北京、江蘇、上海、山東、浙江排名前列，算力發展指數達到40以上。

中西部核心省份算力發展日益崛起。隨著國家“東數西算”工程的推進，中西部核心省份算力發展潛力較大，目前河南、湖北為代表的中部省份以及四川為代表的西部省份躋身前十，算力發展指數達到20以上。

“十四五”時期是我國算力實現跨越式發展的重大戰略機遇期。要加快算力高質量發展，支撐構建新發展格局。一是加快建設算力基礎設施；二是營造良好算力發展環境；三是提升產業鏈供應鏈競爭力；四是強化算力應用需求牽引；五是持續擴大國際合作。

IDC報告指出，中國人工智能基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上。隨著AI算法突飛猛進的發展，越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施，算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。IDC預計，中國人工智能服務器將保持高速增長，并將在2024年達到78.0億美元。

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。