12月15日 ， IDC与浪潮联合发布了《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》 。 报告从AI算力产业发展趋势、市场规模、区域算力分布和行业AI算力保有程度等多个角度进行全面综合评估 ， 旨在评估中国人工智能发展的现状 ， 为推动产业AI化发展提供极具价值的参考依据和行动建议 。 这是该报告自2018年发布以来 ， 连续第三年发布 。
IDC报告指出 ， 中国人工智能基础设施市场规模在2020年达到39.3亿美元 ， 同比增长26.8% 。 其中 ， AI服务器市场规模占整体人工智能基础设施市场的87%以上 。 随着AI算法突飞猛进的发展 ， 越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施 ， 算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素 。 IDC预计 ， 中国人工智能服务器将保持高速增长 ， 并将在2024年达到78.0亿美元 。
AI算力成为人工智能突破的决定因素
在整个人工智能发展的三要素中 ， 无论是数据还是算法 ， 都离不开算力的支撑 ， 算力扮演了越来越重要的角色 。 随着人工智能算法突飞猛进的发展 ， 越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施 。 目前 ， 某些模型已经逼近人工智能的算力极限 ， OpenAI最近公布的史上最大AI语言模型GPT-3不仅模型尺寸增大到了1750亿 ， 数据量也达到了惊人的45TB ， 这种进化一方面 ， 对于新任务 ， 不需要重新收集大量带标签的数据 ， 数据利用效率进一步提升；另一方面 ， 可以避免算法微调出现过拟合 ， 导致模型泛化能力下降 。 而这种能力实现的关键 ， 总结起来就是：大力出奇迹 。
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《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》发布
AI算力多元化 ， GPU服务器占比仍高达95%
报告提出了未来人工智能计算力发展的五个重要趋势：第一 ， 人工智能芯片将继续呈现多样性的发展 ， GPU依然是数据中心加速的首选 ， 占有95%以上的市场份额；第二 ， 中国人工智能服务器将在未来五年保持高速增长 ， 是整体服务器市场增长的核心驱动力；第三 ， 人工智能算力会逐渐向边缘渗透 ， 到2023年 ， 将近20％用于处理AI工作负载的服务器将部署在边缘侧 。 第四 ， AI云服务（AIaaS）成为人工智能市场发展的重要驱动力 ， 2018至2024年的年复合增长率预计将达到93.6%；第五 ， AI基准测试逐步完善 ， MLperf、SPEC ML、AI-Rank等权威基准测试陆续推出 ， 不仅仅为企业的成本效益提供参考 ， 也为人工智能应用未来可持续发展的重要因素。
京、深、杭、沪、渝位列AI算力城市TOP5
报告中发布的2020年中国人工智能城市排行榜 ， 排名前五的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆 ， 排名6-10的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京 。 与2019年相比 ， 深圳超过杭州位居第二 ， 重庆进入第一梯队 ， 西安超过南京位居第九 。 除了TOP10城市之外 ， 多个城市在自身产业优势及各种因素推动下 ， 人工智能应用取得了较大进展 ， 例如东莞的智能制造；武汉的智慧医疗；合肥的智慧农业等 ， 中国人工智能城市发展正在遍地开花 ， 未来将会出现越来越多结合城市特点的人工智能示范区 ， 为产业发展树立标杆 。
从人工智能行业应用渗透度排名来看 ， 同2019年相比 ， 互联网仍然保持第一 ， 电信和制造行业的应用场景更加丰富 ， 市场潜力预计将有较大的提升 ， 在2020年上半年 ， 医疗行业在新冠肺炎疫情的影响下加速了人工智能应用的落地 ， 在多方面取得了显著的成效 ， 也促使医疗行业人工智能应用渗透度超过教育行业位列第七 。
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除了人工智能投入相对集中的行业之外 ， 在业务需求的推动下 ， 很多碎片化应用也开始被广泛使用 ， 并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居、智慧电力等多个不同领域 。 整体来看 ， 包括生物识别、智能客服、精准营销在内的通用型应用场景已经具有相当的成熟度 ， 人工智能的产业化已经从点到面 ， 从通用应用场景渗透到更多行业特定场景 ， 产业AI化已经从早期的试点逐渐成为企业发展和生存的刚需 。
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