最新《中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》背后隱藏的AI產(chǎn)業(yè)密碼

近日，IDC與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布《2022-2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告》）。報(bào)告指出，中國(guó)人工智能計(jì)算力（以下簡(jiǎn)稱(chēng)智能算力）繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)，2022年智能算力規(guī)模達(dá)到268百億億次/秒(EFLOPS)，超過(guò)通用算力規(guī)模。預(yù)計(jì)未來(lái)5年中國(guó)智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)52.3%，是同期通用算力增速的3倍。那么這種趨勢(shì)的背后隱藏了什么？

由表及里：中國(guó)人工智能城市排行榜，智能算力成破題點(diǎn)

眾所周知，隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的浪潮席卷而來(lái)，特別是人工智能、大數(shù)據(jù)、等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，人類(lèi)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。與此同時(shí)，伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，以AI應(yīng)用為特征的智慧城市的建設(shè)也是如火如荼。

究其原因，德勤在其《AI來(lái)臨：重構(gòu)城市DNA》的報(bào)告中認(rèn)為，AI是一個(gè)“城市賦能器”，將從經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城市功能等多方面深度重構(gòu)城市的DNA。從城市發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，人工智能將成為關(guān)鍵破題點(diǎn)。作為影響面極為廣泛的顛覆性技術(shù)，人工智能已快速滲透到城市發(fā)展和人們生活的方方面面。對(duì)于城市而言，人工智能不僅將成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，同時(shí)也是城市建設(shè)的新機(jī)遇。

為此，《報(bào)告》針對(duì)不同城市在人工智能投資規(guī)模、相關(guān)政策支持力度、政策落地情況和實(shí)施進(jìn)展、人工智能技術(shù)成熟度，以及勞動(dòng)供給等維度對(duì)中國(guó)城市人工智能發(fā)展進(jìn)行綜合評(píng)估，給出了2022年中國(guó)人工智能城市排行榜。

除了上述因素外，當(dāng)我們結(jié)合《報(bào)告》中2021年中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)155.2每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（EFLOPS），2022年智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別，達(dá)到1,271.4EFLOPS的事實(shí)，作為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的智能算力才是破題點(diǎn)。

此外，從增長(zhǎng)率看，《報(bào)告》預(yù)計(jì)2021—2026年期間，中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率為52.3%，相比之下，同期通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率僅為18.5%也可以看出，智能算力不僅是現(xiàn)在，更是未來(lái)中國(guó)人工智能城市能否可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

俗話說(shuō)：“一花獨(dú)放不是春，百花齊放春滿(mǎn)園”。如果說(shuō)，《報(bào)告》中的2022年中國(guó)人工智能城市排行榜只是中國(guó)人工智能城市，甚至某種程度上是中國(guó)人工智能發(fā)展的代表或者縮影的話，那么如何將作為破題點(diǎn)的智能算力下沉，加速人工智能的普惠化，才是當(dāng)下和未來(lái)中國(guó)人工智能發(fā)展的核心。

對(duì)此，《報(bào)告》指出，除了TOP10城市之外，武漢、長(zhǎng)沙等多個(gè)城市在自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)及各種因素推動(dòng)下，人工智能應(yīng)用也取得了較大進(jìn)展。此外，一些城市深耕特定的人工智能應(yīng)用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標(biāo)簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續(xù)投建等。

以青田元宇宙智算中心為例，其坐落于浙江省東南部的青田縣，是國(guó)內(nèi)首個(gè)元宇宙智算中心，同時(shí)也是首個(gè)算力、算法、開(kāi)發(fā)平臺(tái)一體化的新型元宇宙基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)協(xié)同創(chuàng)建、高精仿真、實(shí)時(shí)渲染、智能交互四大作業(yè)環(huán)節(jié)，將為多產(chǎn)業(yè)的元宇宙場(chǎng)景提供算力的技術(shù)支撐，在實(shí)體數(shù)字化方面逐步突破多維度和多場(chǎng)景的屏障。

此外，青田元宇宙智算中心以建立國(guó)家級(jí)產(chǎn)業(yè)標(biāo)桿為目標(biāo)，匯集1000+生態(tài)開(kāi)發(fā)者資源，引導(dǎo)十萬(wàn)級(jí)AI、元宇宙產(chǎn)業(yè)精英和科技人才匯集，共同實(shí)現(xiàn)元宇宙與邊緣計(jì)算戰(zhàn)略落地，同時(shí)開(kāi)展應(yīng)用創(chuàng)新研究，在娛樂(lè)、工業(yè)等領(lǐng)域打造相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

大勢(shì)所趨：智能算力成算力主角，普惠化仍存挑戰(zhàn)

如上述，盡管《報(bào)告》中的2022年中國(guó)人工智能城市排行榜證明了中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展以及智能算力作為破題點(diǎn)的重要性，但在業(yè)內(nèi)看來(lái)，人工智能要想做到真正的普惠化仍面臨挑戰(zhàn)，最典型的表現(xiàn)就是智能算力力和算法。

眾所周知，自2012年后，驅(qū)動(dòng)AI的底層機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，遠(yuǎn)超摩爾定律帶來(lái)的算力提升速度，對(duì)以CPU為主的通用（基礎(chǔ)）算力提出嚴(yán)峻考驗(yàn)，而眾所周知的事實(shí)是，目前CPU的物理工藝、核心數(shù)已接近極限，但數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)卻不會(huì)停止，導(dǎo)致算力必須要不斷提升的矛盾日益突出。

因此，在AI時(shí)代下，僅由CPU作算力的提供者已經(jīng)不能滿(mǎn)足需求，向包括GPU、GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構(gòu)而成的智能算力的演化成為趨勢(shì)，并最終成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下算力的主角。

而事實(shí)是，多元算力從“能用”到“好用”并且為企業(yè)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，還有比較長(zhǎng)的路要走，尤其是以百花齊放的AI算力芯片為核心，打造出一個(gè)通用性強(qiáng)、綠色高效、安全可靠的計(jì)算系統(tǒng)，對(duì)于推動(dòng)人工智能技術(shù)普及應(yīng)用至關(guān)重要。

《報(bào)告》認(rèn)為，一般來(lái)講，從芯片到計(jì)算系統(tǒng)，需要完成體系結(jié)構(gòu)、信號(hào)完整性、散熱、可靠性等大量系統(tǒng)性設(shè)計(jì)工作，涉及到材料、熱力學(xué)、電池技術(shù)、流體力學(xué)、化學(xué)等眾多學(xué)科。由于人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)往往是高密度集成的大算力系統(tǒng)，系統(tǒng)功耗、總線速率、電流密度等指標(biāo)隨業(yè)務(wù)需求持續(xù)攀升，給人工智能計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

除了上述因芯片多元化而帶來(lái)的人工智能計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)外，《報(bào)告》對(duì)于大模型的行業(yè)落地和發(fā)展情況也進(jìn)行了分析，認(rèn)為大模型是智能算力驅(qū)動(dòng)下典型的重大創(chuàng)新，被認(rèn)為是“通用智能”的雛形，是業(yè)內(nèi)探索實(shí)現(xiàn)普惠人工智能的重要途徑之一。

例如2022年，大模型正在成為AIGC領(lǐng)域發(fā)展的算法引擎。在大模型的能力加持下，包括以文生圖以及虛擬數(shù)字人等AIGC類(lèi)應(yīng)用將快速進(jìn)入到商業(yè)化階段，并為元宇宙內(nèi)容生產(chǎn)帶來(lái)巨大的變革。大模型正在讓人工智能技術(shù)從五年前的“能聽(tīng)會(huì)看”，走到今天的“能思考、會(huì)創(chuàng)作”，未來(lái)有望實(shí)現(xiàn)“會(huì)推理、能決策”的重大進(jìn)步。

但隨之而來(lái)的是，這些大模型訓(xùn)練的計(jì)算和存儲(chǔ)資源開(kāi)銷(xiāo)之大，對(duì)加速計(jì)算系統(tǒng)和人工智能軟件棧都有很高的要求，訓(xùn)練千億、萬(wàn)億模型動(dòng)輒需要上千塊加速卡，對(duì)大模型的推廣和普惠帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，受限于邊際遞減效應(yīng)，模型復(fù)雜度與精度的進(jìn)一步提升將會(huì)需要更大比例的計(jì)算資源開(kāi)銷(xiāo)，對(duì)計(jì)算效率問(wèn)題的顧慮會(huì)限制大模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張。

此外，根據(jù)《報(bào)告》顯示，雖然人工智能應(yīng)用正在穩(wěn)步發(fā)展，大部分受訪者表示他們已經(jīng)將人工智能應(yīng)用在業(yè)務(wù)中，但一些應(yīng)用仍處在試驗(yàn)、評(píng)估和測(cè)試階段，只有三分之一企業(yè)聲稱(chēng)已達(dá)到成熟階段。究其原因，《報(bào)告》認(rèn)為，為人工智能專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的IT基礎(chǔ)設(shè)施的缺乏往往是人工智能應(yīng)用無(wú)法進(jìn)一步深入的原因。

化解挑戰(zhàn)：技術(shù)創(chuàng)新與智能算力、算法基建化并行

所謂挑戰(zhàn)之下必有機(jī)遇，對(duì)于上述挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)和部分企業(yè)已經(jīng)在利用自己的洞見(jiàn)和創(chuàng)新正在或者已經(jīng)化解，從而將挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌臋C(jī)遇。

例如針對(duì)前述多元算力的挑戰(zhàn)，圖靈獎(jiǎng)獲得者John Hennessy和David Patterson2019年共同發(fā)表的《計(jì)算機(jī)架構(gòu)的新黃金時(shí)代》中提出：當(dāng)摩爾定律不再適用，一種更以硬件為中心的針對(duì)特定問(wèn)題領(lǐng)域定制設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)的方法DSA(Domain-Specific Architectures)會(huì)成為主導(dǎo)，這種設(shè)計(jì)的核心在于針對(duì)特定問(wèn)題或特定領(lǐng)域來(lái)定義計(jì)算架構(gòu)。

無(wú)獨(dú)有偶，《報(bào)告》認(rèn)為，基于DSA（Domain-SpecificArchitectures）思想設(shè)計(jì)的人工智能芯片，在特定人工智能工作負(fù)載上表現(xiàn)出遠(yuǎn)超通用芯片的處理能力，大大推動(dòng)了人工智能芯片的多元化發(fā)展，并為產(chǎn)業(yè)AI化的加速提供了重要的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和更加豐富的選擇。

具體到如何落地，與單純的芯片廠商相比，系統(tǒng)廠商由于長(zhǎng)期位居服務(wù)市場(chǎng)和客戶(hù)的最前沿（離市場(chǎng)和用戶(hù)最近），最知曉他們的痛點(diǎn)和需求，所以在我們看來(lái)，有且只有系統(tǒng)廠商，依靠其系統(tǒng)級(jí)的創(chuàng)新能力，有的放矢，真正化解挑戰(zhàn)，最終釋放出智能算力的最大價(jià)值，高效率地輸出智能算力，滿(mǎn)足市場(chǎng)和用戶(hù)實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景及業(yè)務(wù)需求。而《報(bào)告》也印證了我們的觀點(diǎn)。

以系統(tǒng)層面的架構(gòu)創(chuàng)新為例，《報(bào)告》稱(chēng)，在基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)軟件、核心應(yīng)用、上層生態(tài)間建立起統(tǒng)一的技術(shù)路線及標(biāo)準(zhǔn)API接口，將加速器模塊標(biāo)準(zhǔn)化，簡(jiǎn)化人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)，縮短硬件開(kāi)發(fā)和產(chǎn)業(yè)賦能周期，而浪潮信息開(kāi)放加速人工智能服務(wù)器NF5498，支持 UBB v1.0OAM基板，OAM兼容性高、擴(kuò)展性好，支持多品牌異構(gòu)加速芯片，已經(jīng)在眾多客戶(hù)場(chǎng)景里面實(shí)現(xiàn)了落地，有效支撐國(guó)內(nèi)外多元算力芯片的發(fā)展。

而在應(yīng)對(duì)大模型挑戰(zhàn)方面，《報(bào)告》認(rèn)為，在產(chǎn)業(yè)實(shí)際落地階段，不再追求模型參數(shù)和算力的堆砌。業(yè)內(nèi)通過(guò)知識(shí)蒸餾、模型裁剪、模型壓縮等技術(shù)，基于通用大模型生成具備該行業(yè)或場(chǎng)景所需特定技能的專(zhuān)業(yè)模型，在保留通用大模型的知識(shí)、認(rèn)知推理能力及泛化能力基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)該領(lǐng)域的技能專(zhuān)業(yè)化、模型輕載化和調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)化。例如浪潮信息發(fā)布的四個(gè)技能模型——知識(shí)增強(qiáng)的對(duì)話模型、知識(shí)檢索問(wèn)答模型、中英文翻譯模型、古文理解模型，在繼承“源大模型通用的知識(shí)與能力基礎(chǔ)上，面向特定領(lǐng)域的場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性的技能優(yōu)化，模型精度和訓(xùn)練效率均處于業(yè)界領(lǐng)先：在十分之一參數(shù)量的情況下，即可在相同任務(wù)上復(fù)現(xiàn)98%的通用大模型效果，推理速度最高提升9倍。

至于為人工智能專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的IT基礎(chǔ)設(shè)施的缺乏，《報(bào)告》認(rèn)為，智能算力對(duì)于提升國(guó)家、區(qū)域經(jīng)濟(jì)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要作用已經(jīng)成為業(yè)界共識(shí)。而隨著“東數(shù)西算”工程的啟動(dòng)以及智算中心的建設(shè)，應(yīng)從國(guó)家層面實(shí)現(xiàn)有效的資源結(jié)構(gòu)整合，助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，構(gòu)建更為健全的算力、算法基礎(chǔ)設(shè)施，即智能算力與算法的基建化。

中國(guó)速度：引領(lǐng)全球智能算力和應(yīng)用發(fā)展，未來(lái)更可期

看現(xiàn)在和未來(lái)，人工智能支出已經(jīng)成為支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出的主力之一。

《報(bào)告》預(yù)測(cè)，全球范圍內(nèi)，企業(yè)在包括軟件、硬件和服務(wù)在內(nèi)的人工智能 (AI) 市場(chǎng)的技術(shù)投資從2019年的612億美元增長(zhǎng)至2021年的924億美元，預(yù)計(jì)將在2022年（同比）增長(zhǎng)26.6%至1,170億美元，并有望到2025年突破2000億美元，增幅高于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）支出整體增幅。在這一過(guò)程中，人工智能服務(wù)器仍是人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的主力軍。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)的同比增速超過(guò)全球整體人工智能市場(chǎng)的增速，是整體人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的推動(dòng)力。而未來(lái)五年，人工智能服務(wù)器市場(chǎng)將繼續(xù)高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2026年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到347.1億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率為17.3%。

具體到中國(guó)，人工智能應(yīng)用的加速落地很大程度推動(dòng)了中國(guó)人工智能服務(wù)器的高增長(zhǎng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國(guó)人工智能服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到59.2億美元，與2020年相比增長(zhǎng)68.2%，其中，浪潮信息、新華三、寧暢、安擎等諸多中國(guó)廠商正加速推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品的優(yōu)化更新，探索賦能技術(shù)升級(jí)，為人工智能技術(shù)的用戶(hù)帶來(lái)價(jià)值。

而提及人工智能應(yīng)用的加速落地，《報(bào)告》指出，從行業(yè)維度看，2022年中國(guó)人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度排名前五的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造。與2021年相比，行業(yè)AI滲透度明顯提升。其中，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然是人工智能應(yīng)用滲透度和投資最高的行業(yè)；金融行業(yè)的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實(shí)體機(jī)器人、智慧網(wǎng)點(diǎn)、云上網(wǎng)點(diǎn)等成為人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用典型；電信行業(yè)的人工智能滲透度從2021年的45增長(zhǎng)到51，人工智能技術(shù)融入電信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、優(yōu)化，并為下一代智慧網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提供支撐；制造行業(yè)的人工智能滲透度從40增長(zhǎng)到45，預(yù)計(jì)到2023年年底，中國(guó)50%的制造業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)將采用人工智能。

從場(chǎng)景應(yīng)用維度看，智能化場(chǎng)景在行業(yè)的落地隨著時(shí)間的推移，正呈現(xiàn)出更加深入、更加廣泛的趨勢(shì)。人工智能持續(xù)為提升用戶(hù)體驗(yàn)做出貢獻(xiàn)，當(dāng)前諸如智能客服、智能推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景深入落地到各行業(yè)；人工智能也在精準(zhǔn)科學(xué)防疫，加強(qiáng)公共衛(wèi)生安全體系建設(shè)中承擔(dān)重要角色，在病毒演變預(yù)測(cè)、疫苗藥物研發(fā)、輔助診斷等維度實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用；長(zhǎng)期來(lái)看，企業(yè)通過(guò)在數(shù)字人等數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域布局，創(chuàng)造差異化的營(yíng)銷(xiāo)體驗(yàn)，升級(jí)品牌形象；另外，科學(xué)家們?cè)絹?lái)越多地利用人工智能技術(shù)和方法，從數(shù)據(jù)中建立模型，重點(diǎn)圍繞新藥創(chuàng)制、基因研究、新材料研發(fā)等領(lǐng)域加速對(duì)前沿科學(xué)問(wèn)題的探究。

更讓我們感到可喜的是，IDC調(diào)研顯示，超過(guò)80%的中國(guó)企業(yè)將在未來(lái)一年持續(xù)增加人工智能服務(wù)器的投資規(guī)模，中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)將在未來(lái)五年保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2026年，中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到123.4 億美元。而這種以人工智能服務(wù)器為代表的智能算力的增長(zhǎng)勢(shì)必會(huì)從行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景等方面加速和擴(kuò)大人工智能應(yīng)用的落地，未來(lái)更可期。

寫(xiě)在最后：智能算力可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點(diǎn)，有效縮短人類(lèi)創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)的時(shí)間、人力和成本消耗，從而讓企業(yè)、政府、科研機(jī)構(gòu)找到新方法、新路徑，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識(shí)。

看未來(lái)，《報(bào)告》指出，人工智能應(yīng)用正在從單點(diǎn)技術(shù)向多種技術(shù)能力融合方向發(fā)展、從事后分析向事前預(yù)判和主動(dòng)執(zhí)行方向發(fā)展、從計(jì)算智能和感知智能向認(rèn)知智能和決策智能方向發(fā)展，創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景逐步增多。未來(lái)五年，隨著人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)的成熟，人工智能將在企業(yè)市場(chǎng)中加快應(yīng)用與落地，智能算力將成為未來(lái)創(chuàng)新的核心推動(dòng)力。而正在發(fā)生的事實(shí)也證明了這個(gè)結(jié)論。

這里我們以智算在人類(lèi)生命健康的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析為例來(lái)說(shuō)明為何智能算力就是創(chuàng)新力。

傳統(tǒng)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的解析一般依賴(lài)?yán)鋬鲭婄R、核磁共振、X射線衍射三種方式，確定一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)需要幾個(gè)月甚至是幾年。過(guò)去半個(gè)多世紀(jì)，人類(lèi)一共解析了五萬(wàn)多個(gè)人源蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，僅是人類(lèi)蛋白質(zhì)組里大約17%的氨基酸結(jié)構(gòu)信息。而基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaFold實(shí)現(xiàn)了原子精度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)計(jì)算方法，在一年的時(shí)間內(nèi)，它將預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)信息比例從17%大幅提高到58%，是一個(gè)典型的量變引起的質(zhì)變。可以說(shuō)，AI在破解生命的蛋白密碼方面，已經(jīng)具備了相當(dāng)?shù)膭?chuàng)見(jiàn)能力。

由此可以看出，智能算力為國(guó)家創(chuàng)造力的發(fā)展帶來(lái)實(shí)質(zhì)性推進(jìn)，不僅在應(yīng)用科學(xué)的突破上發(fā)揮了重要作用，也開(kāi)始滲透到基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，極大提高了科學(xué)研究的效率并加速科學(xué)發(fā)展的進(jìn)程。

而具體到行業(yè)和企業(yè)，智能算力可為企業(yè)帶來(lái)切實(shí)的創(chuàng)新成效。根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，2022年，全球企業(yè)將在人工智能解決方案上投資1,180億美元。2021至2026年間，預(yù)計(jì)該支出將以26.5%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)至3010億美元，是同期全球IT總支出五年復(fù)合年增長(zhǎng)率6.3%的四倍多。而根據(jù)IDC針對(duì)企業(yè)應(yīng)用人工智能現(xiàn)狀調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前企業(yè)利用人工智能應(yīng)用在三方面獲得了顯著收益，分別是研發(fā)速度和流程的創(chuàng)新，產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，以及商業(yè)模式的創(chuàng)新，這些創(chuàng)新給企業(yè)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響，不管是超大規(guī)模企業(yè)還是中小企業(yè)，都在尋找適合自己的人工智能應(yīng)用方式，并從中受益。

智能算力就是創(chuàng)新力，一切還只是開(kāi)始！