中国人工智能计算能力发展逐步增长走势。

《2021-2022中国人工智能计算能力发展评估报告》显示，与2020年相比，人工智能在金融、制造、能源、公年相比，人工智能在金融、制造、能源、公同时，以智能计算中心为代表的计算能力基础设施，通过提供公共计算能力、数据和算法服务，使计算能力服务易于使用，解决了计算能力服务的供应问题。

在过去的四年里，我们发现人工智能计算能力越来越受到重视，在这方面的应用也越来越成熟。芯片的多样化、人工智能服务器的计算能力和计算能力都比四年前有了很大的提高。

与去年相比，人工智能在各个行业的普及程度都在提高，尤其是在互联网行业和金融行业。此外，人工智能在制造、交通和能源行业的应用也更加深入。

据了解，全球60多个国家和地区出台了人工智能政策，发布了国家人工智能战略。IDC预测，2021年全球企业对人工智能软件、硬件和服务的总投资将超过850亿美元，预计2025年将增至2045亿美元，5年复合增长率将达到24.5%。

然而，人工智能也带来了指数级增长的计算能力需求，计算行业正面临着多元化、大规模、生态分散的趋势和挑战。一方面，多元化的智能场景需要多元化的计算能力，计算能力已成为人工智能持续发展的首要任务；另一方面，从芯片到计算能力的转换仍存在巨大差距，多元化计算能力的价值尚未完全释放。从多元芯片到计算系统的快速创新，已成为推动人工智能产业发展的关键环节。

人工智能产业化对计算能力的需求正在激增。算法模型的发展将更加复杂。大型模型将是大规模创新的基础。源1.0等大型模型的出现已成为构建大型模型、提高人工智能处理性能的发展趋势。

目前，世界知名的人工智能公司在巨大的模型上投入了巨资。谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源人工智能研究院、百度、阿里等公司纷纷推出自己的巨大模巨量化的一个核心特征是模型参数多，训练数据量大。

人工智能芯片呈现多元化发展趋势，为加快人工智能产业化提供了重要的产业基础和更丰富的选择。然而，芯片从制造到大规模使用，仍然存在着巨大的工业差距。以人工智能服务器的开发为例，整个系统需要经过30多个开发过程，采用150多个加工制造过程，严格控制280多个关键过程控制点的质量，实现算法框架和人工智能应用的优化和适应。

要释放多元化计算能力价值，促进人工智能创新，首先要注重智能计算系统创新，加强人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，从系统结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等领域形成分工明确、协同创新的局面；二是加快开放标准建设，将多元化计算能力转化为可调度资源，使计算能力易于使用。

中国人工智能基础设施市场规模保持快速增长，中国服务器制造商已成为全球服务器市场的支柱。IDC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，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。

中国明确提出在全国范围内布局国家计算能力网络枢纽节点，积极推进智能计算中心建设，努力构建包容性、安全可靠的现代基础设施体系和生态。智能计算中心被越来越多的地方政府视为支持和引领数字经济、智能产业、智能城市和智能社会发展的关键信息基础设施，为计算能力、数据、生态和产业发展提供平台支持。

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