IDC近日與浪潮聯(lián)合發(fā)布《2020-2021中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）預(yù)測(cè)，中國AI市場(chǎng)規(guī)模在2020年將達(dá)到63億美元，同比增長(zhǎng)37%，成為全球增長(zhǎng)最快的AI區(qū)域市場(chǎng)，預(yù)計(jì)中國AI市場(chǎng)規(guī)模在接下來五年將保持30%以上的高平均增長(zhǎng)率，到2024年會(huì)翻近三倍達(dá)到172億美元。

回顧2020年，一場(chǎng)新冠疫情成為各行業(yè)全面步入在線化時(shí)代的“催化劑”，但以人工智能為代表的新一代科技如何真正地深度應(yīng)用于不同行業(yè)，當(dāng)前仍舊面臨著“最后一公里”難題。報(bào)告認(rèn)為，“隨著AI算法突飛猛進(jìn)的發(fā)展，越來越多的模型訓(xùn)練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實(shí)施，算力是未來人工智能應(yīng)用取得突破的決定性因素?！?/p>

AI產(chǎn)業(yè)化從點(diǎn)到面實(shí)現(xiàn)突破

報(bào)告稱中國將成為全球人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。雖然受疫情影響，中國人工智能整體市場(chǎng)規(guī)模增速未達(dá)到IDC去年預(yù)期，但仍將高于預(yù)測(cè)期內(nèi)全球人工智能市場(chǎng)20.1%的平均增速。

從應(yīng)用類型來看，計(jì)算機(jī)視覺目前仍然是中國最大的應(yīng)用市場(chǎng)，也是2019年增長(zhǎng)最快的應(yīng)用類型。2019年計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)規(guī)模占整體市場(chǎng)的40.6%，其次是對(duì)話式客服、自然語言處理和語音分析，占比分別達(dá)到了20.5%、17.8%和11.7%。隨著自然語言處理算法模型的快速發(fā)展，預(yù)計(jì)未來語音語義市場(chǎng)規(guī)模也會(huì)進(jìn)一步快速增長(zhǎng)。

從人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度來看，互聯(lián)網(wǎng)依然穩(wěn)居第一，電信業(yè)和制造業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富，市場(chǎng)潛力預(yù)計(jì)將有較大的提升。如2020年上半年，醫(yī)療行業(yè)在疫情的影響下加速了人工智能應(yīng)用落地，在多方面取得顯著成效，人工智能應(yīng)用滲透度大幅提升。

報(bào)告還分析指出，除了人工智能投入相對(duì)集中的行業(yè)之外，在業(yè)務(wù)需求的推動(dòng)下，很多碎片化應(yīng)用也開始被廣泛使用，并輻射到媒體娛樂、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、智能家居、智慧電力等多個(gè)不同領(lǐng)域。包括生物識(shí)別、智能客服、精準(zhǔn)營銷在內(nèi)的通用型應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)具有相當(dāng)?shù)某墒於取?/p>

可見，目前，在國內(nèi)，AI技術(shù)的應(yīng)用正在從少數(shù)行業(yè)擴(kuò)大到各行各業(yè)，從部分場(chǎng)景滲透到全部場(chǎng)景，從局部的探索升級(jí)成全面落地。

算力成AI突破的決定性因素

AI能夠從數(shù)據(jù)當(dāng)中獲取信息和知識(shí)，相比以前的計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用來講，溢出效益更顯著，影響力也更大，所以，對(duì)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、對(duì)于目前國家在推動(dòng)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，人工智能要發(fā)揮越來越重要的作用，而計(jì)算力是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)人工智能化的主要?jiǎng)恿Α?/p>

當(dāng)前，人工智能算法已經(jīng)呈現(xiàn)“膨脹”的趨勢(shì)，表現(xiàn)在模型越來越大，越來越復(fù)雜，對(duì)計(jì)算力要求越來越高。某些模型已逼近人工智能的算力極限，OpenAI最近公布的史上最大AI語言模型GPT-3不僅模型尺寸增大到1750億，數(shù)據(jù)量也達(dá)到驚人的45TB，這種進(jìn)化一方面對(duì)于新任務(wù)不需要重新收集大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)利用效率進(jìn)一步提升；另一方面，可以避免算法微調(diào)出現(xiàn)過擬合，導(dǎo)致模型泛化能力下降。

然而，傳統(tǒng)的計(jì)算力供給形式已經(jīng)難以滿足不斷進(jìn)化的算法模型，成為制約AI算法進(jìn)化的因素。

提升算力須解決生態(tài)問題

人工智能正在從人工智能本身的產(chǎn)業(yè)化向各個(gè)產(chǎn)業(yè)的人工智能化發(fā)展，也就是從人工智能產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)人工智能化發(fā)展，而新一輪計(jì)算力革命的目的就是滿足產(chǎn)業(yè)人工智能化大生產(chǎn)的計(jì)算力需求。然而，提升計(jì)算力不能僅僅靠技術(shù)本身，生態(tài)的作用會(huì)越來越重要。也就是說，智能計(jì)算力革命需要全社會(huì)多方參與、多管齊下。

一方面，在建設(shè)部署方面，尤其需要政府與企業(yè)兩端共同發(fā)力，推動(dòng)形成多元化參與的政企協(xié)同機(jī)制。此次報(bào)告針對(duì)企業(yè)在人工智能應(yīng)用中普遍存在的需求和挑戰(zhàn)進(jìn)行了調(diào)研，其中缺乏模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)、算力基礎(chǔ)設(shè)施存在不足、以及人工智能應(yīng)用方案的成本過高等因素是絕大部分企業(yè)目前面臨的主要挑戰(zhàn)。

因此，以政府為代表的社會(huì)服務(wù)主體，在推動(dòng)人工智能公共算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)時(shí)至關(guān)重要，需充分考慮企業(yè)目前面臨的需求和痛點(diǎn)，構(gòu)建加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的平臺(tái)。

另一方面，從技術(shù)層面來說，在同等成本與能耗下，基于AI芯片的AI服務(wù)器會(huì)提供指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的計(jì)算力，因此，應(yīng)加大對(duì)AI芯片的研發(fā)推廣力度?？上驳氖牵陙碓?a href="http://www.zgszdi.cn/tags/英偉達(dá)/" target="_blank">英偉達(dá)、寒武紀(jì)、華為等玩家的推動(dòng)下，專為AI計(jì)算定制的芯片出現(xiàn)并規(guī)?；鲐洠珹I服務(wù)器成為服務(wù)器市場(chǎng)的最大增長(zhǎng)點(diǎn)。
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