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近日，IDC與浪潮信息聯合發布了《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》。報告的其中一個觀點是，當前AI芯片呈現多元化發展趨勢，AI算力持續提升滿足模型規模增長態勢。

什么是多元算力融合，為什么多元算力融合會成為AI芯片的發展趨勢？浪潮信息副總裁、浪潮信息 AI&HPC產品線總經理劉軍向鈦媒體App表示，到了智算時代，每一個特定的應用場景的計算特點、數據量都非常的大，以至于按照傳統通用的計算芯片的模式，計算效能相對會比較低?！斑@也是為什么我們提出來要針對特定領域的應用去做智算架構的創新，這也是多元AI芯片繁榮發展的產業本質驅動力。”劉軍說道。

他認為可以從兩個層面來看待多元算力融合，從算力平臺本身來看，多元算力融合其實就是要求算力平臺能夠支持不同的AI芯片，能有一個非常領先的平臺系統來容納多元算力，并提供芯片之間的高速互聯，以及節點之間的高速信息連通。另外，在軟件層面，多元算力融合也對資源平臺提出要求?！懊恳粋€芯片上層的接口規范、調用方式如果不能統一、不能兼容，就意味著用戶要為不同的AI芯片構筑新的煙囪系統?！?/p>

落實到廠商責任層面，浪潮信息目前是國內唯一個能夠設計、研發支持八顆國內高端AI芯片在系統內進行高速互聯的AI服務器廠商。同時，浪潮信息的資源平臺AIStation也構建了一個支持多元異構AI芯片的規范接口標準，該平臺已經接入了國內外六家公司的12款AI芯片，能夠多元算力的統一管理?！癆I芯片廠商的工作在我們的體系里變得非常的輕松，他們可以聚焦于自己的價值創新，做好自己的芯片，上面的資源平臺則由浪潮來做好?！眲④姳硎?。

另外，報告也對比了全球各國在AI算力上的差距。據IDC企業研究助理副總裁周震剛觀察，從純技術發展上，中國同美國還有一定差距，主要表現是一些主流加速芯片基本由美國公司提供?！爱斎晃覀兘衲暌部吹胶芏鄧鴥鹊墓驹谧汾s，但是從整個生態來看的話，其實我們會發現美國是比較商業化的生態，比如說美國都是大的互聯網公司去主導，包括AI的開發框架，包括底層的硬件技術和硬件公司配合來開發?！敝苷饎偡治觥?/p>

但對比來看，雖然美國發展AI也有國家級規劃，但美國的AI芯片基本是商業化行為，而中國的人工智能發展更具公共性。周震剛說：“中國很多來自政府的規劃在推動人工智能的發展，尤其是今年‘東數西算’工程、政府主導建立的智算中心，都是在推動人工智能的普惠，AI算力一定不是優先供應給某些富?；蛘哂薪洕l展潛力的地方，而是一定讓各個地方、各個中小企業都用到?！?/p>

除了多元算力融合和AI普惠，該報告也提出了八個洞察：

洞察一：各國加速人工智能布局 科技企業主導技術升級 中美領跑全球

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AI 戰略。美國以科技企業為牽引，以持續的算力、算法創新推動AI發展。中國以新基建帶動算力設施布局，以AI技術與傳統行業應用的融合加快人工智能發展。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；預計將在2025年增至2,045億美元，五年復合增長率（CAGR）達24.5%。

全球科技巨頭未來會持續加大算力的投資，以亞馬遜、Facebook、谷歌、阿里、騰訊、百度為代表的頭部企業在基礎設施的投資規模將超過全球的一半。IDC 預測，到 2025 年，全球排名前八位的 CSP 將消耗 50% 以上服務器和存儲基礎架構。

洞察二：中國人工智能產業發展迅猛，加強算力基礎設施建設支撐應用落地

中國人工智能基礎設施市場規模保持高速增長，中國服務器廠商成為全球服務器市場的中堅力量，浪潮在全球AI服務器的市占率位居第一。受疫情影響，中國服務器市場仍保持高增長勢頭，IDC 最新發布的《全球人工智能市場半年度追蹤報告》顯示，中國人工智能服務器頭部廠商市場規模同比增長率可超 50%。

中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“新基建”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。報告認為，擁有較高算力基礎建設能力的企業/組織或國家，將更有可能在人工智能帶來的紅利中更多地獲利。

洞察三：城市間人工智能角逐加劇，算力基礎設施是重要競爭力

2021年中國人工智能城市排行榜，排名前五城市依次為北京、杭州、深圳、南京，上海。與2020年相比，南京首次進入前五，濟南首次進入前十名。城市間人工智能角逐加劇，算力基礎設施是重要的競爭力。如，南京落地長三角地區規模最大、算力最強智算中心，為城市人工智能產業化發展提供高速通道。

洞察四：人工智能行業滲透加速、并產生顯著收益

人工智能行業應用滲透度排名互聯網第一，金融行業人工智能應用速度加快并超過政府行業，位列第二。制造、交通和能源行業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的滲透度都在增加。

人工智能技術的落地為行業帶來更多價值。調研發現，采用人工智能三年以上的企業，已經獲得顯著收益，被訪企業平均收入增加9.8%、流程時間縮短20.4%、生產效率提升21.6%。

洞察五：算力與應用協同發展，推動場景多元化

受制于發展時間、資金投入、算力需求、模型成熟、技術限制和需求復雜等原因，自動駕駛、新藥研發、智慧油田等場景處于發展初期，未來具有廣闊發展空間。

相比去年同期，反欺詐、智能風控、智能投顧、智能理賠和智能推薦等應用場景逐步進入較為成熟的應用階段，企業算力投入程度較高。

智慧供應鏈、智能質檢、智能設備運維、線路智能巡檢和電站設備監測、智慧保險、智慧交通等在內的應用場景發展迅猛。

洞察六：人工智能應用需求日漸豐富，催生芯片多元化發展

GPU依然是數據中心加速的首選，占有90%以上的市場份額，ASIC、FPGA和NPU等其他芯片也在各個領域被越來越多地采用。而ASIC，FPGA，NPU等其他非 GPU 芯片也在各個行業和領域被越來越多地采用，整體市場份額接近 10%，預計到 2025 年其占比將超過 20%。

在新技術的驅動下，5G等連接技術降低了數據的傳輸和處理速度，人工智能在邊緣側的處理將成為企業的一個關鍵增長領域，邊側人工智能芯片部署規模大且分散，要求芯片具備適配各類復雜環境的能力，人工智能在邊緣以及端側將有廣泛的應用場景，從自動駕駛到工業制造，再到消費者智能家居和可穿戴設備。

洞察七：人工智能服務器前景廣闊，多元開放、綠色節能是發展方向

人工智能應用的加速落地推動了AI服務器的高增長。根據IDC中國加速計算市場報告，預計2021年人工智能加速服務器市場規模將達到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到108.6億美元。

開放計算，是全球數據中心領域在產業協同模式的創新，將極大推動綠色高效的數據中心建設與發展。服務器廠商全面布局冷板式液冷、浸沒式液冷等先進節能降耗技術，為企業提供穩定、安全、高效、綠色的基礎架構，踐行碳中和。

洞察八：人工智能算法模型呈現出大規模趨勢，巨量模型將是規模化創新的基礎，算力成為根本保障。

2011年以來，全球人工智能模型參數急劇增長，已突破千億級。2020年發布的GPT-3深度學習模型參數高達1750億，是當時全球最大的AI巨量模型；2021年發布的“源1.0”參數升至2457億，參數增長高達40%，是當前全球最大規模的中文AI巨量模型。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展趨勢。

巨量模型訓練需要強大算力的支持，計算能力的不斷提升與云平臺的高速發展，對“巨量”模型的發展是一個重要利好。在中國，由各地政府主導的智算中心等算力基礎設施的建設，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。

洞察九：AI與云加速融合推動業務創新

中國人工智能服務器公有云將迎來快速發展。2020年，中國部署在公有云的人工智能服務器市場占比已經超過30%，整體市場規模超過8億美元，而全球人工智能服務器公有云的占比已經達到50%，到2025年，中國人工智能服務器公有云的占比將超過50%。AI公有云服務解決方案集中在計算機視覺、智能語音、自然語言處理類和機器學習類，領先的AI云服務廠商，融合這些技術不斷推出新的應用場景、解決方案。

行業領先企業正積極部署私有云，以支撐其包括人工智能在內的新興業務應用。搭配公有云、私有云和傳統數據中心的混合IT架構的發展趨勢對企業技術和業務創新產生顯著影響。

洞察十：基建先行與政府引導“雙管齊下”，引領數字經濟發展

政府加大人工智能新型基礎設施建設，通過以智算中心為代表算力基礎設施、巨量模型為代表的算法基礎設施幫助傳統產業對智能化發展建立系統化認知。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、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。

算力已經成為數字時代的核心生產力，是拉動數字經濟向前發展的新動能。對于AI算力的投入，也將加快人工智能這一重要的數字化技術與實體經濟的融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業務新模式，為我國數字經濟做強做優做大做出應有的貢獻。（本文首發鈦媒體App 作者 | 秦聰慧）

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