IDC、浪潮：2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告.pdf_大学文库

IDC VIEW IDC观点人工智能是引领社会和经济发展的战略性技术之一。全球各国加速人工智能战路性布局，以科技企业为主导加速创新，推动技术创新落地，持续扩大算力投资规模。中国积极发展算力基础设施建设，支撑应用落地。 1DC预测，2021年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超850亿美元；中国在 A1市场的支出规模将达到82亿美元，其中约70%的相关支出来自于A1硬件。 ·算力已经成为数字时代的核心生产力，是拉动数字经济向前发展的新动能。根据《2020全球计算力指数评估报告》的分析结果显示，2015-2019年，计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.3%和1.8%0，预计该趋势在未来几年将继续保持。随着新技术的不断演进，人工智能发展呈现出应用场景多元化、算法和数据巨量化等特征，这对算力发展提出更高要求。在支持大规模部署的同时，还需满足高并发、高弹性、高精度等不同计算需求。。人工智能芯片将更加细分多元。GPU在训练负载中依然具有绝对优势，同时高算力低能耗且适应各类复杂环境的芯片将更受关注。推理工作负载在各个行业应用中不断增加，FPGA和 AS1C等其他类型的加速芯片将在各个领域被更多地采用。预计到2025年，其他类型加速芯片的市场份额将超过20%。 ·人工智能应用的加速落地推动了A!服务器的高增长。根据DC中国加速计算市场报告，预计 2021年人工智能加速服务器市场规模将达到56.9亿美元，相比2020年增长61.6%，到2025 年，中国人工智能加速服务器市场将达到108.6亿美元，其五年复合增长率为25.3%。数字经济的发展和A应用的落地引领中国A!服务器市场的不断增长，未来人工智能服务器将朝着开放与节能的方向发展，实现低功耗高效率的计算。 01

IDC 观点人工智能是引领社会和经济发展的战略性技术之一。全球各国加速人工智能战略性布局，以科技企业为主导加速创新，推动技术创新落地，持续扩大算力投资规模。中国积极发展算力基础设施建设，支撑应用落地。 IDC 预测，2021 年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超 850 亿美元；中国在 AI 市场的支出规模将达到 82 亿美元，其中约 70% 的相关支出来自于 AI 硬件。算力已经成为数字时代的核心生产力，是拉动数字经济向前发展的新动能。根据《2020 全球计算力指数评估报告》的分析结果显示，2015-2019 年，计算力指数平均每提高 1 点，国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.3‰和 1.8‰，预计该趋势在未来几年将继续保持。随着新技术的不断演进，人工智能发展呈现出应用场景多元化、算法和数据巨量化等特征，这对算力发展提出更高要求。在支持大规模部署的同时，还需满足高并发、高弹性、高精度等不同计算需求。 人工智能芯片将更加细分多元。GPU 在训练负载中依然具有绝对优势，同时高算力低能耗且适应各类复杂环境的芯片将更受关注。推理工作负载在各个行业应用中不断增加，FPGA 和 ASIC 等其他类型的加速芯片将在各个领域被更多地采用。预计到 2025 年，其他类型加速芯片的市场份额将超过 20%。人工智能应用的加速落地推动了 AI 服务器的高增长。根据 IDC 中国加速计算市场报告，预计 2021 年人工智能加速服务器市场规模将达到 56.9 亿美元，相比 2020 年增长 61.6%，到 2025 年，中国人工智能加速服务器市场将达到 108.6 亿美元，其五年复合增长率为 25.3%。数字经济的发展和 AI 应用的落地引领中国 AI 服务器市场的不断增长，未来人工智能服务器将朝着开放与节能的方向发展，实现低功耗高效率的计算。 IDC VIEW 01

·A!与云的融合是必然趋势，A!公有云服务可以使企业高效地部署人工智能应用，轻松在云上获取A1能力，从而有效地接入和使用人工智能技术。A1公有云服务解决方案主要包括计算机视觉、自然语言处理类、机器学习类。除公有云之外，企业也正在积极部署私有云，以支撑其包括人工智能在内的新兴业务应用。搭配公有云、私有云和传统数据中心的混合T架构对企业技术和业务创新可产生显著影响。机器学习模型发展愈加复杂，大规模成发展趋势，巨量模型将是规模化创新的基础。随着计算硬件设备的不断升级、云计算服务的持续优化，为企业享受更为普惠的算力服务带来更多可能。 >算力与应用协同发展，推动场景多元化。反欺诈、智能风控、智能推荐等应用场景目前逐步进入较为成熟的应用阶段，覆盖面广，企业算力投入程度较高；包括智慧供应链、智能质检、智能设备运维等在内的应用场景发展迅猛；受制于发展时间、资金投入、算力需求、模型成熟、技术限制、需求复杂等原因，诸如视觉感知、新药研发、智慧油田等场景还处于发展初期，未来具有广阔的发展空间。此外，人工智能的应用还可在绿色能源、精细化资产管理和生活及环境生态治理等场景发挥优势，有效加速绿色经济的推进，响应低能耗、低排放、可循环、可持续等发展理念。 ·基于最新的用户调研，2021年，人工智能行业应用渗透度排名TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造，相比2020年，金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业，位列第二，制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入，分列第五、第七和第九位。一2021年中国人工智能城市排行榜，T0P5城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名6-10 的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。跟2020年相比，南京首次进入前五名，济南和成都进入了前十名，分别位居第8、9位。 02

AI 与云的融合是必然趋势，AI 公有云服务可以使企业高效地部署人工智能应用，轻松在云上获取 AI 能力，从而有效地接入和使用人工智能技术。AI 公有云服务解决方案主要包括计算机视觉、自然语言处理类、机器学习类。除公有云之外，企业也正在积极部署私有云，以支撑其包括人工智能在内的新兴业务应用。搭配公有云、私有云和传统数据中心的混合 IT 架构对企业技术和业务创新可产生显著影响。机器学习模型发展愈加复杂，大规模成发展趋势，巨量模型将是规模化创新的基础。随着计算硬件设备的不断升级、云计算服务的持续优化，为企业享受更为普惠的算力服务带来更多可能。算力与应用协同发展，推动场景多元化。反欺诈、智能风控、智能推荐等应用场景目前逐步进入较为成熟的应用阶段，覆盖面广，企业算力投入程度较高；包括智慧供应链、智能质检、智能设备运维等在内的应用场景发展迅猛；受制于发展时间、资金投入、算力需求、模型成熟、技术限制、需求复杂等原因，诸如视觉感知、新药研发、智慧油田等场景还处于发展初期，未来具有广阔的发展空间。此外，人工智能的应用还可在绿色能源、精细化资产管理和生活及环境生态治理等场景发挥优势，有效加速绿色经济的推进，响应低能耗、低排放、可循环、可持续等发展理念。基于最新的用户调研， 2021 年，人工智能行业应用渗透度排名 TOP5 的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造，相比 2020 年，金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业，位列第二，制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入，分列第五、第七和第九位。 2021 年中国人工智能城市排行榜，TOP5 城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名 6-10 的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。跟 2020 年相比，南京首次进入前五名，济南和成都进入了前十名，分别位居第 8、9 位。 02

第一章人工智能发展概述 2020年突发的新冠肺炎疫情对全球政治、经济和个人的生活工作带来重要影响，诸如人工智能、5G、区块链、下一代安全、物联网等新兴信息技术在药物研发、病毒基因检测、疾病诊断和治疗、疫情监控以及推进复工复产等方面发挥重要作用。疫情逐渐得到缓解，市场对于通过数字化技术实现社会和产业变革的认识不断加深。“数字化优先”成为数字经济时代下企业发展的核心策略，企业借助数字化优先的运营模式，可实现超高速度、超大规模、超广连接，以适应时代发展、推进企业数字化转型。 1.1全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级全球各国加速人工智能布局，将其作为战略性技术之一，推进新常态下的全球经济复苏和企业创新。目前，由机器学习、对话式人工智能、计算机视觉等单点技术驱动的人工智能解决方案正在各行各业中实现渗透扩展。人工智能与5G、大数据等技术的融合可为世界经济复苏带来更多可能性和新场景，加速企业从信息化向数字化、智能化的迈进，为企业实现商业韧性的增强、产品和服务的加速创新、用户体验的全方位优化带来可能。根据DC数据显示，2021年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超850亿美元，预计将在2025年增至2,045亿美元，五年复合增长率(CAGR) 达24.5%。人工智能受到全球各国的高度关注，受利好政策驱动，人工智能向规模化方向发展，不断加深在多领域的应用。各国加速人工智能国家级战略布局：市场的蓬勃发展离不开政策的支持。世界诸多国家纷纷在人工智能领域进行战略布局，根据经济合作与发展组织(OECD)资料显示，目前全球已有60多个国家和地区陆续出台人工智能政策和优先发展事项，制定并发布国家级A战略，包括但不限于中国、美国、英国、德国、法国、日本、新加坡、澳大利亚、阿联酋、印度等国家。各国重视人工智能产业生态发展，加强研究能力、强化相关产业配套、提升企业竞争力和创新力，积极探索符合自身需求和优势的A!发展路径。 03

第一章人工智能发展概述 2020年突发的新冠肺炎疫情对全球政治、经济和个人的生活工作带来重要影响，诸如人工智能、5G、区块链、下一代安全、物联网等新兴信息技术在药物研发、病毒基因检测、疾病诊断和治疗、疫情监控以及推进复工复产等方面发挥重要作用。疫情逐渐得到缓解，市场对于通过数字化技术实现社会和产业变革的认识不断加深。 “数字化优先” 成为数字经济时代下企业发展的核心策略，企业借助数字化优先的运营模式，可实现超高速度、超大规模、超广连接，以适应时代发展、推进企业数字化转型。全球各国加速人工智能布局，将其作为战略性技术之一，推进新常态下的全球经济复苏和企业创新。目前，由机器学习、对话式人工智能、计算机视觉等单点技术驱动的人工智能解决方案正在各行各业中实现渗透扩展。人工智能与 5G、大数据等技术的融合可为世界经济复苏带来更多可能性和新场景，加速企业从信息化向数字化、智能化的迈进，为企业实现商业韧性的增强、产品和服务的加速创新、用户体验的全方位优化带来可能。根据 IDC 数据显示，2021 年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超 850亿美元，预计将在 2025年增至 2,045亿美元，五年复合增长率（CAGR）达 24.5%。 1.1 全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级各国加速人工智能国家级战略布局：市场的蓬勃发展离不开政策的支持。世界诸多国家纷纷在人工智能领域进行战略布局，根据经济合作与发展组织（OECD）资料显示，目前全球已有 60 多个国家和地区陆续出台人工智能政策和优先发展事项，制定并发布国家级 AI 战略，包括但不限于中国、美国、英国、德国、法国、日本、新加坡、澳大利亚、阿联酋、印度等国家。各国重视人工智能产业生态发展，加强研究能力、强化相关产业配套、提升企业竞争力和创新力，积极探索符合自身需求和优势的 AI 发展路径。人工智能受到全球各国的高度关注，受利好政策驱动，人工智能向规模化方向发展，不断加深在多领域的应用。 03

●以科技企业为主导加速科技创新：目前，全球科技巨头，尤其是互联网巨擘，是人工智能市场发展的主力军，以亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、微软等为主导的大型跨国科技企业不断创造和积累技术优势，通过强大的资源整合能力持续加大人工智能底层技术研究和商业化路径探索，以自身人工智能硬件、软件、核心算法框架为依托，拓展产品和服务体系，确保其在人工智能上下游产业链里的竞争力，同时也带动产业的创新和快速发展。在过去几年中，超大规模服务商（阿里巴巴、亚马逊、苹果、百度、Facebook、谷歌、微软和腾讯）持续扩大算力投资规模并将在未来几年保持这一趋势。1DC预测，到2025年，全球排名前八位的CSP将消耗50%以上服务器和存储基础架构。一技术成熟促进产业智能化发展：伴随人工智能技术的成熟，与行业融合成为发展趋势，以推动人工智能在行业的更广泛落地。比如，英国政府将人工智能作为促进其经济和社会发展的建设重点，探索A1与行业发展的路径，先后发布《产业战略：建设适应未来的英国》白皮书及《人工智能行业计划》，从政策、资金等维度全面支持A1研发、行业应用和公共服务。德国政府致力于强调基于数学和计算机科学建立推理体系、认知体系，发展图像识别、机器人、人机交互，发挥制造业优势，加速人工智能在传统优势领域的应用转化，打造“人工智能德国制造”名片。 1.2中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地近年来，中国人工智能产业发展势头迅猛。IDC预测，2021年中国在A1市场的支出规模将达到82亿美元，其中约 70%的相关支出来自于A硬件。中国人工智能基础设施市场规模保持高速增长，中国服务器厂商成为全球服务器市场的中坚力量，推动市场的发展。受疫情影响，在全球人工智能服务器市场增速放缓的情况下，中国服务器市场仍保持高增长势头，DC最新发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》显示，中国人工智能服务器头部厂商市场规模同比增长率可超50%。作为较早发布人工智能战略的国家，中国向来重视科技创新对于社会经济发展的价值，充分发挥政策指引作用，积极调整基础设施建设方案，夯实基础设施发展根基，以更公共、普惠、安全的方式提供算力，推动A!产业化和产业A!化。以政策为驱动，发挥人工智能“头雁”效应：中国政府将人工智能技术视为产业变革的核心力量，人工智能不仅是技术创新，更是推动经济发展、社会进步、行业创新的重要驱动力。从2017年至今陆续推出一系列政策，鼓励人工智能不断从基础理论研究到行业应用实现全产业链发展（见图1）。“十四五”规划纲要更是将新一代人工智能作为要攻关的七大前沿领域之一，鼓励加速人工智能前沿基础理论突破、专用芯片研发、深度学习框架等开源算法平台构建，促进学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新，加速人工智能与诸如大数据、物联网、边缘计算等数字信息技术的融合发展，促进产业优化升级、生产力整体跃升。 04

以科技企业为主导加速科技创新：目前，全球科技巨头，尤其是互联网巨擘，是人工智能市场发展的主力军，以亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、微软等为主导的大型跨国科技企业不断创造和积累技术优势，通过强大的资源整合能力持续加大人工智能底层技术研究和商业化路径探索，以自身人工智能硬件、软件、核心算法框架为依托，拓展产品和服务体系，确保其在人工智能上下游产业链里的竞争力，同时也带动产业的创新和快速发展。在过去几年中，超大规模服务商（阿里巴巴、亚马逊、苹果、百度、Facebook、谷歌、微软和腾讯）持续扩大算力投资规模并将在未来几年保持这一趋势。IDC 预测，到 2025 年，全球排名前八位的 CSP 将消耗 50% 以上服务器和存储基础架构。技术成熟促进产业智能化发展：伴随人工智能技术的成熟，与行业融合成为发展趋势，以推动人工智能在行业的更广泛落地。比如，英国政府将人工智能作为促进其经济和社会发展的建设重点，探索 AI 与行业发展的路径，先后发布《产业战略：建设适应未来的英国》白皮书及《人工智能行业计划》，从政策、资金等维度全面支持 AI 研发、行业应用和公共服务。德国政府致力于强调基于数学和计算机科学建立推理体系、认知体系，发展图像识别、机器人、人机交互，发挥制造业优势，加速人工智能在传统优势领域的应用转化，打造“人工智能德国制造”名片。近年来，中国人工智能产业发展势头迅猛。IDC 预测， 2021 年中国在 AI 市场的支出规模将达到 82 亿美元，其中约 70% 的相关支出来自于 AI 硬件。中国人工智能基础设施市场规模保持高速增长，中国服务器厂商成为全球服务器市场的中坚力量，推动市场的发展。受疫情影响，在全球人工智能服务器市场增速放缓的情况下，中国服务器市场仍保持高增长势头，IDC 最新发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》显示，中国人工智能服务器头部厂商市场规模同比增长率可超 50%。作为较早发布人工智能战略的国家，中国向来重视科技创新对于社会经济发展的价值，充分发挥政策指引作用，积极调整基础设施建设方案，夯实基础设施发展根基，以更公共、普惠、安全的方式提供算力，推动 AI 产业化和产业 AI 化。 1.2 中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地以政策为驱动，发挥人工智能“头雁”效应：中国政府将人工智能技术视为产业变革的核心力量，人工智能不仅是技术创新，更是推动经济发展、社会进步、行业创新的重要驱动力。从 2017 年至今陆续推出一系列政策，鼓励人工智能不断从基础理论研究到行业应用实现全产业链发展（见图 1）。“十四五”规划纲要更是将新一代人工智能作为要攻关的七大前沿领域之一，鼓励加速人工智能前沿基础理论突破、专用芯片研发、深度学习框架等开源算法平台构建，促进学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新，加速人工智能与诸如大数据、物联网、边缘计算等数字信息技术的融合发展，促进产业优化升级、生产力整体跃升。 04

图12017-2021年中国人工智能重点政策 2017年《新一代人工智能发展规划》 7月提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指寻思想、战略目标、重点任务和保障措施，《国务院关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》 2017年 8月加强“互联网+”人工智能核心技术及平台开发，利用人工智能等技术推动应用电子产品智能化升级，开展人工智能技术试点应用 2017年《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 12月以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推动人工智能和实体经济深度融合。 2018年《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》 11月征集并进选一批堂握关键核心技术、具备较强创新能力的创新主体，突破短板瓶颈，树立领域标杆企业」 2019年《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》 3月以市场需求为导向，以产业应用为目标，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法」 2019年《新一代人工智能治理原则一发展负责任的人工智能》 6月强调和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作，敏捷治理等八条原则。 2019年《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》 9月到2023年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式 2020年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》 11月利用人工智能等技术强化国家战略科技力量，推进人工智能与产业深度融合发展战路性新兴产业，加强数字社会数字政府建设，提升数字化智能水平。 2021年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 3月发展新一代人工智能，突破基础理论、专用芯片研发，构建深度学习框架开源算法平台，发展以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施的建设和布局。来源：DC,2021 。落地行业，利用先进技术服务民生：人工智能需要走出实验室，落地行业，助力产业优化升级，改善民生。中国从人工智能发展伊始，就注重人工智能技术的落地，在应用落地方面保持全球领先水平，在一些应用技术上具有明显的优势。“十四五” 规划纲要中再次强调建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景，推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造，推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。加速诸如智能交通、智慧能源、智能制造、智慧农田与水利、智慧教育、智慧医疗、智慧文旅、智慧社区、智慧家居和智慧政务等重要场景的落地，优化企业和行业现有流程，提升智能化治理水平，为市场和民众提供更优化的服务和产品。 05

●以政府为主导，提供普惠、安全的算力服务：伴随人工智能技术的发展和在各行各业的应用落地，数据呈海量增长趋势，模型也愈加复杂和庞大，算力成为人工智能发展的重要制约因素。在顶层设计维度，中国政府明确提出在全国布局算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系；同时统筹推进基础设施建设，积极推进“新基建”建设，发力构建系统完备、安全可靠的现代化基础设施体系。根据工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》，中国算力基础设施建设将秉持布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的发展格局，同时将区域协作和协调发展纳入考量，引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展。基于此，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施的建设和布局作为发展重点，通过提供公共的算力、数据及算法服务，搭建公益、普惠、安全的架构，让算力服务易用，解决算力服务的供给缺失问题，也为探索未来人工智能计算力如何布局才能起到良性作用提供参考。截至2021年4月，中国先后批准设立了北京、上海、合肥等15个国家新一代人工智能创新发展试验区。智算中心被越来越多的地方政府视为支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧社会发展的关键性信息基础设施，智算中心在技术标准上需要满足统一标准、开放建设和互联互通等要求，进而为算力、数据、生态和产业的发展提供平台化支持。 IDC2020年发布的全球计算力指数报告指出，算力已经成为国家数字经济的核心生产力，是数字化技术持续发挥效益的根本性要素，为总体GDP的增长带来了突出的贡献。根据《2020全球计算力指数评估报告》的分析结果显示， 2015-2019年，计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.3%o和1.8%0，预计该趋势在未来几年将继续保持。同时，DC发现，当一个国家的计算力指数达到一定程度以上时，国家的计算力指数每提升1点，对经济的拉动作用变得更加显著。计算力指数的增加很大程度上得益于以人工智能为代表的新兴技术的应用水平，在本次评估中，计算水平和应用水平是占比最大的两个维度，占比达到70%。算力投入在底层为新兴技术应用发展提供基本保障的同时，也被新兴技术应用带来的需求进一步拉动，从而使整体经济的增长出现倍增效益。通过分析各个国家的计算能力和新兴技术应用水平可以发现，在新兴技术应用走在前面的国家，已经从中获得了回报。在同等算力投资情况下，这些国家的经济产出效益更加显著，尤其是二者之间保持了较好平衡的国家，即计算能力和新兴技术的应用同时处在较高的水平上产生了更大的经济效益。通过DC研究发现，在过去几年中，全球算力市场的增长在很大程度上是由人工智能应用推动的，机器学习和人工智能应用对算力的要求变得越来越严苛，这也使得搭载GPU、FPGA等面向人工智能场景的服务器市场增长迅速，成为拉动整体服务器市场的重要增长点。1DC预测，到2024年，人工智能将成为企业工作负载的核心组成部分，75%的企业及其20%的工作负载将基于人工智能或使能人工智能，15%的T基础设施将因应用了人工智能而加速。随着算法框架的日益复杂，计算能力将成为决定人工智能发展上限的重要因素。 06

IDC 2020 年发布的全球计算力指数报告指出，算力已经成为国家数字经济的核心生产力，是数字化技术持续发挥效益的根本性要素，为总体 GDP 的增长带来了突出的贡献。根据《2020 全球计算力指数评估报告》的分析结果显示， 2015-2019 年，计算力指数平均每提高 1 点，国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.3‰和 1.8‰，预计该趋势在未来几年将继续保持。同时，IDC 发现，当一个国家的计算力指数达到一定程度以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，对经济的拉动作用变得更加显著。计算力指数的增加很大程度上得益于以人工智能为代表的新兴技术的应用水平，在本次评估中，计算水平和应用水平是占比最大的两个维度，占比达到 70%。算力投入在底层为新兴技术应用发展提供基本保障的同时，也被新兴技术应用带来的需求进一步拉动，从而使整体经济的增长出现倍增效益。通过分析各个国家的计算能力和新兴技术应用水平可以发现，在新兴技术应用走在前面的国家，已经从中获得了回报。在同等算力投资情况下，这些国家的经济产出效益更加显著，尤其是二者之间保持了较好平衡的国家，即计算能力和新兴技术的应用同时处在较高的水平上产生了更大的经济效益。通过 IDC 研究发现，在过去几年中，全球算力市场的增长在很大程度上是由人工智能应用推动的，机器学习和人工智能应用对算力的要求变得越来越严苛，这也使得搭载 GPU、FPGA 等面向人工智能场景的服务器市场增长迅速，成为拉动整体服务器市场的重要增长点。IDC 预测，到 2024 年，人工智能将成为企业工作负载的核心组成部分，75% 的企业及其 20% 的工作负载将基于人工智能或使能人工智能，15% 的 IT 基础设施将因应用了人工智能而加速。随着算法框架的日益复杂，计算能力将成为决定人工智能发展上限的重要因素。以政府为主导，提供普惠、安全的算力服务：伴随人工智能技术的发展和在各行各业的应用落地，数据呈海量增长趋势，模型也愈加复杂和庞大，算力成为人工智能发展的重要制约因素。在顶层设计维度，中国政府明确提出在全国布局算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系；同时统筹推进基础设施建设，积极推进“新基建”建设，发力构建系统完备、安全可靠的现代化基础设施体系。根据工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》，中国算力基础设施建设将秉持布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的发展格局，同时将区域协作和协调发展纳入考量，引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展。基于此，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施的建设和布局作为发展重点，通过提供公共的算力、数据及算法服务，搭建公益、普惠、安全的架构，让算力服务易用，解决算力服务的供给缺失问题，也为探索未来人工智能计算力如何布局才能起到良性作用提供参考。截至 2021 年 4 月，中国先后批准设立了北京、上海、合肥等 15 个国家新一代人工智能创新发展试验区。智算中心被越来越多的地方政府视为支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧社会发展的关键性信息基础设施，智算中心在技术标准上需要满足统一标准、开放建设和互联互通等要求，进而为算力、数据、生态和产业的发展提供平台化支持。 06