人工智能是当现代界科技发展的前沿领域，也是数字经济的主要驱动力。
人工智能的发展离不开算力的支撑，算力是人工智能的“引擎”。
那么，我国人工智能算力的现状如何？我们在算力领域有哪些打破和创新？我们还面临哪些寻衅和机遇？本文将从以下几个方面进行磋商。

我国人工智能算力发展迅速，占环球三分之一

据 IDC 调研机构与浪潮联合发布的《2020-2021 中国人工智能打算力发展评估报告》显示，估量 2020 年中国人工智能市场规模将达到 62.7 亿美元，2019-2024 年的年复合增长率为 30.4%，中国成为环球各个区域里面 AI 的投资发展最快的一个国家。
在整体 AI 市场中，人工智能做事器市场规模将达到 34.1 亿美元，占比超 50%。
算力越来越成为制约家当 AI 化发展的主要成分。

从 2020 年各个国家 AI 打算的发展水平来看，中国和美国是人工智能做事器支出占整体做事器支出最高的国家之一，占比均超过 10%。
据 IDC 统计，2020 年中国人工智能做事器占环球人工智能做事器市场的三分之一旁边。
换句话说，环球 AI 算力中国占比三成。

从海内区域来看，2020 年中国人工智能算力排行 Top 5 的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆，排名 6-10 的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京。
个中，北京凭借政策、人才、企业、研究单位等多方面的上风，成为海内 AI 算力的第一城市。
深圳超过杭州位居第二，重庆进入第一梯队，西安超过南京排名第九。

我国人工智能算力在各行业运用广泛，互联网、政府、金融居前

2020 年，人工智能在各个行业的渗透度均有提升。
基于 IDC 持续的研究和最新的用户调研，人工智能行业运用渗透度排名前五的行业依次为：互联网、政府、金融、电信和制造。
比较 2019 年，电信行业人工智能运用速率加快并超过制造业，位列第四。
在 2020 年上半年，医疗行业在新冠肺炎疫情的影响下加速了人工智能运用的落地，在多方面取得了显著的成效，也匆匆使医疗行业人工智能运用渗透度超过教诲行业位列第七。

在互联网行业，人工智能进入较早，渗透率最高。
互联网企业将人工智能运用在身份验证、自动化客服、营销互动、精准营销、舆情管理、内容审核等多个运用处景，以及通过云做事平台对外供应人工智能做事。

在政府行业，人工智能作为新基建的主要领域之一，也受到了政策的大力支持。
人工智能在聪慧城市、聪慧交通、聪慧安防、聪慧政务等方面发挥了主要浸染，提升了城市管理的效率和水平。

在金融行业，人工智能是金融科技的核心技能之一，也是金融创新的主要手段。
人工智能在风险掌握、反敲诈、智能投顾、智能客服、智能营销等方面为金融机构供应了强大的支持，提高了金融做事的质量和效率。

在电信行业，人工智能技能已成不可短缺的部分。
紧张表现在两大方面：一是电信网络的构建及优化智能须要 GPU 加速、深度学习和剖析技能等多项技能领悟。
二是下一代聪慧网络的打造，对云化网络的智能编排、调度、运营等也须要人工智能技能的支撑。
其余，聪慧业务厅的培植也会用到 AI 技能。

在制造方面，人工智能是制造业迈向工业 4.0 和工业互联网时期的主要新兴技能运用。
实在质是实现繁芜工业技能、履历、知识的模型化和在线化。
人工智能在智能制造、智能检测、智能维修、智能仓储、智能物流等方面为制造业供应了新的办理方案，提升了制造业的质量和效率。

我国人工智能算力在技能创新方面取得打破，芯片、大模型领跑

在人工智能算力的技能层面，我国也取得了一系列的打破和创新。
个中，芯片和大模型是两个主要的方面。

芯片是人工智能算力的核心，也是人工智能发展的短板。
近年来，我国在芯片领域加大了研发和投入，推出了一批具有自主知识产权的人工智能芯片，如寒武纪、比特大陆、炬力、地平线、旷视等。
这些芯片在性能、功耗、本钱等方面都有不同的上风，覆盖了云端、边缘、终端等多个场景，知足了不同的人工智能运用需求。

大模型是人工智能算法的主要发展方向，也是人工智能算力的主要表示。
近年来，我国在大模型领域也取得了一系列的成果，如百度的 ERNIE、阿里的 GPT-3、华为的 CANGYE、清华的 Wudao等等。
这些大模型都是基于海量的数据和算力演习出来的，能够在自然措辞处理、打算机视觉、语音识别等多个领域实现强大的性能，乃至超越人类的水平。
这些大模型不仅为我国的人工智能发展供应了强有力的技能支撑，也展示了我国在人工智能算力领域的创新能力和领先地位。

我国人工智能算力还面临着寻衅和机遇，须要加强协同和创新

只管我国在人工智能算力方面取得了显著的进步和造诣，但我们也要复苏地看到，我们还面临着一些寻衅和机遇。

一方面，我们在芯片、算法、运用等方面还存在一定的差距和不敷。
例如，芯片方面，我们还依赖于国外的技能和设备，自主研发的芯片还有待提高在性能、功耗、可靠性等方面的竞争力。
算法方面，我们还须要加强根本理论的研究，提高算法的鲁棒性、可阐明性、安全性等。
运用方面，我们还须要加强人工智能与行业的深度领悟，提高人工智能的商业化水平和社会代价。

另一方面，我们也拥有一些有利的条件和机遇。
例如，我们有弘大的市场需求和数据资源，为人工智能的发展供应了广阔的空间和根本。
我们有政策的支持和勾引，为人工智能的发展供应了良好的环境和保障。
我们有人才的储备和培养，为人工智能的发展供应了源源不断的动力和创新。

因此，我们须要加强人工智能算力的协同和创新，形成一个良好的生态系统。
详细来说，我们须要加强芯片、算法、运用等各个环节的折衷和合营，打通人工智能算力的高下游，实现人工智能算力的全链条优化。
我们须要加强企业、高校、研究机构等各个主体的互助和互换，搭建人工智能算力的共享平台，实现人工智能算力的资源共享。
我们须要加强根本研究、运用创新、标准制订等各个方面的投入和推进，打造人工智能算力的核心竞争力，实现人工智能算力的技能创新。

总结

人工智能算力是人工智能发展的主要支撑，也是我国人工智能计策的主要内容。
我国在人工智能算力方面已经取得了一定的成绩，但也还有很多的寻衅和机遇。
我们须要加强人工智能算力的协同和创新，提升我国在人工智能领域的国际地位和影响力，为我国的数字化转型和社会发展贡献力量。

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