算力是数字经济时代的关键生产力。随着新一轮科技革命和产业变革持续推进，算力在助力数字经济发展的过程中承载着坚实的基础支撑作用。在互联网及云计算需求不断提升的同时，以智能计算中心为代表的人工智能算力基础设施发展迅猛，数据中心智能化升级步伐不断提速，计算智能化升级已是大势所趋，人工智能算力也越来越成为在全球数字化转型升级浪潮中取得领先地位的重要竞争力。本期，上海人工智能研究院数字经济研究员陈斯祺围绕我国人工智能算力发展态势及未来前景谈谈她的理解和思考。

什么是人工智能算力？算力规模发展态势如何？

算力是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。现阶段主要的算力类型可以划分为基础算力、智能算力（即人工智能算力）、超算算力、终端算力和边缘计算算力等。其中，基础通用算力主要基于CPU芯片的服务器所提供的计算能力；智能算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速计算平台提供人工智能训练和推理的计算能力；超算算力主要是基于超级计算机等高性能计算集群所提供的计算能力；个人桌面、终端及边缘等算力属于非集约化规模化算力。

研究表明全球各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大。近年来，全球算力规模快速增加。根据统计，年全球算力总规模达到EFlops（每秒一百京次浮点运算），增速达到39%，其中基础算力规模（单精度浮点数）为EFlops，智能算力规模（换算为单精度浮点数）为EFlops，超算算力规模（换算为单精度浮点数）为9EFlops。

随着5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展，数据正在经历爆炸式增长，同时也将导致对算力规模和算力能力等需求的快速提升。根据国际数据公司（IDC）的预测，年全球物联网设备数将超过亿台，产生数据量接近80ZB，且超过一半的数据需要依赖终端或者边缘的计算能力进行处理。预估未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到年整体规模将达到EFlops。

资料来源：中国信通院、IDC、Gartner

中国人工智能算力发展态势的三个主要表现

（1）中国人工智能算力发展领跑全球

人工智能计算水平是衡量一个国家最前沿计算能力的重要指标之一。根据《-全球计算力指数评估报告》的评估结果，在计算能力方面，中国人工智能计算发展领跑全球，AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%，首次超过美国位列全球第一。根据统计，自年来人工智能算力支出在总算力支出占比不断提高，在主流算力国家中预计其占比将在年达到25%。其中，中国在近年的人工智能算力建设中发挥了重要的推动作用，过去5年主流算力国家的人工智能算力支出的增长有近60%来自于中国。

（2）人工智能算力占比不断提升

据中国信息通信研究院统计，年我国算力总规模达到EFlops，全球占比约为31%，保持55%的高位增长，高于全球增速约16个百分点。其中，基础算力规模（单精度浮点数）达到77EFlops，全球占比约为26%；智能算力规模（换算为单精度浮点数）达到56EFlops，全球占比约为52%；超算算力规模（换算为单精度浮点数）约为2EFlops，全球占比约为20%。

资料来源：中国信通院

随着中国人工智能产业化应用在过去5年间的飞速发展，行业用户对于AI价值的认知的日趋成熟以及技术供应商在AI落地的方法论与实践的不断完善，人工智能计算已成为主流的计算形态。近年来我国算力结构随着应用需求的变化不断演化，其中基础算力占算力的比重由年的95%下降至年的57%，智能算力占算力的比重则由年的3%提升至年41%。预计到年智能算力的占比将提升至70%。

资料来源：中国信通院，上海人工智能研究院整理

（3）人工智能算力供给呈多元化活力态势

过去几年中，中国人工智能在包括基础理论、计算芯片/系统、算法模型/编程框架、行业赋能解决方案等层面均取得了长足的进步。与此同时，人工智能模型和场景的复杂度的对计算需求催生了以智能计算中心为主的人工智能算力基础设施发展。其中，GPU在智能计算中心中占据主导地位，国内也陆续涌现出天数智芯、沐曦、壁仞、摩尔线程等GPU初创企业。ASIC等其他非GPU加速芯片将在各个行业和领域被越来越多的采用，以满足差异化场景的性能、功耗与成本需求。燧原科技于年7月推出第二代人工智能训练芯片云燧T20，单精度张量算力达到TFlops；寒武纪已形成云端训练芯片思元、推理芯片思元和用于边缘计算的思元芯片的完整产品线布局。

多方位赋能我国人工智能算力生态发展

（1）*策牵引助推智算生态构建

作为国家战略前沿技术，近年来全球各国对人工智能的布局力度不断加大。我国也将人工智能作为“十四五”期间国家迈向高质量发展的重要抓手，中国围绕人工智能发布了一些列相关*策文件，包括《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（-年）》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等。同时，算力建设方案与行动计划陆续开始布局和实施。年4月，国家发改委首次将智能计算中心纳入算力基础设施范畴，并提出在全国布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心。年5月国家发展改革委会同有关部门发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，年7月工业和信息化部印发《新型数据中心发展三年行动计划（-年）》，年2月，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

（2）多地智能计算中心落地为智算生态夯实底层能力

根据中国信息通信研究院的评估，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域算力发展处于领先水平，中西部核心省份算力发展正在日益崛起。上海、广州、济南、武汉和深圳等人工智能产业集聚区多通过联合华为、商汤、浪潮等人工智能头部企业，采用*企合作建设运营的模式推进智能计算中心实施。华为与深圳、武汉等地方*府合作推进智能计算中心落地，与深圳鹏城实验室合作的鹏城云脑二期在年10月实现业务上线，可提供1E级人工智能算力，目前排名世界人工智能算力排行榜首位；武汉人工智能计算中心项目规划百P级算力规模，预期将于年具备业务上线条件。商汤科技上海新一代人工智能计算与赋能平台项目也预期在年运行，平台能同时满足4个超大规模城市使用，提供万路视频接入能力。

（3）算网融合为智算生态构建可靠网络支撑

随着5G、物联网等技术的发展和我国网络基础设施能力的持续优化升级，算网融合的协同效应将大大推进算力水平的提升。全国持续推进互联网骨干网、城域网结构优化和关键环节扩容，加大省际出口带宽扩容力度，年各省份平均互联网省际出口带宽达到22Tbps，增长11%；5G网络建设稳步推进，年5G基站5G基站为.5万个，已覆盖全国地级以上城市及重点县市。为打造数字经济新优势、增强算力发展动能提供有力的网络基础设施支撑。

结语

在当前复杂多变的国际*治经济局势和疫情影响下，完善人工智能算力基础设施建设、建立和维护良好的人工智能算力生态将成为持续推动科技进步、赋能数字经济发展、构建新发展格局的坚实基础和重要助力。

作者简介：陈斯祺，上海人工智能研究院数字经济研究员。专注数字化转型产业*策规划与方案设计、数字化转型前沿技术创新应用与产业化路径研究。具备“工程+管理+计算机”复合背景，在技术咨询方面有丰富的项目经验。