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智能算力具有高性能、低能耗和灵活性的特点优势,科技的不断进步下智能算力应用场景也有所拓宽。目前一线城市的智能算力市场发展迅速。以下是2024年智能算力市场规模分析。
经过多年发展,我国算力基础设施建设已达到世界先进水平,算力总规模仅次于美国,位居世界第二,产业生态不断完善,供给能力持续增强。调研报告-研究报告-可研报告-专业研究报告中心-瞭原调研报告网指出,截至2023年,我国提供算力服务的在用机架数达到810万标准机架,各类算力提供主体超5000家,算力规模达到230EFlops(每秒百亿亿次浮点运算次数)。我国算力市场正由以通用算力为主向通算、智算、超算一体化演进,结构不断优化,智能算力规模占比不断提升,2023年智能算力规模达70EFLOPS,同比增加29EFLOPS,占算力总规模超30%。
当前人工智能技术正加快融入千行百业,超大规模人工智能模型和海量数据对算力的需求也持续攀升。根据智能算力市场规模分析预测,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将达到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%。到2030年,人类将进入YB数据时代,通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。需求加速供给不足,智能算力成为当下稀缺资源。
我国智能算力主要分布于和林格尔、贵阳、芜湖等国家算力枢纽节点,以及北京、上海、深圳等AI超一线城市。这些地区由于经济基础雄厚、科技水平高、人才聚集等优势,成为了智能算力发展的重要区域。京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展水平处于领先。广东、北京、上海及周边省份算力发展指数总体较高,其中广开云网址 kaiyun官方入口东、北京、江苏、浙江、山东、上海算力发展指数排名靠前。
智能算力市场规模分析指出在智能算力需求的演变中,关键的动力来自于大模型的发展与应用。鸿博股份CFO浦威提到,以通用大模型为主的算力集群正在从千卡规模向万卡规模跃进,尤其是阿里、字节跳动等国内巨头正在搭建的万卡集群。对于大模型的预训练,场景要求日益提高,尤其是缺乏万卡算力的企业难以实现模型的进一步迭代。
人工智能,特别是深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的快速发展,对计算资源的需求大幅增加。训练和部署AI模型需要强大的计算能力,尤其是在大规模数据处理和高维度模型训练方面,智能算力成为了不可或缺的基础设施。深度学习与大模型如GPT-4、BERT等大规模预训练模型需要大量的计算资源进行训练和推理,这推动了对GPU、TPU等专用硬件的需求。
云计算的普及使得越来越多的企业将计算资源从传统的数据中心迁移到云端,智能算力作为云计算的核心组成部分,满足了按需分配和灵活扩展的需求。云计算平台(如AWS、Azure、Google Cloud)提供基于GPU、TPU、FPGA等硬件的计算实例,能够支持用户的AI训练、数据分析等任务。随着云计算市场的扩大,智能算力需求也同步增长,尤其是在AI训练和高性能计算(HPC)方面。
总体而言,未来几年内,智能算力市场的需求将继续保持高速增长,并且将更多地渗透到传统行业,推动行业数字化和智能化转型。
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