伴隨著新技術的不斷涌現,算力產業已不是單一的計算機上的數據處理,而是各種行業中智能化發展的核心。例如,大數據、人工智能等技術在生產、醫療、運輸、交通等眾多行業得到廣泛應用,而這些應用都依賴于算力產業的支撐。數據顯示,相較于2020年我國135EFLOPS的算力總2
算力既然是一個“能力”,當然就會有對它進行強弱衡量的指標和基準單位。大家比較熟悉的單位,應該是FLOPS、TFLOPS等。其實,衡量算力大小的指標還有很多,例如MIPS、DMIPS、OPS等。不同的算力載體之間,算力差異是非常巨大的,從趨勢上來看,智算和超算的算力增長速度遠遠超過了通用算力。預測到2030年,通用計算算力(FP32)將增長10倍,達到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力(FP16),將增長500倍,達到105 ZFLOPS。
近日,多地出臺政策加強人工智能產業發展,其中,算力建設受到多地重視。工信部統計顯示,截至去年底,我國算力總規模達到180百億億次浮點運算/秒,存力總規模超過1000EB (1萬億GB)。國家樞紐節點間的網絡單向時延降低到20毫秒以內,算力核心產業規模達到1.8萬億元。另據測算,算力每投入1元,將帶動3至4元的GDP經濟增長。
算力產業是互聯網行業中的“核心科技”,隨著5G、人工智能、物聯網等技術的發展,算力產業的重要性日益凸顯。現代黑科技所使用的羅列世紀算力加持下才有了現在的面貌,但未來的算力產業需要更快更強大的技術支持,這就需要聯想等企業秉承技術創新,不斷挑戰自我。隨著ChatGPT模型不斷迭代,層數也越來越多,對算力的需求越來越大,ChatGPT完美運行的三個條件:訓練數據+模型算法+算力,需要在基礎模型上進行大規模預訓練,存儲知識的能力來源于1750億參數也需要大量算力。
伴隨著新技術的不斷涌現,算力產業已不是單一的計算機上的數據處理,而是各種行業中智能化發展的核心。例如,大數據、人工智能等技術在生產、醫療、運輸、交通等眾多行業得到廣泛應用,而這些應用都依賴于算力產業的支撐。數據顯示,相較于2020年我國135EFLOPS的算力總規模,2022年我國智能算力規模近乎翻倍,達到268EFLOPS,超過通用算力規模;預計未來5年我國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。
當前,人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展,數據量急劇增長,算法模型愈加復雜,應用不斷延伸,這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界,很多國家都在積極開發和部署智能算力資源,以塑造未來發展優勢。與此同時,人工智能在各行業的滲透程度也不斷加深,利用智能算力探索新的業務增長點、提升用戶體驗、打造新的商業模式,成為不少行業、企業的共同選擇。
根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國算力行業發展分析與投資前景預測報告》顯示:
算力是數字化時代的基礎設施和核心動能,需求側科技進步與產業數字化、供給側算力技術迭代共同驅動算力發展,近些年中國政府相繼出臺算力網絡行業相關政策,《“十四五”數字經濟發展規劃》中指出,布局八大算力樞紐,推進云網協同,統籌算力和智能調度,建設綠色數據中心。近年來隨著大數據治理、智慧城市、智能制造、自動/遠程駕駛、AR/VR/XR導航和區塊鏈共識等新一代信息技術應用的蓬勃發展,新型計算模式層出不窮,算力資源需求日益旺盛,驅動算力網絡高速發展。
據了解,我國算力基礎設施主要包括超算中心、智算中心、數據中心和“城市大腦”四類形態,都在同步建設中。其中,全國有30多個城市提出建設智算中心。算力行業涉及面廣,包括了上游芯片、存儲、散熱、服務器等,中下游傳輸、邊緣計算、機房、云計算廠商、應用層面和計算安全行業。事實上,近年來,算力技術正逐漸滲透于生活的方方面面,各類融合應用競相涌現。算力基礎設施建設更是作為釋放數據優勢、推動數字經濟創新發展的重要“底座”,成為推動各地數字經濟發展、發揮投資拉動作用的熱點領域。
算力已是數字經濟時代的重要生產力。國務院發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》強調,以數據要素為核心引擎推動數字經濟深化發展。加快算力基礎設施建設則為數據要素不斷注入新動能,從而加快數字產業化和產業數字化進程,催生新技術、新產業、新業態、新模式,支撐經濟高質量發展。2023 年,國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》提出,系統優化算力基礎設施布局,促進東西部算力高效互補和協同聯動,引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。
本報告同時揭示了算力市場潛在需求與潛在機會,為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據,同時對政府部門也具有極大的參考價值。未來,算力行業發展前景如何?想了解關于更多行業專業分析,請點擊《2023-2028年中國算力行業發展分析與投資前景預測報告》。
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2023-2028年中國算力行業發展分析與投資前景預測報告
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