今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《 2023智能算力发展白皮书 》。（报告出品方：中国信通院 ）

  全球算力发展正面临应用多元化、供需不平衡等挑战，人工智能、数字李生、元宇宙等新兴领域的崛起，推动算力规模迅速增加、计算技术多元创新、产业格局重构重塑，智能算力作为数字化的经济时代新的生产力，对推动科学技术进步、赋能行业数字化转型以及经济社会持续健康发展发挥着日益重要的作用。智能算力即人工智能算力，是面向AI应用，提供AI算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。智能算力通常由GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列)、NPU (Neural network ProcessingUnit，神经网络处理器)等各类专用芯片承担计算工作，在人工智能场景应用时具有性能更优、能耗更低等优点。

  智能算力是数字化的经济时代的重要支撑。数字化的经济依赖于数据的处理和分析，而智能算力为这些操作提供了强大的支撑。企业和个人利用智能算力提供的高性能计算能力处理海量的数据，实现快速、准确的数据分析，从而为企业的决策和发展提供更多的信息和支持。人工智能、大数据、物联网等新兴技术在智能算力支持下能更高效地进行数据处理、模型训练和决策推断，加速技术落地，推动数字经济与实体经济深度融合。

  智能算力是人工智能发展的动力。智能算力使得运算速度大幅增加，处理复杂数据的能力大幅提升，传统的人工任务逐渐被自动化和智能化取代，人们开始寻求更加复杂和高级的任务，如自动驾驶、自动翻译、半自动化医疗，人工智能领域进入了一个全新的阶段。另外，随着智能算力的提升，新的算法和技术不断涌现，为人工智能发展带来了新的创新机遇。通过大规模并行计算、深度学习、神经网络等技术，在智能算力的支持下，人工智能在各个领域都得到了广泛应用，推动了人工智能技术的进一步突破。

  智能算力是科技创新的新引擎。智能算力为科技创新提供强大的计算支持，促进了科技创新的效率和质量。学术和工业界能够处理更加复杂的计算任务，科研人员可以更快速地进行大规模数据处理、模拟实验和模型训练，极大地提高了科技创新的效率和质量。另外，智能算力可以推动新兴技术的突破，催生众多的创新应用，为科技的发展带来新的思路和方法。在人工智能技术当中，智能算力是算法和数据的基础设施，更快速、更高效的数据处理能力使得人工智能可以应用于更多的领域。

  智能算力作为关键生产力要素，推动数字经济高速发展。智能算力使得数据的处理和分析变得更高效、准确，使得庞大的数据量可以更加高效地被挖掘和利用，为数字化的经济提供了强大的基础支持。如在制造业领域，智能算力可以提供实时的生产数据，实现智能化的生产管理，提高企业的生产效率和产品质量。在服务业领域，智能算力可以通过大数据的分析和挖掘，实现自动化的客户服务，提供更加智能、个性化的服务体验。此外，智能算力也推动了数字经济与传统产业的融合，通过与人工智能、云计算、物联网等技术的结合，加速我国实体经济加速向数字化、网络化、智能化方向转变。

  智能算力为AI发展提速，促进行业应用。目前，人工智能技术高速发展，智能化场景在行业的落地随着时间的推移，正呈现出更加深入、更加广泛的趋势，对智能算力的需求与日俱增。人工智能与制造、交通、医疗、农业等各领域融合日益深入，持续推动质量变革、效率变革、动力变革，源源不断地为经济高质量发展提供新动能。未来五年，随着人机交互、机器学习、计算机视觉、语音识别技术的成熟，人工智能将在企业市场中加快应用与落地，赋能传统行业转型升级，而智能算力将助力于人工智能的持续快速发展。智能算力为科技进步提供新动力，推动科技跨越式发展。智能算力为国家创新力的发展带来实质性推进，不仅在应用科学的突破上发挥了重要作用，也开始渗透到基础科学领域。科学家们越来越多地利用人工智能技术，从数据中建立模型，重点围绕新药创制、基因研究、新材料研发等领域加速对前沿科学问题的探究。如科研领域利用人工智能进行蛋白质折叠体结构的研究、抗菌耐药性基因的检测和识别;医药领域AI计算辅助疫苗和药物研发用于靶点选择和验证先导化合物筛选和优化等研发环节，从传统“手工试错”向计算辅助模式转变最大化缩短研发周期。完整版《2023智能算力发展白皮书 》来源于公众号：百家全行业报告 研究报告内容节选如下

  全球智能算力的总体情况呈现快速增长的趋势。截至到 2022 年底，全球算力总规模达到650EFLOPS，其中，通用算力规模为498EFLOPS,智能算力规模为142EFLOPS，超算算力规模为10EFLOPS。智能算力规模与去年相比增加了25.7%，规模占比达 21.9%，。IDC预测，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长到 2026年的 346.6 亿美元。

  在算力规模方面，截止到 2022 年底，我国算力总规模为 180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力规模为137EFLOPS，智能算力规模为41EFLOPS，超算算力规模为2EFLOPS。中国智能算力正处于高速增长阶段，智能算力规模与去年相比增加了 41.4%，规模占比达22.8%，，超过全球整体智能算力增速(25.7%)。

  人工智能在各行业应用程度均呈现不断加深的趋势，应用场景越来越广泛。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AI在金融行业的应用典型;电信行业的人工智能渗透度从2021年的45 增长到51，人工智能技术融入电信网络的构建、优化，并为下一代智慧网络建设提供支撑;制造行业的人工智能渗透度从40增长到45，结合人工智能技术的传统制造业的智能化改造，已成为产业升级的热点。

  人工智能技术高速发展，应用方向逐渐多样化和复杂化。智能算力主要有三个优点，一是能够提供大规模数据处理和复杂计算的能力，满足人工智能算法对于高性能计算的需求;二是能够加速人工智能模型的训练和推理过程，提高算法的效率和准确度;三是能够与其他技术手段结合，如云计算、大数据分析和边缘计算，实现AI在各行业的广泛应用。智能算力满足人工智能高并发、高弹性、高精度的计算需求，推动人工智能技术的不断升级与应用。高性能的计算能力为机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术的发展提供了有力的支持，通过智能算力的支持，人工智能算法能够处理和分析大规模的数据，实现复杂任务的智能化。未来五年，人工智能将在企业市场中加快应用与落地，智能算力将成为创新的核心推动力。

  机器学习(MachineLearning)本质是通过计算机从大量的数据中找到整合数据的规律，从而实现对于数据未来走向的预测。由机器学习算法支撑的机器视觉、听觉和语音交互被应用各种产品和服务中，进而带来了AI在商业应用方面的爆炸式增长。目前通过让机器从大量数据中自主学习，机器学习使计算机具有了更强大的智能和能力，已经被广泛应用于图像识别、语音识别、医疗诊断、金融风控、智能推荐等领域。同时，机器学习也开始参与到了计算机内部体系的研究和设计过程中，例如在计算机的翻译器、硬件处理器以及软件工程等设计开发方面利用更加现代化的编程语言。

  智能算力在机器学习中的作用主要是为深度学习模型训练、大规模数据处理、实时数据分析与预测、自动化模型选择和调参、分布式机器学习等提供强大的计算力。在机器学习中，通常需要处理大规模的数据集。例如，图像分类任务中，需要处理成千上万张图像来训练和测试模型，智能算力提供了并行计算和分布式计算的能力，可以快速处理大规模数据，加速训练过程。智能算力还可以在实时数据分析和预测方面发挥作用。例如，通过将机器学习模型部署在智能算力的环境中，可以实时地监测和分析海量的数据，并利用模型进行实时预测和决策。

  深度学习(Deep Learning)是一种基于多层神经网络的机器学习方法，主要特点是能够处理复杂的非线性问题，可以学习和理解图像、声音和自然语言等复杂数据，并具有优秀的预测和决策能力。2011年，微软和谷歌率先将深度学习技术应用于语音识别，大大提升了识别率;2012 年，深度学习开始用于图像识别，在 lmageNet 数据集上将原有识别错误率降低了百分之十一;同年，微软公开了采用深度学习技术的“全自动同声传译系统”，该系统几乎能达到和人一样的水平，实现实时翻译;2013年，百度宣布成立深度学习研究所，专注于该技术的研究;2016年，谷歌开发的人工智能AlphaGo战胜专业围棋选手，这一成果迎来了深度学习的热潮。目前，应用较广泛的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PyTorch等，实际应用主要有计算机视觉、语音识别、语言处理等。

  随着深度学习的推进,人工智能逐渐应用到所有的领域，对算力的需求越来越高,其核心是人工智能要达到目标必须不断地进行大规模、高频次的数据训练,经过训练神经网络才能总结出规律,对新的样本才能进行判断和分析。智能算力在深度学习中的应用现状主要体现在以下几个方面:一是训练模型，深度学习模型具有复杂的结构和大量的参数，需要大量的计算资源进行训练，智能算力通过 GPU、TPU 等高性能的计算设备，加速深度学习模型的训练过程。二是推断推理，智能算力通过高性能计算设备和专门的推理芯片加速深度学习模型的推断过程，提高了模型的实时性和稳定能力。三是模型优化，通过智能算力可以对模型进行自动化的超参数调优、网络结构搜索、模型剪枝等操作，进一步提升模型的精度和效率。

  （本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）