随着数字经济的蓬勃发展,智能算力已成为推动科技进步和行业数字化转型的关键力量。
智能算力是什么?
智能计算是指面向人工智能应用(包括训练、推理、衍生应用场景等)的高性能计算。算力可分为:通用算力、智能算力和超级算力,分别对应三种计算模式:基础计算、智能计算和超级计算。不同应用场景下所需的计算精度不同,通常会采用不同种类的算力。
目前,随着人工智能的快速发展以及国家层面的政策助推,智能算力规模和占比越来越大,算力需求逐步从通用计算转向智能计算。
2023年中国通用算力规模达到59EFLOPS,2019至2023年的年复合增长率达到约19%,通用算力因其复杂任务处理能力以及高适应性使其有广泛的应用场景,但难以适应大模型训练的需求。
产业链分析
在智能算力产业的上游环节,我国目前虽然在基础设施建设和部分核心设备方面实现了国产化替代,但是在人工智能芯片环节,市场份额依旧掌握在海外厂商手里,对我国智能算力供给的稳健性造成隐患。
不同类型的中游企业凭借自身在供应链、渠道、产品、平台和技术等方面的差异化优势,整合上游智能算力的基础设施和核心硬件设备,为下游智能算力需求方交付高性能智算资源。
互联网一直处于大模型训练和推理领域的第一梯队,占据每年人工智能加速服务器市场的半壁江山,随着垂直行业大模型的逐步渗透和商业化落地,金融、能源、交通运输、教育、政府和智能制造等板块对智算资源的需求将逐渐凸显。
应用场景
算力系统的建设、设备选型、平台运营等方面均采用绿色低碳技术,通过材料、产品、工艺创新等手段全方位降低能耗。
算力网络服务的产品种类、规格、套餐等众多,导致用户需要反复查找、组合,以选择服务业务场景的方案。
为了简化业务订购开通流程,提升用户体验,节约人力和时间成本,基于用户意图解析算法和产品智能推荐算法,采用用户历史行为分析和算法建模等智能运营能力,将现有的资源式订购模式转变为任务式订购模式。
智能算力在行业应用情况可根据人工智能的行业渗透度来分析,与2021年相比,各行业人工智能渗透度明显提升。
其中,互联网行业依然是人工智能应用渗透度和投资最高的行业;金融行业的人工智能渗透度从2021年的55提升到62,智能客服、实体机器人、智慧网点、云上网点等成为人工智能在金融行业的应用典型。
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