人工智能的三个要素 人工智能(人工智能)的发展包括数据、算法和算力。数据被用于训练与验证,算法用于输出与优化,算力支持上述过程。 算力就是处理数据的能力,目前主要的载体就是芯片。由于人工智能计算涉及到矩阵、向量的乘法、加法等运算,因此不适合用CPU进行运算。实际上,计算主要是由GPU和一些专用芯片(DPU)来完成。尤其是GPU,更是目前AI计算能力的主流。运算芯片、存储芯片、散热设备组成服务器,再由服务器组成人工智能计算中心,形成AI模型的引擎。AI在计算能力需求方面呈指数级增长 人工智能模型对计算能力的需求在2012年之前每两年增加一倍;到了2012年,人工智能模型对计算能力的需求每三到四个月就会增加一倍。就拿目前炙手可热的OpenAI来说,GPT3模型的参数量高达1750亿,比GPT2高出100多倍。下一代GPT4模型的参数量将超过10万亿,参数越多,AI的计算能力也就越强,这是AI发展的必然趋势。 罗兰贝格预测了2020年的AI需求,到2030年的时候,计算能力的需求将是2018年的390倍,目前来看,这个预测似乎有些保守,远远低估了未来的计算需求。海量的运算力需求刺激服务器 根据同花顺F10中公司资料的经营分析显示,浪潮信息的主营构成中,服务器业务占比超过99。 同花顺F10浪潮信息公司概况经营分析 据IDC和浪潮信息联合发布的《20222023中国人工智能计算力发展评估报告》显示,中国人工智能的计算能力在2022年达到268万亿次秒(EFLOPS),预计在未来5年内,中国智能算力规模年均复合增长率将达到52。3。此外,华为的GIV预测到2030年,智能计算能力将达到52。5兆赫秒,平均年增长超过80。 中国AI服务器市场规模在2021年达到350。3亿元,同比增长68。6。从厂商维度来看,前五名分别是浪潮信息,宁畅,新华三,华为,安擎,各占82。6。其中,浪潮AI服务器的市场份额达到52。4,连续5年占据50以上(20172021年)。 而从更广阔的角度看,随着数字化浪潮的到来,算力已经成为水、电等公共基础资源,不仅是AI,更是数字经济时代的核心生产力,决定着数字经济的发展速度和社会的智能化程度。