智算中心掀落地热潮！加速AI普惠化 带动智能产业发展
?11日，国家信息中心与浪潮信息联合发布的《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，“十四五”期间，对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长约2.9-3.4倍。
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《科创板日报》记者注意到，国内多个智算中心近期密集公布了新进展。1月11日，宁波市首个人工智能超算中心正式上线运营。1月1日，国内首个量子人工智能计算中心——太湖量子智算中心在无锡市滨湖区揭牌。2022年12月31日，天津人工智能计算中心项目一期工程顺利完工。
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部分在建或已建成的智算中心一览
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据《科创板日报》不完全统计，浙江、江苏、福建、广西、辽宁等地已有智算中心在建设中或已经上线，浪潮信息、中科曙光、寒武纪、奇安信、东华软件、达华智能等多家上市公司参与其中。
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▍智能算力规模已超通用算力
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在各地密集建设智算中心的大背景下，国内智能算力规模已超过通用算力。
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根据IDC发布《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，中国人工智能计算力继续保持快速增长，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒(EFLOPS)，已超过通用算力规模。
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IDC中国副总裁周震刚在接受《科创板日报》记者采访时表示：从浮点运算来讲，人工智能算力肯定超过通用算力。
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“当然通用算力要处理一些其他的应用，两种算力的能力无法单纯进行比较。但是从市场来看，人工智能的普惠化对于算力的要求的提升，是远远快于通用算力的技术，所以未来更多的算力需求，会体现在智能算力之上。”
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据IDC预测，中国智能算力规模将持续高速增长，预计到2026年中国智能算力规模达到1271.4EFLOPS，未来五年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模的复合增长率为18.5%。
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浪潮信息总裁彭震此前接受《科创板日报》记者采访时表示，随着国内数字化转型的加速，对于智慧算力的需求会越来越大，未来中国有望在智慧算力方面成为全球最大的市场。
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除了整体规模的提升以外，国内的人工智能市场在快速发展的过程中，从底层的芯片、服务器系统，到算法架构、云服务应用以及整个生态，也正在发生改变。
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周震刚介绍，在芯片层面，人工智能芯片的搭载率在不断上升。“现在服务器上平均搭载的是两片加速卡。但未来几年，搭载量会越来越高。而且，人工智能逐渐从核心向边缘扩展，人工智能芯片的搭载密度也会在不断上升。”
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从芯片类型来看，目前GPU芯片的市场占有率达到90%。“虽然训练端仍然以GPU为主，但在边缘推理端， ASIC、FPGA，尤其是NPU增长非常快。同时，从国际采购转向本地的采购和研发，也是芯片供应链的重要趋势。很多国产的GPU和NPU的厂商也在与很多用户、伙伴进行合作，来创造新的发展空间。” 周震刚提到。
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从服务器整机市场来看，AI服务器在整体服务器市场中保持了逆势增长。
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“整个服务器市场其实不太景气，基本上跟去年持平、稍有下降。但人工智能服务器的增长速度仍然是两位数，而且未来几年仍然会保持两位数的增长。另外，中国和美国在人工智能服务器上面的投入远远高于其他国家，这两个国家都高于其他国家的总和。” 周震刚说。
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此外，异构计算以及大模型的落地正越来越普遍。
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“人工智能包括大模型架构算法加入，如何解决节点之间互联的异构计算技术，受到用户侧的极大重视。在跨节点这方面，智能网卡的应用、内存的池化，都在提升整个AI集群的算法架构上有更多的突破。而普适性AI大模型的出现，让用户做更加简单的处理，就能满足自己的需要，帮助很多企业更好的利用AI技术。”
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▍智算中心如何好用？产业带动效应是关键
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国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，目前产业对智算中心的概念、运营模式、盈利模式的认识还不到位，导致部分项目收费模式不科学，对应用的支撑还不大。
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有AI业内人士也对《科创板日报》记者指出，智算中心需要人才、培训等各方面的配套措施，才能让智算中心真正用起来。
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浪潮信息副总裁刘军认为，智算中心建成后，如何令其在运营过程中发挥更大的作用，是一大关键问题。
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“目前的方式包括由政府运营，政府和企业共同运营，或者直接交由企业来运营，这都是在智算中心里可以看到的运营方式。”
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彭震认为，怎么把智算中心用好，具体可以从技术和产业两个角度。“确实有大量的算力中心，其利用率是很低的。如何更有效的调度算力。这是纯技术问题。”
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而在产业发展方面，彭震指出，?做智算中心的布局时，往往要结合当地政府的整个产业布局、经济发展的蓝图，以及数字化转型战略等。
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“比如当地有芯片产业，希望通过算力中心，把芯片产业的生态链建立起来，把芯片的标杆、高地建立起来。有些地方则拥有人工智能相关的产业，比如影视动画基地、自动驾驶基地，那么怎样借助智算中心的力量，把创新型的企业孵化出来，支持其发展。”
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彭震强调，除了建设外，未来智算中心更重要的是如何用好，令其促进智能产业的发展，把促进创新的能力释放出来。“不仅仅看硬件层面的算力，更要看所带来的应用能力，与生态融合的能力。”
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对于AI与产业的结合，刘军表示：“把AI的能力变成一个产品、变成一个产业，能够创造一个新的产业出来，这样的变化会非常大。如果把AI市场看做是冰山模型，可能浮出水面只有10%，水下面的90%还需要和产业进行深度融合。”
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周震刚指出，要让智算中心为智能产业上下游的发展助力，更重要的是推动AI的普惠化。
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“从上游到下游能更容易地应用到AI技术。从下游来讲，通过智算中心的规划，让AI的初创企业更容易获取到AI的算力，支持他们的创新。而在上游方面，我们看到各个地方的智算中心在应用多元化的国内技术，这是帮助上游的产业链优化自身，有利于培养更健壮的供应链。”
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▍认知计算成AI未来重要趋势
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在IDC评选的2022年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳位居前三，上海从2021年的第五名提升至第四名，广州从第七名提升至第五名，而天津首次进入前十名。
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“上海提出加快建设更具国际影响力的人工智能高地，做了很多的投资。而广州提出‘十百千’计划，即十个人工智能产业园，开展100个人工智能典型场景应用示范，培育上千家人工智能企业。”
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对于天津首次出现在前十名，周震刚解释，“无论在政策上支持，还是像海尔等企业的智能制造工厂在天津落地，以及天津一些人工智能研究院、北方大数据交易所的成立，都在刺激其人工智能产业的提升。”
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在具体的应用场景上，当下人工智能仍集中在人脸识别、语音识别、推荐引擎这些传统应用，周震刚认为，未来几年认知计算会成为重要趋势。数字人、NLP，大模型支持的人工智能创作，也是十年内会重点发展的通用品种。
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“目前，云服务的搜索、人脸识别和推荐引擎等是比较多的应用。整个算力更多地集中在传统的生物类识别。但我们预计，未来自然语言处理等认知性的应用会更多，从感知技术向认知计算转变。通过模型分析、知识图谱、自然语言处理来输出AI内容，包括支持元宇宙的输出、AI视频的输出，会成为比较热的技术。”
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从行业落地来看，人工智能在互联网应用，依然远超其他行业。此外，金融、电信的市场增长较快。
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“在金融行业，除了客户服务相关的智能语音处理，风险控制领域也在大幅度应用AI技术。在电信行业，通过AI技术把大量客户数据、网络数据进行分析，优化客户体验。”
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此外，智能制造、智慧医疗也是值得期待的新发展方向。人工智能也将更多地参与到科研之中。
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“制造业设备管理，包括预检测、维修预测、质量监控等，越来越普遍地应用AI技术。医疗这几年是重点发展行业，资金流入比较多。除了疫情信息的管理之外，还有像对病毒变异的预测，新药、疫苗的研发，也都是AI应用的方向。”周震刚说。
